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日立物流

INTERVIEW 02
INTERVIEW 02

未知に挑むチャレンジ精神のもと、
自動化とデータサイエンスの力で
世界の物流を変えていく。

大澤 健 KEN OOSAWA

PROFILE

ロジスティクスソリューション開発本部
ロジスティクステクノロジー部 ソリューショングループ/2014年入社
理工学部 化学・生命系理工学専攻 修了

2014年 ロジスティクスソリューション開発本部 ロジスティクステクノロジー部 所属
新規倉庫の運営設計・立上げや、海外拠点の改善業務を担当
2016年(入社3年目) 省人化設備導入を担当
2019年(入社6年目) 海外研修制度にてイギリス現地法人へ出向
イノベーションセンターの立上げおよび270°シアターを活用した社内教育コンテンツの作成を担当
2020年(入社7年目) 帰国後、再びロジスティクスソリューション開発本部 ロジスティクステクノロジー部に所属
無人ケース仕分けシステムの構築・導入・検証を担当

7社協創でトライ&エラーを繰り返しながら挑んだ
日本初の無人ケース仕分けシステム

物流現場の重労働や人手不足という社会問題に対し、人手の作業をロボットに置き換えるなど最先端の技術を用いて倉庫内の省人化に取り組むのが、私の所属するロジスティクステクノロジー部の仕事です。

現在、私が注力しているのは、日本初となる完全無人ケース仕分けシステムの開発。7社協創で開発しており、今まさに本稼働を迎えようという段階に来ています。システム自体がはじめての試みであると同時に、日立物流が7社協創の幹事会社となることもはじめてだったため、最初は苦労の連続でした。通常、自動化設備を導入するときには、大手マテハン(設備)メーカーが協力会社をまとめてくれ、当社はマテハンメーカーと1対1のコミュニケーションを取っていればプロジェクトは進んでいきます。しかし今回は、その幹事としての役割も日立物流が担いました。

というのも、ロボティクスのベンチャー企業が持つ優れたテクノロジーを使いたかったからです。その技術を主役にした完全無人のケース仕分けという新しい取り組みに賛同してくれる大手メーカーが見つからなかった。そして、もう一つの理由としては、今後、いろいろな設備を導入し、省人化を進めていく中で、それらの設備すべてを日立物流がコントロールする、統括管理システムを構築したいという想いがありました。産みの苦しみは味わうだろうけれど、ノウハウを残すことができるのはメリットだと思いました。

実際、最初は本当に大変でした。みんなが日本語ではない、違う言語を話しているのではというくらいコミュニケーションがうまくいかなくて...。今までは幹事会社が翻訳して伝えてくれていたのですが、今回は直接、現地の言葉で話されているというイメージです。まずは、その現地の言葉を理解する必要があると思い、協創各社それぞれの専門分野について一歩踏み込んだ勉強をしました。また、こちらの要望はイメージ図などを用いてわかりやすく伝えることを心がけ、意志の疎通を図りました。幹事会社として円滑に回す潤滑油となりながらも、設備メーカー側の提案を鵜呑みにするのではなく、社内でもきちんと検証を重ねた上で、譲れない部分はきちんと修正依頼・対策立案するストッパーとしての役目も果たし、プロジェクトを正しい方向に導きたいという一心でした。

お互いの認識の齟齬が無くなり、向かうべき方向性や各自のやるべきことが明確になったことで、プロジェクトの進行スピードも上がったと思います。ようやく最終テストまでこぎつけることができて、素直に嬉しいです。テストに入ってからも毎日エラーが出て、それを潰すと別のエラーが出て、潰してはエラー、潰してはエラーの繰り返しでした。そういう状況を乗り越えての今なので、感慨深いものがあります。

仕事風景1

入社当初はわからなかった
「失敗してもいい」という言葉の意味

大きなプロジェクトを若手でも中心となって取り組ませてもらえることや、若手のアイデアを積極的に取り入れてくれることは、仕事の大きなやりがいの一つです。上司たちは「失敗してもいいから挑戦しろ」と常に背中を押してくれるのですが、入社当初はその言葉の意味があまり理解できなくて、「仕事で失敗するなんてダメでしょ」と動揺していました。「とりあえず、やってみろ」と言ってくれる懐の深い上司がたくさんいたので、その言葉に甘えて自由にやらせてもらううちに、「失敗を恐れてしまうと、新しいことに挑戦できない」ということが伝えたかったのだと、身をもってわかるようになりました。

その考え方は、会社の風土として根付いていると思います。日立物流はもともとWMS(Warehouse Management System)という倉庫管理システムを取り入れたシステム物流をいち早く導入したことで急成長しました。その成功体験もあって、3PL業界のトップとして最先端を走り続けるために、常に新しいことに挑戦するという土壌ができています。前述のベンチャー企業の技術のように、他社に先駆けて新技術の導入に取り組んでいるのも、その一例。国内外の展示会に足を運んでは最新技術を調査していますし、使えると思ったら会社が積極的にバックアップしてくれます。

仕事風景2

「歩く距離が減る」から「歩かなくていい」へ
物流業界の進化とともに成長

私が入社してからも、ほぼ毎年のように新しい技術が導入されてきました。入社後6か月間の現場実習では、シングルピッキングといって、1件のオーダーごとに倉庫内を歩き回っていました。それが複数のオーダーをまとめてとるマルチピッキングというシステムになって歩く距離が減り、3~4年目にはロボットが棚を持ってきてくれるようになって歩く必要もなくなりました。さらに最近では、モノを棚から取る荷役という作業もロボットが代替してくれるように。歩かなくていい、荷役もしなくていい...完全な無人化に向けて着々と進んでいることを、実際の業務の中で体験してきました。

それだけのスピード感を持って進化できたのも、当社の挑戦し続ける姿勢があったからだと思います。一方で、AIの進化も要因の一つです。特に物流業界では画像認識技術がめざましく発達しました。ロボットの手にあたるハード部分の能力向上に加えて、画像を認識したり、どう動かすかを考えたりといった人間の目や脳にあたる部分が急速に進化したことで、自動化を推し進められたのです。

仕事風景3

フィジカルとサイバーの連携で
物流の未来はまだまだ面白くなる

さらに今後は、自動化と柔軟性という相反する要素を兼ね備えた省人化システムが進化していくと思います。かつては、コンベアから流れてくる一定のものに機械を加えるような、工場での自動化が一歩先に進んでいました。しかし、物流倉庫にはいろいろな形のものがいろいろなタイミングで運ばれてくるため、それに対応するには画像認識技術の向上が欠かせなかったのです。

技術的なブレイクスルーによって倉庫内の自動化が進められるようになった今、この先はフィジカルとサイバーのデジタルツインが加速していくでしょう。例えば、フィジカル空間である現場のデータを収集して、サイバー空間(仮想空間)で現場を再現します。そうすると、現場で得られたビッグデータをデータサイエンスの力で分析し、改善策が出たときに、まずはサイバー空間でシミュレーションし、うまくいったら現場に実装することができる。また、明日は物量が多くなりそうだというときに、翌日の受注量をサイバー空間でシミュレーションすることで、より効率的なオペーレーションが見えてくる。このサイバーフィジカルシステムによって、業務改善や成長のスピード、変化への柔軟な対応速度を圧倒的に高められるのではないかと期待しています。

そうした日々進化していく物流業界において、私も常に新しい情報をキャッチできるよう情報収集に努めながら、ハード、ソフト両方の知識を鍛えていきたいです。そして、日本のみにとどまらず、自動化、データサイエンスの力で世界の物流を変えていきたいと思っています。

仕事風景4

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