昨今の物流現場では、労働力人口の減少や出荷件数の増加に伴い、最適な現場レイアウトの設計、人員配置の適正化等に加え、煩雑な物流倉庫業務をシステム化する等、大幅な作業効率化が求められています。
システム導入等が少しずつ進む一方で、物流倉庫内における作業員の業務は複雑かつ多様化し、作業員の運営管理については、管理者がシフトの作成から実際の作業工数の把握等を手入力でアナログ管理しているのが実情です。
作業員の稼働をリアルタイムに見える化し管理していくことは、物流倉庫内における作業進捗の把握や人員配置の適正化といったメリットに加え、業務量や作業の生産性に関するデータの取得・蓄積を可能にし、作業効率の向上や、今後の省人化への投資を判断していく重要なデータとしても活用できます。

こうした背景を踏まえ、物流業務の見える化によるスマート物流の実現に向け、ローカル５GとAI 画像分析技術を活用した人の動態把握ソリューションに関する検証を行いました。
ローカル５Gオープンラボにおいて、物流倉庫を模した疑似的な環境とローカル5Gを通じた高精細カメラでの撮影環境を構築し、物流現場で想定される動作を複数人で行いました。その映像データをローカル5Gの安定した高速大容量の通信を活用したAIで分析し、その結果、人物の検知・特定および追跡（動線把握、ヒートマップ化）において物流現場への適用可能性を確認しました。

今後も、AI等の最先端技術の実用化に取り組む企業や団体と技術連携を図りながら、自動検品や自動搬送機（AGV等）の運転・遠隔制御等に関する実証実験を行い、次世代の物流テナントの実現による物流現場の省人化に向けて取り組んでまいります。