1. TECH INSIDER
2. テックニュース
3. アマゾンの次なる倉庫効率化策は、荷物だけでなく人の移動に関するものだ

PREMIUM翻訳β

PREMIUM翻訳β

• アマゾンは倉庫作業員の配置を自動化しようとしている。
• FFLBはリアルタイムデータに基づいて作業員を再配置し、手作業による人員配置判断への依存を減らす。
• アマゾンはこのシステムが人件費の削減と、人員配置の効率化に貢献すると見込んでいる。

アマゾン（Amazon）の新世代ロボット導入型倉庫では、次なる効率化の焦点が荷物だけでなく、施設内での人の動きにも向けられている。

Business Insiderが閲覧した社内分析によると、この計画が機能して拡大すれば、同社のeコマース事業から毎年数百万時間分の労働時間を削減できる可能性がある。

これらの計画文書によると、アマゾンは「フル・ファシリティ・ロード・バランシング（Full Facility Load Balancing）」、通称FFLBと呼ばれるシステムを試験導入中であり、荷物量と作業負荷が一日を通じて変動するのに応じて、作業員を自動的に再配置する。

文書の一つによると、その目的は「手動による人員配置の判断への依存をなくすこと」だという。

初期試算では、このテクノロジーによって年間約1億9300万ドル（約308億8000万円）の人件費削減効果があり、毎年約700万時間の労働時間を削減できるとされている。

荷物の自動化から人員配置の自動化へ

この取り組みは、アマゾンの倉庫内で進む広範な変化を反映している。長年にわたりロボットとソフトウェアを活用して荷物の流れを自動化してきた同社は、現在、管理職が従来手動で行ってきた人員配置などの労務判断にも、同様のアプローチを適用しつつある。

文書によると、FFLBは荷物量、各種予測データ、その他の運用指標を継続的に評価し、倉庫全体の人員ニーズを判断する。このシステムは約3分ごとに人員配置の要件を再計算し、ある区画が過剰人員と判断され、別の区画で追加サポートが必要な場合に、作業員の移動を推奨する。

「FFLBは各プロセスセグメントに推奨される人員数を動的に算出し、役割間でアソシエイトを自動的に割り当て、バランスを取る」と、ある文書には記載されている。