複数拠点を抱える現場で、毎日のように繰り返されるピッキング作業。その作業負荷の大きさは、データ上の数値以上に、現場の作業者たちの疲労や声にあらわれていました。
拠点ごとに異なるルール、搬送手段の違い、応援要員のやりくり――。忙しいときほどミスが増え、効率を追い求めるほど人がすり減っていく。そんな循環を断ち切るために、ある企業が動きました。
本記事では、そうした課題に真正面から取り組み、AGV（無人搬送車）の導入によって作業の安定化と効率化を同時に実現した事例を紹介します。
多拠点運用に適したAGVモデルの選定、運用設計の工夫、導入後の定量的成果に至るまで、現場視点で追いかけます。
AGV導入前のピッキング作業における課題
AGV導入前に見られた複数拠点でのピッキング作業の非効率性
関東エリアに3拠点を持つある物流会社では、繁忙期のたびに人員を応援に回す必要がありました。しかし、拠点ごとに作業フローや使われている搬送手段が異なり、作業者の移動がかえって混乱を招いていました。
現場では次のような声があがっていました。
「A拠点では台車を使っているのに、B拠点に行くとフォークリフトばかり。感覚がつかめない」
「拠点間で歩く距離や作業量に差がありすぎて、毎回バテてしまう」
AGV導入前のピッキング構造：各拠点で異なる搬送スタイルが混在
AGV導入前は、拠点ごとに作業フローや搬送手段がばらばらで、ピッキング業務の全体最適が難しい状況にありました。以下は当時の搬送構造を示した図解です。
| 拠点 | ピッキング方式 | 搬送手段 | 最終工程 |
|---|---|---|---|
| 拠点A | 手作業（紙リスト参照） | 台車手押し | 検品 |
| 拠点B | リスト＋音声指示併用 | フォークリフト | 仮置き場経由 |
| 拠点C | 棚札番号指定ピッキング | 台車＋人力牽引 | 集約エリア |
解説文：
拠点ごとに違う作業スタイルが定着していたため、応援要員の即戦力化が難しく、業務の属人化も進行していました。標準化の欠如が、効率と安全性の両面でボトルネックとなっていたのです。
手作業と混在した搬送による遅延とミス
搬送方法の多様性は柔軟性の裏返しとも言えますが、現場においては「どの工程で何を使うか」が日々変わることも多く、結果としてヒューマンエラーの温床となっていました。
特に、フォークリフトと手押し台車が混在するB拠点では、搬送中の接触リスクがたびたび問題になっていました。誤搬送、誤ピック、荷物の置き間違いも月に数回の頻度で発生し、顧客への影響が避けられない場面も出てきていました。
多拠点対応AGV導入によるピッキング作業の安定化
多拠点対応AGVの特長と導入効果
この企業が採用したのは、SLAM方式（自己位置推定＋地図作成）を搭載した多拠点対応型AGVでした。各拠点のマップを一括で管理できるこの機種により、拠点間をまたいだ運用の統一が可能になりました。
導入の結果、作業フローは共通化され、属人性の排除にも成功。運用負荷を抑えながら、複数拠点の運営を一本化できる体制が整ったのです。
多拠点対応AGV導入後の改善ポイント：作業精度と効率の両立
AGV導入により、従来属人化していた作業の標準化・自動化が進み、各拠点共通で安定したピッキング体制が構築されました。
| 導入前の課題 | 多拠点対応AGV導入後の変化 |
|---|---|
| 作業フローの属人化 | AGVによる標準化された搬送ルートの構築 |
| 移動距離のばらつき | 最短ルート自動設定による移動時間の短縮 |
| 作業者の疲労・負担の偏り | AGVによる均一な搬送処理で作業負荷を平準化 |
| 人的ミスによる誤搬送 | センサー・制御連携で搬送精度が向上 |
解説文：
AGV導入は単なる省人化ではなく、全体の作業設計を変革する契機となりました。作業者間の負担差が解消され、応援時の即戦力化も進んだのです。
AGV導入によるピッキング作業のスピードと精度向上の実現
現場では、「集中してピック作業に専念できるようになった」「余計な移動が減って、目の前の作業に没頭できる」といった声が増えています。
AGVが搬送を自動で引き受けるようになったことで、作業者は1ピックあたりの歩行距離が平均12〜15メートル削減され、ピッキングの合間に別作業へ中断されることもほぼなくなりました。
また、搬送中の誤置きや積み間違いといったミスも大幅に減少。以前は「急いで回ることが優先され、確認が雑になる」ことがしばしば見られましたが、導入後は作業者の目が細部にまで向くようになり、結果として検品精度も向上しました。
繁忙時間帯でも、「人が運ぶ」のではなく「機械が届けてくれる」体制が構築され、ミスの再発防止と作業スピードの両立が実現されたのです。
成功した多拠点対応AGVモデル選定事例
最適なAGVモデル選定によるピッキング作業の改善
AGV導入成功の鍵となったのが、初期段階での「モデル選定」です。コスト重視ではなく、長距離搬送・多拠点運用・ナビゲーション精度・システム連携の観点で比較し、将来の拡張性まで見据えてモデルを選定しました。
AGVモデル選定比較表：コストより運用適合性を重視
多拠点で安定的に運用可能なAGVを選定するには、価格だけでなく対応距離・制御方式・連携性などの要素を総合的に比較する必要があります。
| 比較項目 | モデルA（不採用） | モデルB（採用） |
|---|---|---|
| 拠点間移動距離対応 | △（要中継） | ○（長距離対応） |
| 同時搬送数 | ○（2台分） | ○（2台分） |
| ナビゲーション精度 | △（磁気誘導） | ◎（SLAM搭載） |
| 他システムとの連携性 | △（独自規格） | ◎（API連携可） |
| 導入・運用コスト | ○（低コスト） | △（中程度） |
解説文：
中長期視点で見たときの拡張性や標準化の観点から、モデルBが選定されました。拠点ごとの差を吸収しながら統一運用を可能にする性能が決め手でした。
多拠点間でのスムーズな運行と作業効率化
モデル選定後は、3拠点を仮想的に1つのネットワークとして管理する仕組みが導入されました。各拠点に設置されたAGVは、全体の搬送状況をクラウド上で共有し、混雑のないルートや稼働状況に応じて、最適なタイミングで動くよう制御されています。
たとえば、午前中に拠点Aから統合搬送センターへの搬送が集中している場合、B・C拠点からの搬送指示は5〜10分の時差をつけて発信。これにより、搬送経路のAGV同士の渋滞や作業者との交錯を回避できるようになりました。
また、すべてのAGVが同じ制御ルールに基づいて稼働するため、拠点ごとの仕様違いに悩まされることがなく、応援や増員時のトレーニング時間も短縮されています。搬送が「シームレス」であることで、作業そのものが滑らかに流れるようになったのです。
多拠点搬送ルート構成：統合センターとAGV専用経路による最適化
複数拠点からの搬送を一本化するため、AGV専用ルートと統合搬送センターを設けたルート設計が採用されました。
| 拠点 | 経路構成 | 連携機能 |
|---|---|---|
| 拠点A | 拠点A → 統合搬送センター → 出荷 | 自動ドア・信号制御連動 |
| 拠点B | 拠点B → 統合搬送センター → 出荷 | 荷物識別センサー＋API連携 |
| 拠点C | 拠点C → 統合搬送センター → 出荷 | 導線明示＋自律走行制御 |
解説文：
経路設計によってAGV同士の動線干渉も最小化され、安全性と搬送効率を同時に確保。作業者との動線分離も実現され、ヒヤリハットの件数も激減しました。
多拠点対応AGV運用設計の重要ポイント
ピッキング作業の安定化を支える運行ルートと運用管理
AGVの導入は、単に機械を導入すれば完結するものではありません。重要なのは、それを「いつ、どのルートで、どのタイミングで動かすか」という運用設計です。特に複数拠点にまたがる搬送では、ルートの設計やタイムスケジューリングの工夫次第で、搬送効率も作業者の負荷も大きく変わってきます。
この事例では、まず拠点ごとの動線をマッピングし、AGV専用通路と作業者通路を明確に分離。通路幅が狭い箇所には一方通行設定を施し、交差による滞留を回避しました。
また、搬送タイミングには「ゾーン制」を導入。各拠点が搬送指示を出す時間帯をあらかじめずらし、ピーク帯の重複を防ぐようにしています。
たとえば、午前中は拠点Aからの搬送に集中し、午後からは拠点B・Cが主導する形に。AGVの稼働時間は計画的に分散され、過剰な稼働やアイドルタイムが生まれにくい仕組みになっています。
このように、運行ルートとタイミング管理をセットで最適化することが、安定運用のカギを握っていたのです。
この事例では、各拠点の業務ピークを分析し、AGVの稼働時間帯やルート優先度を時間帯別に設定しました。これにより、混雑時の渋滞を回避し、搬送の平準化が実現されました。
AGVを活用した拠点間の連携とデータ管理による最適化
AGVの稼働ログと倉庫管理システム（WMS）をAPI連携させることで、各拠点の作業状況がリアルタイムで把握できるようになりました。
ピッキング進捗、荷物ステータス、搬送の順序、滞留時間などのデータを一元管理し、遅延の芽を即時に検知。これが現場の安定稼働を支える大きな柱となりました。
AGV導入後の成果と今後の運用展開
ピッキング作業の安定化による生産性向上
導入から3か月後、3拠点すべてで目に見える効果が現れました。特に注目されたのは、作業者1人あたりの処理件数の増加と歩行距離の大幅な削減です。
以前は、作業者がピッキングリストを持って何度も倉庫内を往復し、1件ごとに運搬も行っていたため、歩行距離は1日あたり6kmを超えることもありました。
しかしAGV導入後は、ピッキングした商品を専用のAGV搭載台に置くだけで、以降の搬送はすべて自動。作業者はピッキングエリアにとどまったまま、次々と品物をピックできる体制が整いました。
「とにかく足がラクになった」「午後になっても集中力が切れない」といった声が作業者からあがり、精神的な余裕が生産性にもつながっています。
結果として、日次の処理件数は1人あたり240件から310件へと約29％増加。現場全体に広がるこの変化は、「疲労の軽減＝質の向上」という理想的な改善サイクルを生み出しています。
ピッキング作業の成果（ビフォーアフター）：数値で見る改善インパクト
AGV導入後の定量成果を明示することで、ピッキング作業の「見える改善」を社内外に説明しやすくなります。以下は主な成果指標の比較です。
| 指標項目 | 導入前 | 導入後 | 改善率 |
|---|---|---|---|
| 1拠点あたりの搬送件数／日 | 240件 | 310件 | 約29％増加 |
| 搬送ミス発生率 | 2.3％ | 0.4％ | 約83％減少 |
| 作業者の1日平均歩行距離 | 6.8km | 2.1km | 約69％削減 |
| ピッキング完了までの平均時間 | 18分／件 | 11分／件 | 約39％短縮 |
解説文：
定量データが示すとおり、搬送効率と作業負荷の両面で劇的な改善が見られました。これにより現場では「仕事の質が変わった」という声が多数上がっています。AGV導入によって、ただの自動化ではなく、働きやすい現場づくりそのものが実現されたのです。
今後の拠点展開とAGV運用の更なる効率化
本件では3拠点での導入に成功したことを受け、今後はさらに2拠点への展開が検討されています。将来的にはセンター間搬送もAGVに置き換え、完全な無人搬送ネットワークの構築が目標とされています。
また、分析機能を強化し、曜日・時間帯ごとの搬送パターンの最適化にも着手する計画です。AGVが単なる「運ぶ機械」ではなく、「現場を動かす頭脳」へと進化していく段階に入っています。
まとめ｜多拠点対応AGVでピッキング作業を安定化させるための成功要素
本事例が示すように、多拠点対応型AGVの導入は、単に作業を自動化することではなく、「運用を再設計し、現場全体を整えること」に直結します。
属人性やミスの温床となっていた従来の体制を打破し、標準化された搬送プロセス、リアルタイム連携、そして可視化された改善指標へと移行したことが、成功の鍵となりました。
成功要因として挙げられるのは以下の3点です。
- 多拠点の業務実態を見据えた適切なAGVモデルの選定
- 作業者視点に立った搬送ルートと運用設計の工夫
- データ連携による可視化と改善サイクルの定着
「何を運ぶか」ではなく「どう運ぶか」「誰が楽になるか」を基準に据えたことが、現場にとって納得のいく成果につながっています。
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