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2026年3月16日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　日立製作所の「LogiRiSM（ロジリズム）」は、物流センターの搬送計画を最適化するAIエンジンである（図1）。AGV（無人搬送車）やコンベアなど複数のマテハン機器の状態をリアルタイムに把握・予測し、各機器を連携させて効率よく仕分ける搬送計画を自動で立案する。WCS（倉庫管理システム）と連携して動作する。

図1：複数のマテハン機器を連携させた搬送計画を自動立案するAIエンジン「LogiRiSM」の概要（出典：日立製作所）
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　同社による試算では、人が歩行して集品する従来のカートピッキング方式と比べ、生産性が約4倍に上がるという。

　工夫点の1つは、在庫商品が入った棚やコンテナを作業者のもとへと搬送する従来のGTP（Goods to Person）方式に加えて、注文ごとの集品箱をAGVなどの搬送機器に積載して作業者のもとまで自動で届けるOTP（Order to Person）方式を組み合わせたこと。これにより、作業者の歩行や、ピッキング後の荷合わせ（オーダーごとの集約・梱包）作業が減る。

　オーダーの投入順序やAGVの搬送ルートをリアルタイムに制御することも特徴である。GTPとOTPのタイミングが同期するようにマテハン機器を自動制御し、自動倉庫からの出庫タイミングとAGVの到着タイミングを合わせるように最適化する。こうして、作業者の手待ち時間や設備の待機時間を最小化する。AGVの渋滞や作業の遅れが発生した場合でも、AIが自動的に計画を再計算し、空いているステーションへとAGVを誘導するなど、状況に応じた制御を行う。

　さらに、1つの棚から一度の動作で複数オーダー分の商品を取り出す「トータルピッキング」を計画可能である。これにより、自動倉庫から商品が運ばれてくる回数を減らせる。OTP方式は据え付け型の設備を前提としないため、レイアウト変更も容易であり、スモールスタートから大規模センターまで適用可能である。

　物流業界では、EC市場の拡大にともなう多品種少量化により、倉庫内の仕分け作業が複雑化している。限られた人員と時間で迅速に出荷することが求められている。しかし、人による「歩行ピッキング」や、固定設備を多用する従来のシステムでは、生産性やレイアウト変更の柔軟性に課題があった。解決策としてGTP方式の導入が進んできたが、さらなる効率化が求められている。