WMS×AIで実現する倉庫DXの未来──業務効率化・省人化・標準化の可能性とは

はじめに｜WMSは“次のフェーズ”へ

これまで多くの物流現場でWMS（倉庫管理システム）が導入され、庫内作業の標準化や可視化が進められてきました。入荷・出荷・在庫・棚卸といった主要業務を一元管理し、ヒューマンエラーの低減やペーパーレス化など、一定の業務改善が実現されてきたのです。

しかし、近年はWMSだけでは対応が難しい課題も浮き彫りになっています。例えば…

• 人手不足による作業員の確保難
• 熟練作業員の高齢化やノウハウの属人化
• 作業品質や出荷精度のばらつき
• ピーク時の作業量変動への即応性の限界

このような背景の中で注目されているのが、WMSとAIの連携による業務の「知能化」です。

これまで“記録・管理”中心だったWMSに、“判断・予測”というAIの機能を掛け合わせることで、さらに高度な業務最適化と省力化が可能になるのです。

当コラムでは、なぜ今この「WMS×AI」が必要なのか、その背景と市場動向を詳しく見ていきます。

なぜ今「WMS×AI」なのか？背景と潮流

物流業界を取り巻く構造的課題

現在、物流業界では以下のような社会的な制約が同時に進行しています。

• 深刻な人手不足：少子高齢化に伴い、現場作業員の確保が困難に
• ノウハウの属人化：熟練者に依存した作業が多く、マニュアル整備が難しい
• 業務の複雑化：多品種・少量・短納期対応など現場の柔軟性が求められる
• 誤出荷や検品ミスによる損失増加：作業ミスによる返品・再配送などコスト上昇

これらの課題は、従来のWMSだけでは根本的に解決が難しくなってきており、より柔軟で知的な判断を自動で行える仕組み＝AIの導入が求められています。

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AI技術の成熟と身近さの向上

一方、AI技術自体も進化し、物流現場での実用化が進んでいます。

• 画像解析AI：商品検品やラベル読取に活用され、目視作業を大幅に削減
• 時系列予測AI：過去の出荷傾向をもとに、需要や作業量の予測を高精度化
• 自然言語処理：チャットボットを活用した業務照会や情報検索
• 深層学習（ディープラーニング）：経験やクセを学習し熟練者レベルの指示が可能に

さらに、こうしたAIモジュールがクラウド連携やAPI・RPA連携を通じて、既存のWMSに“後付け”できる環境も整いつつあります。

今、WMSとAIの融合は「一部の先進企業」だけのものではなく、規模や業種を問わず実現可能な選択肢として急速に広がっています。AIと連携することで、WMSはどう変わる？

WMSとAIの連携は、単なる「新しい機能追加」ではありません。

これまで“人の勘”や“目視”に頼っていた領域をAIが代替・補完することで、以下のような劇的な業務改善が期待されます。

画像解析AI×検品作業 → ミスの削減と作業時間短縮

導入が進んでいるのが、画像解析AIによる検品自動化です。

例えば、セイノー情報サービスが提供する「iSCAN」は、キット全体の画像を撮影するだけで構成品の正誤をAIが瞬時に判定します。

これにより…

• 目視による二重チェックが不要に
• 1キットあたりの検品時間が30％削減
• 作業者教育コストが低下（操作は“撮影するだけ”）

バーコードのない商品や、文字が読みづらいラベルにも対応できるため、従来のWMSでは対応しきれなかった“例外処理”にも対応可能です。

時系列予測×在庫・要員最適化 → “先回り型”の倉庫運営へ

AIの得意分野である「予測」。WMSに蓄積されたデータを活用し、AIが需要や物量の変化を予測することで…

• ピーク時の作業量や要員シフトを自動でシミュレーション
• 出荷傾向に応じた在庫配置の最適化
• 欠品・過剰在庫のリスク低減

たとえば、GROUND社が提供する「GWES」は、時系列予測AIを活用し、作業量・在庫動向・人員配置まで統合的に最適化。

“過去に対応するWMS”から“未来に備えるWMS”へ進化が期待されています。

チャットボット×WMS操作 → 情報取得の手間を最小限に

AIチャットボットとの連携も進んでいます。

現場の作業者や管理者が、「この商品の在庫どこ？」「今日の出荷量は？」といった質問を自然言語で問い合わせるだけで、即座に情報を取得できる仕組みです。

• WMS操作が不要 → ITリテラシーの壁を低減
• 作業中の端末操作を最小化 → 現場の生産性向上
• 問い合わせ業務の自動化 → 管理部門の工数削減

AIが応答内容を学習し続けるため、対応品質が標準化されるメリットもあります。

「作業の詰まり」を可視化し、現場改善を後押し

せっかくロボットや自動化設備を導入しても、現場の流れが詰まっていては意味がありません。PeakPerformProは、目に見えにくい“作業の滞留”を検知・見える化することで、倉庫全体の稼働効率を底上げします。

今後は蓄積データをもとに、さらなる予測・分析機能や多拠点展開への拡張も計画されており、現場改善の次なるステージを目指す企業にとって注目のソリューションです。

主な特長

現場の実際の動きや音声データも含めて可視化

従来のWMSでは、進捗や作業実績の「数字」や「時間」など、入力ベースの定型情報しか取得できないことが一般的でした。

しかしPeakPerformProでは、スマートフォンや音声入力端末などのデバイスと連携し、作業者の実際の動き・音声・発話・滞在時間などの「非構造データ」までリアルタイムで収集・蓄積。これにより、たとえば以下のような可視化が可能になります。

• 「どのエリアで作業が滞っているか」「誰がどこで立ち止まっているか」
• 「いつ、どんな発話が繰り返されているか（例：『この箱どこだっけ？』の頻発）」
• 「複数工程間でモノや情報の流れが詰まっている箇所はどこか」

つまり、“目には見えにくい現場の詰まり”や“現場作業者のストレスや混乱”を定量的に把握できるのが大きな特長です。

異常の兆しがあれば即時通知も可能なため、現場管理者は現場を歩かずとも状況把握と初動対応が行えます。

業務の流れを阻む要因を自動分析し、的確なアクションを提案

PeakPerformProは、収集したさまざまな作業実績・進行データをベースに、AI的なロジックによって複数工程の因果関係を解析。

• 入荷が遅れた影響で仕分けが詰まり、ピッキングに波及している
• 一部の担当者に作業が集中し、他のラインが手待ちになっている
• 進捗のズレが、翌日の出荷タイミングに影響を及ぼす可能性がある

といったように、単独の工程では見えにくい「全体最適の視点」での偏り・ボトルネックの要因を洗い出し、リアルタイムで「今、どこに人を再配置すべきか」「この工程に遅延リスクがある」などの具体的な指示・提案を現場に通知します。

このような判断は、従来であればセンター長や熟練の管理者の経験と勘に頼っていたものであり、PeakPerformProはそれをデータに基づいた“提案型マネジメント”へと変換する役割を果たします。

倉庫マネジメントの属人化を防ぎ、標準化・再現性のある運営へ

倉庫マネジメントにおいては、担当者の経験年数や判断力により、運用レベルがばらついてしまう「属人化」の問題が常に付きまといます。

特に大規模施設や多拠点展開では、

• 「○○さんがいないと現場が回らない」
• 「引継ぎしたはずなのに、うまく再現されない」

といった課題が業務停滞や品質劣化につながるケースも少なくありません。

PeakPerformProでは、実績データ・要因分析・対処行動・結果の一連の流れを記録し、“再現可能な改善の知見”として蓄積することが可能です。

これにより、新任の管理者や複数の拠点においても、過去の成功パターンをもとに同水準のマネジメントが実現可能となり、現場全体の平準化・自律化が進みます。

さらに、将来的にはAIによる学習により、より最適度の高いコマンド提案やリスク予兆の精度向上が見込まれ、センター長やライン長の意思決定支援ツールとしての価値も高まっていくでしょう。

実際にどんな成果が？導入事例から見るWMS×AIの効果

AIとWMSの連携が「理想論」に終わらず、現実の成果として表れている企業事例をいくつかご紹介します。

セイノー情報サービス｜iSCANによる画像解析検品で作業効率30％改善

セイノー情報サービスが提供する画像解析AIソリューション「iSCAN」は、組立・キット化後の検品作業に導入されました。

導入現場では、これまで目視と二重チェックに頼っていた検品業務を、AIによる画像判定に置き換えたことで以下の成果を達成しています。

• 検品作業時間：約30％削減
• 作業者教育：撮影作業に統一することで簡素化
• 精度向上：部材間違い・数量ミスの減少

また、作業者の負担が軽くなり、短時間での応援人材の戦力化が可能になった点も大きな利点です。

日立製作所 × ユニー｜AIによるピッキング業務の最適化

日立とユニーが共同で行った実証実験では、WMSデータをもとにAIがピッキング作業の動線や指示内容を自動学習。熟練作業者の“感覚”を数値化し、新人でもベテランと同等のパフォーマンスを発揮できる環境を整えました。

成果としては、

• 特定時間帯の作業者集中をAIが回避
• 労働効率が大幅に向上し、再配置も容易に
• ベテラン頼りの現場体質から脱却

GROUND｜GWESによる高度な予測・分析・配置最適化

「GWES」は、AIが倉庫内の作業実績や在庫データを時系列で分析し、進捗・作業量・要員・棚配置をリアルタイムに最適化するソリューションです。

• 作業の進捗遅延をAIが事前に警告
• ヒートマップによる在庫配置の改善
• イベント時（セールなど）の負荷予測に対応し、先回り配置を実現

GWESの導入により、現場の判断にかかる時間が削減され、マネジメント層は改善業務に集中できる環境が生まれました。

IHIエスキューブ｜音声作業・OCR・AR検品でハンズフリー＆効率化

IHIエスキューブでは、AIやマテハン連携による複数のソリューションを活用。

• 音声作業：指示書不要、両手作業を実現（重量物・高額品対応）
• OCR検品：賞味期限や製品情報を自動読取し、打ち間違いを防止
• ARマーカー検品：一括読み取りによる大幅な作業短縮

AI技術を段階的に組み合わせることで、属人化の排除・作業精度の標準化・時間短縮が実現しています。

WMS×AI導入時の注意点と準備すべきこと

AIとWMSの連携は多くのメリットをもたらしますが、成功にはいくつかの注意点があります。

① AI活用の目的を明確にする

「とりあえずAIを導入する」のではなく、

• 検品時間を短縮したい
• 作業の属人化を解消したい
• 出荷波動に対応した人員配置をしたい

など、自社課題の明確化が第一歩です。目的に応じて、画像解析・予測・自然言語処理など、適したAI技術を選定しましょう。

② データ品質の確認と整備

AIの性能は、入力するデータの質と量に大きく依存します。

• SKU・ロケーション・作業ログが正確か
• 入出荷履歴・在庫履歴などの整合性は取れているか
• 欠損や重複の少ない履歴データを1年以上蓄積しているか

場合によっては、データのクレンジングや記録の見直しが必要です。

③ 連携手段の選定（API / RPA）

AIをWMSと連携させる際には、

• リアルタイム性重視 → API連携
• 比較的手軽に導入 → RPA（ロボットによる自動操作）

といった選択肢があります。ただし、RPAはUI変更やWMSアップデートに弱いため、長期運用にはメンテナンス体制の確保も不可欠です。

④ セキュリティとアクセス権管理

AIを含む新システム導入では、社内外の情報漏洩リスクにも注意が必要です。

• 社員・パートなどの操作権限の明確化
• 通信の暗号化・ログ取得・監査対応
• AIによる判断内容のトレーサビリティ（ブラックボックス化防止）

まとめ｜WMS×AIで倉庫の可能性を広げる

WMSとAIの連携は、単なる「新機能追加」ではありません。

現場業務の精度・スピード・柔軟性を“構造的に進化”させる変革技術です。

WMS×AIの導入で期待できる主な効果

課題	AI連携での解決アプローチ
属人化・教育コスト	画像認識・音声作業・チャットボットで作業を標準化
検品・出荷ミス	AIによる自動照合・OCR読取でミスを防止
ピーク時の人手不足	AIが事前に作業量を予測し、配置・補充を最適化
情報照会の手間	チャットボット連携でWMS情報を自然言語で即回答

今後、物流現場においては「どのWMSを使うか」だけでなく、「どこまでAI連携できるWMSか」が選定基準のひとつになるといえるでしょう。

業務の効率化・省力化・標準化を本気で目指すなら、次に選ぶべきWMSは“AIと対話できるWMS”かもしれません。