NEW — AI機能
AI COOOLa
AI × WMSで次のステージへ
倉庫管理のすべてをAIが自動化・最適化。
人的ミスを限りなくゼロへ。
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作業時間AIがピッキング順序とロケーションを最適化するため、
移動時間・待機時間を削減できます。 -
教育時間AIがベテラン作業者のノウハウを学習・標準化するため、
教育・習熟時間を短縮できます。 -
ピッキング距離出荷頻度と配置を分析し最適ルートを生成するため、
移動距離を削減できます。
OVERVIEW
AI COOOLaが倉庫全体を
最適化します
FEATURES
3つのAI機能
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FEATURE 01
AIピッキング指示
人員・スキル・物量・ロケーションを考慮し、最適なバッチを自動生成。作業実績から継続学習して精度を向上。
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FEATURE 02
AI最適ロケーション提案
WMSデータをAIがABC分析。
出荷頻度の高い商品を集荷場近くに自動配置し、動線を最短化。 -
FEATURE 03
AI学習・継続改善
作業実績データをAIが継続学習。バッチ作成精度・作業時間予測・ロケーション最適化を自動でアップデート。
DETAIL 01
AIピッキング指示
人員・スキル・物量・ロケーションを考慮した最適バッチを自動生成
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人員数
その日の出勤者数
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作業者スキル
熟練度・得意商品
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物量
注文件数・商品数
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ロケーション
在庫棚の位置情報
▼ 最適化されたピッキング指示（バッチ）を自動作成
ピッキング指示 A
作業者Aに割当
- 最適ルート
- 作業量バランス調整
- スキル・得意商品を考慮
ピッキング指示 B
作業者Bに割当
- 最適ルート
- 作業量バランス調整
- スキル・得意商品を考慮
DETAIL 02
AI入出庫最適ロケーション
WMSデータで実現する作業動線の最適化
こんなお悩みありませんか？
- ピッキング距離が長い
- 商品配置が属人化している
- 入出庫の全体最適ができていない
- 動線が非効率でも気づけない
WMSデータ
- 出荷実績
- 入荷履歴
- SKU情報
AI分析
- 出荷頻度分析
- ABC分析
- トレンド分析
最適ロケーション提案
- Aランク-集荷場近く
- 動線を考慮した配置
現場効果
- 移動距離短縮
- 作業時間削減
- 作業効率UP
Before（従来）
- 配置がバラバラ・動線が複雑
- 行ったり来たりで無駄が多い
- 入荷口から集荷場まで複雑な経路
After（AI最適化後）
- 出荷頻度順に最適配置
- 一筆書き動線で最短移動
- 動線もシンプルに・教育コスト削減
DETAIL 03
AI学習・継続改善
使えば使うほど賢くなる — 作業実績からAIが自動学習し、精度を継続的に向上
作業実績データの蓄積
- ・ピッキング時間
- ・商品ごとの作業時間
- ・作業者ごとの実績
- ・作業難易度・傾向
AIが商品ごとに学習
- ・1回あたりの平均出荷作業時間を算出
- ・作業難易度・傾向を分析
- ・出荷トレンドの変化を検知
- ・スキルと商品のマッチング精度向上
バッチ・提案に自動反映
- ・より正確な作業時間予測
- ・さらなる作業効率の向上
- ・精度の高い最適化を支援
- ・ロケーション提案の自動更新
ピッキング精度が向上
実績データを重ねるごとにバッチ作成の精度が高まり、作業時間のばらつきが減少。
ロケーションが自動更新
季節変動や出荷トレンドの変化をAIが検知し、最適ロケーション提案を自動でアップデート。
属人化からの脱却
AIがノウハウを蓄積するため、熟練者に依存しない標準化された作業指示を継続提供。
継続的な改善サイクル： 作業実績→AI学習→バッチ精度向上→さらなる実績蓄積→… このサイクルが自動で回り続けるため、導入後も現場の改善が止まりません。
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