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2023年9月4日(月)IT Leaders編集部

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　メディパルホールディングスの子会社で医療用医薬品の卸売事業などを営むメディセオ（本社：東京都中央区）は、同日竣工した物流センター「阪神ALC」（兵庫県西宮市）に、富士通の数理最適化AI技術を用いたピッキングシステムを導入した。医療用医薬品メーカーから物流センターへの入荷、各医療機関や調剤薬局への配送など一連の物流における生産性を高める（図1）。

図1：「阪神ALC」に導入した、AIを活用したピッキングシステムの概要（出典：メディパルホールディングス、富士通）
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　同社は2023年3月、「神奈川ALC」（横浜市戸塚区）に富士通が開発したピッキング作業効率化クラウドサービス「Picking Optimizer」を導入し、ピッキング生産性を16%向上させた。今回、同システムで培った技術を応用した富士通のAIを「阪神ALC」に適用した。今後は、他のALCにも順次展開を進めていく（関連記事：メディパル、倉庫内のピッキング作業をAIで効率化、作業者の総移動距離を最大22.6％短縮）。

　阪神ALCに導入したシステムは、物流センター内に保管されている3万SKUを超える商品から、オーダーに基づいて顧客別の納品箱に収納するまでのピッキング工程全体を効率化する。

　ピッキング作業者は、複数の顧客向け納品箱に商品を収納する。その際、同じ商品を1度にピッキングできれば作業を集約でき、商品の搬送回数も最小となる。今回は、これを2つのAI（数理最適化技術）を組み合わせることで実現した。

　AIの1つは複数の納品箱を作成する際に同時に作業できる最適な組み合わせを探索し、作業を集約する。もう1つは、倉庫からピッキングステーションへと商品が入っている折り畳み容器を流す際、流す順序を最適化して搬送時間を最小化する。その際、自動倉庫の配置や各種ロボットの処理性能を含めて計算する。

　「従来のALCでは、オーダーが入った順番に納品箱を作成し、出荷までに時間を要していた。今回導入したシステムは、一定のオーダー単位でAIが最適化計算を行うことで出荷時間を短縮して、ピッキング作業と搬送を効率化し、生産性を向上させる」（メディパルホールディングス）。同社は、AIのほか各種ロボットや自動化設備も含めて、阪神ALCのピッキング生産性が神奈川ALCの約5倍になることを見込んでいる。