第2部　物流生産性調査 2010 マテハン編[特集]：ロジスティクス・ビジネス[LOGI-BIZ]バックナンバー

2010年7号

特集
第2部　物流生産性調査 2010 マテハン編

*下記はPDFよりテキストを抽出したデータです。閲覧はPDFをご覧下さい。

バーコード「ＧＴＩＮ1 4（ＩＴＦ1 4）」が世界標準に ■■■ 調査結果　全業態のトップ二〇％をみると、六四・六％が何らかのかたちでバーコードを庫内作業に利用している。
バーコードを一切利用していない拠点は六・五％に留まっている。
一方、下位八〇％の現場では、バーコードを利用している割合が四九・六％まで下がり、利用していない現場の割合が二三・四％まで上がる。
■■■ 解説　日本の物流現場で広く普及しているバーコードの種類には、商品単品に付けるＪＡＮコードと、段ボール箱など集合包装用の外箱に印字するＩＴＦコードの二つがある。
ピース単位のピッキングや検品にはＪＡＮコード、ケース単位にはＩＴＦコードが利用されている。
ＩＴＦコードはＪＡＮコードの先頭に入数などを示すインジケーターがヒト桁加わったものでＪＡＮコードと同じスキャナーで読み取ることができる。
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複腺離魁璽匹筍稗圍謄魁璽匹脇鐱楾馥發任牢� に標準規格として広く普及しているが、別にヨーロッパではＥＡＮコード、北米ではＵＰＣコードがそれぞれ普及している。
世界一〇〇カ国以上が加盟する流通標準化推進組織「ＧＳ１（旧国際ＥＡＮ協会）」では、これらの標準コードを包括するかたちで、「ＧＴＩＮ」と呼ぶ国際標準規格を二〇〇五年一月に定めている。
　日本でも〇七年三月からＧＴＩＮの本格的な導入が始まっている。
これに伴い食品、菓子、日用雑貨品等で使われてきた一六桁のＩＴＦコードは JULY 2010　　16 物流生産性調査 2010 マテハン編　マテハン機器は果たしてどれだけ生産性に貢献するのか。
生産性の高い上位20％の現場と、下位80％の現場では利用している設備にどのような違いがあるのか。
国内294拠点の実績データを分析した。
本誌前号で特集した「物流生産性調査2010」のマテハン編。
（本誌編集部）第 2部ソースマーキング（全業態）導入率 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 29.0 6.5 32.3 32.3 27.2 7.8 4.7 10.9 21.7 27.9 27.5 10.0 3.8 6.3 23.8 28.8 （％） TOP 20 TOP 20 外全体平均 TOP 20 外 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 ソースマーキング（業態別）導入率 TOP 20 TOP 20 外製造業流通業物流業全体平均 TOP 20 TOP 20 外全体平均 TOP 20 全体平均その他（保管棚にロケーションコードを貼付して活用している、を含む）コード類がなく、活用もしていない独自のバーコードはあるが、庫内作業には活用していない業界標準の商品コードはあるが、庫内作業には活用していない独自のバーコードを庫内作業に活用している業界標準の商品コードを庫内作業に活用している 90.0 10.0 20.9 18.6 4.7 4.7 30.2 20.9 16.9 15.1 3.8 3.8 41.5 18.9 50.0 10.0 40.0 35.7 4.8 2.4 7.1 9.5 40.5 38.4 3.8 3.8 5.8 7.7 40.4 36.4 9.1 9.1 45.5 25.0 11.4 2.3 13.6 25.0 22.7 27.3 10.9 1.8 10.9 21.8 27.3 （％）　今年2月から3月上旬にかけ、本誌読者および関係者を対象に物流センターの運営実態に関する「物流生産性調査2010」と題したアンケート調査を実施した。
国内193社・294拠点の有効回答を得た。
各拠点の庫内作業員が1人1時間当たりに処理した注文行数（注文伝票の行数）を作業生産性と位置付け結果を分析した。
生産性の高かった上位20 ％の現場をベストプラクティスとして、下位80 ％や全体平均と比較した。
調査の方法特集標準から外れることになった。
ＩＴＦコードの国際標準は一四桁だが従来は、国内用に一六桁も認められていた。
それを二〇一〇年三月までに切り替える取り決めとなっている。
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複腺里筍稗圍討覆匹琉貅仝汽魁璽匹砲麓�泙� ない大量のデータを印字する必要がある場合には、二次元バーコードが用いられることもある。
水平にも垂直にも情報を表示することができるため、一次元コードに比べて小さなスペースで多くの情報を表示できる。
　日本のアパレル業界では「ＱＲコード」と呼ばれる二次元バーコードが利用されている。
ＥＤＩ取引の通信環境が整っていない中小のアパレル会社向けに開発されたもので、商品情報のみならず取引情報までラベルに印字することができる。
「ＳＣＭ（Shipping Carton Marking）ラベル」と呼ばれる。
しかし、近年は安価なパソコンとインターネットが普及したことで、その利用価値は薄れている。
ＲＦＩＤ利用価値は活用シナリオ次第 ■■■ 調査結果　今回の調査対象となった全国二九四の物流センターのうちＩＣタグを導入しているのは七拠点に過ぎなかった。
そのためＩＣタグの導入と生産性の相関を分析するには至らなかった。
■■■ 解説　�
劭藤稗帖�Radio Frequency Identification：無線ＩＣタグ）とは、微小な無線ＩＣチップを埋め込んだタグとそのリーダー／ライターのこと。
バーコードと違って光線ではなく電波で情報を読み書きするため、リーダーをタグに接触させる必要がない。
開梱せずに箱の中のタグを読み取ったり、複数のタグを同時に読み取ることができるとされる。
タグによってはデータの書き換えも可能で、大量のデータを記録できる。
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稗奪織阿諒��浜�悗留�僂蓮∧謄泪汽船紂璽� ッツ工科大学が一九九九年に「オートＩＤセンター」を立ち上げ、バーコードに代わる次世代物流システムとしてＩＣタグの標準化に取り組んだところから本格化した。
二〇〇〇年代の初頭から中頃にかけて、ＩＣタグへの期待はバブルと呼べるほどの盛り上がりを見せていた。
　バーコードがＩＣタグに置き換えられれば完全なリアルタイムの物流管理システムが可能になり、産業の効率化が飛躍的に進む。
その経済波及効果は堅く見積もっても一〇年に一七兆円に上るとする予測レポートを、日本の総務省は〇四年三月に発表している。
経済産業省もまた、将来有望な新技術としてＩＣタグの普及を後押しし、その実証実験に巨額の補助金を投じてきた。
　しかし、今のところ期待は大きく裏切られている。
ＩＣタグの関連商品やソリューションの国内市場規模は現在も年間数百億円レベルにとどまっている。
実証実験も技術的な課題が明らかになるばかりで、具体的な成果は上がっていない。
過度な期待は失望に変わり、ブームは去った。
　それでも物流現場における実用化は、その後も少しずつ進んでいる。
それも従来はバーコードに比べて表面の汚れや破損に強いというＩＣタグの耐久性に着目し、リユース用の物流容器に装着するといった地味な使い方が中心だった。
それが最近では、ＩＣタグを新しいビジネスモデルを実現するツールとして利用する動きへと徐々に移行してきている。
17　　JULY 2010 ICタグ（RFID）の形状米シンボル社製のインレット矢印の先の点が「ICチップ」で、周りの銀色の部分は金属製の「アンテナ」。
ICチップにアンテナを付けた部品をシール状に加工したものを「インレット」と呼ぶ。
さらにインレットを紙や樹脂でコーティングしたものが「タグ」。
ICチップ日立製作所「響タグ」のインレット【JAN コード】商品単品に印字されている。
物流現場でもピース注文の処理に使う（提供：フルノシステムズ）流通システム開発センター資料より流通システム開発センター資料より【ITF コード】集合梱包用。
段ボールにも印字しやすいように配慮されている物流現場で使われている主なバーコード【QR コード】一次元コードよりも大量のデータを記録できる JULY 2010　　18 なり、コストもスクラッチと変わらないことが珍しくなかった。
しかし最近は日本でもカスタマイズせずに、パッケージをそのまま利用するクライアントが増えてきいる。
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裡釘辰隆飮確藁�魅愁螢紂璽轡腑鷸�班凜泪� ージャーは「ノンカスタマイズで導入する顧客は、やはりコストをかけたくないということが動機になっている。
現場としては最初は嫌々でも実際に使ってみると結局ノンカスタマイズで良かったという話も出てくる。
そこで最近は我々も、まずは導入してみましょうと提案するようにしている。
稼働後三カ月から半年ほど掛けて、改善要望をまとめましょうと。
それから改善すれば、トータルコストはぐっと安くなる」と説明する。
　もちろん全ての企業にパッケージが使えるわけではない。
パッケージにはその業界のベストプラクティスとされるオペレーションが反映されているが、それが製品化される時点では元になったベストプラクティスはさらに進化している。
そのためＷＭＳで差別化しようとする場合や、他社にはない特殊なオペレーションを実施している場合には現在もスクラッチを選ぶことになる。
　また最近では初期費用数十万円、月額数万円程度でＷＭＳを現場に導入できるサービスも登場し、中小企業を中心に普及しつつある。
コンピューターを販売するのではなく、その機能をインターネット経由で提供し、利用に応じて課金する。
「クラウド・コンピューティング」と呼ばれる。
　クラウド・サービスの一つとして、パッケージソフトの機能を提供するのが「ＳａａＳ（Software as a Service）」だ。
各拠点のパソコンにソフトをインストールする必要はなく、ウェブブラウザなどを扱っているだけなら、ＷＭＳがなくてもパソコンとプリンター程度で処理できる」　そうしたケースでも当然、本社もしくは荷主は在庫管理システムを持っている。
ただし、そこで管理されているのは金額としての棚卸資産であって、モノとしての在庫がどこにいくつあるのかという情報は管理されていない。
それを管理するのがＷＭＳの役割だ。
　「簡単に言ってしまえば、棚レベルのモノの管理をするのがＷＭＳだ。
九〇年代までは、それを各現場が手作りに近い小さなソフトで処理していたが、センターの規模が大きくなり、大量のアイテムを扱うようになって、また管理も複雑化したことで大がかりなシステムが必要になってきた。
そして二〇〇〇年前後に外資系のパッケージベンダーが日本に進出したことでＷＭＳという言葉が定着するようになった」と高橋コンサルタントは説明する。
　基幹システムの受発注情報を、ＷＭＳが庫内作業の情報に変換し、マテハン機器の制御システムや作業員に作業指示を出す。
そして現場作業の結果をまたＷＭＳが在庫情報として基幹システムに送る。
当初はそのシステムを各社が現場のオペレーションに合わせて独自に開発していたが、この一〇年でパッケージの普及が広がってきた。
　パッケージは独自開発（スクラッチ）と比較して、導入期間が短く、コストも抑えられるというメリットがある。
その一方、オペレーションのやり方をパッケージに合わせて変更しなければならないという制約もある。
そのため日本では現場の抵抗が大きく、欧米に比べて普及が遅れていた。
　パッケージを採用した場合でも、大幅なカスタマイズを行うことが多く、結果的に開発期間が長くＷＭＳレディメードと独自開発の勝敗は？ ■■■ 調査結果　生産性上位二〇％の現場のＷＭＳ導入率は五八・一％。
それに対し下位八〇％の現場は四九・六％だった。
パッケージと自社開発の比較では、パッケージを利用している現場のほうが生産性が高いという傾向が見られた。
■■■ 解説　�
廝唯咫�Warehouse Management System）と呼ばれる倉庫管理システムの登場は、そう昔のことではない。
今回の調査でも、まだ約半数のセンターがＷＭＳを導入していない。
この結果について、日本ＩＢＭの高橋総一郎グローバル・ビジネス・サービス事業部コンサルティング・サービスシニア・マネージング・コンサルタントは次のような感想を述べる。
　「そんなものではないか。
受注伝票から起こした納品伝票の紙を手にして、倉庫から商品を探し出し、梱包して出荷するという作業スタイルはいまだに健在だ。
数百から千程度の限られたアイテム WMS 導入率 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 41.9 6.5 25.8 25.8 50.4 1.6 34.9 13.2 48.8 2.5 33.1 15.6 （％） TOP20 TOP20 外全体平均パッケージを導入両方とも導入自社開発を導入未導入特集 19　　JULY 2010 バンド環境も十分に整っていなかった。
しかし近年ではそうした課題もかなり解消されてきた。
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咤瓧瓧咾虜蚤腓離瓮螢奪箸藁�曽紊欧泙任離好� ードが圧倒的に速いこと。
デメリットとしてはネットワーク環境の影響を受けやすく、スクラッチやパッケージに比べれば使い勝手では劣ることが挙げられる。
利用料金はユーザー数や従量に応じて課金されるため、多くの拠点を展開する大企業にはかえって割高になる場合もある。
　そこでデータセンター一カ所にサーバーを集約して集中管理し、各拠点がそれを利用する「社内ＳａａＳ」も登場している。
最近、富士通グループは全国約五〇カ所以上に物流拠点を展開する某大手企業をクライアントとする案件で、社内ＳａａＳを構築し、社内ネットワークを通じて全拠点が同じＷＭＳを利用するかたちに改めた。
立ち上げに要した期間は一カ月あまり。
これによって各拠点のサーバーが不要になったため、ＷＭＳ運用コストは約四分の一に激減したという。
　スクラッチかパッケージか、あるいはＳａａＳを選ぶにしても、ＷＭＳ導入の成否は事前の要件定義にかかっているとベンダーは皆、口を揃える。
そのセンターで取り扱う物量、在庫量、波動をどう設定するか。
アローアンスをどれだけとるか。
将来の環境変化をどう織り込むか。
経験知と想像力をフルに働かせて判断する必要がある。
　「担当者が判断に迷って時間ばかりが経過する。
後から責任を問われることを恐れて、同じ議論を繰り返しているうちにタイムリミットが迫ってくる。
最も失敗するパターンがそれ。
責任者が腹を決めることこそプロジェクトを成功させる最大の秘訣」とＦＡＥの北村本部長代理は指摘している。
を通じて利用できる。
「メジャーになるかは別として、今後、ＷＭＳの利用形態の一つとして広がることは間違いない」と富士通アドバンストエンジニアリング（ＦＡＥ）の北村和也物流ビジネス本部本部長代理は予測する。
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咤瓧瓧咾汎瑛佑離灰鵐札廛箸覇鵝察察伺�△砲� 「ＡＳＰ（Application Service Provider）」と呼ばれるサービスが登場し話題を呼んだが結局普及はしなかった。
基本的にＳａａＳとＡＳＰに違いはない。
ただし当初のＡＳＰは、他のアプリケーションとの連携が難しく、機能も硬直的だった。
ブロード WMS（パッケージ）　導入現場／未導入現場の生産性（平均） 1 人1 時間当たり処理行数 40 35 30 25 20 15 10 5 0 （行）製造業流通業物流業全業態 31.6 20.7 36.7 22.5 21.5 23.8 27.6 31.4 19.7 21.8 17.0 19.3 導入未導入平均 WMS（自社開発）　導入現場／未導入現場の生産性（平均） 1 人1 時間当たり処理行数 35 30 25 20 15 10 5 0 （行）製造業流通業物流業全業態 34.2 20.1 22.5 22.7 24.7 23.8 12.5 20.3 22.7 21.8 24.6 19.3 導入未導入平均出庫注文状況確認 WMSでは、出庫注文状況画面で出庫作業の進捗状況をリアルタイムで確認できる（図はパッケージ画面の一例）《出庫状況》未処理 27% ピッキング済 30% 出荷済 43% 出庫注文状況画面：注文処理状況? 出庫注文状況画面：ピック処理状況 ※日本IBM資料より作成出庫注文状況画面：注文処理状況? 出庫注文状況画面：パラメータ選択「スキャン検品が不要であればＤＰＳが圧倒的に有利。
しかしＤＰＳの場合はハンディやカートと違って無線ＬＡＮによるＥＤＩができないというデメリットがある。
スーパーマーケットやＧＭＳなどのチェーンストアは、出荷精度を求める上、箱明細やＳＣＭラベルとの連動が必要になるためカートとハンディが主流になっている」と飴谷部長。
　つまりＤＰＳはピッキングカートやハンディ端末等に比べて生産性は上がるが、精度は落ちる。
そのため後工程でハンディによる検品ラインを設けることも多い。
一方、カートやハンディは精度が高く、一般に一人一時間当たり六〇行とされているマニュアルピッキングに比べれば処理速度は上がるけれども、ＤＰＳよりは遅い。
またＤＰＳがアイテム数に応じた棚を固定的に設ける必要があるのに対し、カートやハンディは物量の波動や商品の入れ替えに柔軟に対応できるため、物流会社の汎用センターなどにも導入しやすい。
　ハンディやカートに使用されている端末は定価ベースで二〇万円〜三〇万円。
台数がまとまると、これが一〇万円台に落ちてくる。
物流現場向けのハンディ端末に強いフルノシステムズの鈴木智之技術本部販売促進室室長代理は「端末の性能自体には今ではそれほど大きな違いはない。
しかし、実際の運用では端末を制御するミドルウェアがモノをいう。
たかが端末でもバーコード化してデータベースを作り、無線ＬＡＮのアクセスポイントを設置してとなれば、投資額も相当な規模になる。
ハードの単価だけでなくトータルシステムとして投資を考える必要がある」という。
　流通センターの建設を数多く手がけている流通マーケティング研究所の臼井秀彰代表は、ピッキングＤＰＳ／ピッキングカート／ハンディ端末バラ注文の多い現場には必須 ■■■ 調査結果 ──�
庁丕咫Ε團奪⑤鵐哀�璽� 　�
庁丕咫淵妊献織襦Ε團奪⑤鵐亜Ε轡好謄燹法▲� ッキングカートとも、生産性上位二〇％の現場で、導入率が明らかに高くなっている。
──ハンディ端末　ハンディ端末の導入と生産性との関連は見られなかった。
この結果を見る限りハンディ端末はあくまで精度向上のツールと考えたほうが良さそうだ。
■■■ 解説　�
庁丕咾肋ι覆簓�覆�欖匹気譴討い訝�縫妊� タル表示機を設置して、取り出す数量などを示すバラピッキングの作業支援システムだ。
その運用方法としては棚の前にコンベヤを設置して、固定で作業員を配置し流れてきたコンベヤに商品を投入する方法と、表示器のみで作業員が指定された棚に移動してピッキングする方法の二通りがある。
　その違いについてトーヨーカネツソリューションズの飴谷智彰営業部第三営業部長は「コンベヤ連動式と表示器のみを比べると、ピッキングのスピードはコンベヤの方が速い。
生産性に最も影響するのは歩行。
次に商品を探すこと。
コンベヤがあれば歩行がない」と説明する。
ただし、コンベヤ連動型はコンベヤ設備に加え、それをデジタル表示器と連携させる制御システムが必要になるため当然ながら導入コストは高くなる。
　一方、ピッキングカートは台車に情報端末を搭載したもの。
作業者は端末の指示に従ってピッキングを行う。
ハンディも同様だ。
ＤＰＳとの比較は JULY 2010　　20 ピッキングカート（全業種）導入率 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 83.9 16.1 95.3 4.7 93.1 6.9 未導入導入（％） TOP20 TOP20 外全体平均 DPS（全業態）導入率 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 （％） 67.7 32.3 91.5 8.5 86.9 13.1 未導入導入 TOP20 TOP20 外全体平均重量検品機能付きのピッキングカートも登場している（提供：ダイフク）特集システムを始めとするマテハンの選び方について次のように指摘する。
「卸のセンターであれば基本的に、フォークリフトにパレットにラック、そしてハンディ端末さえあれば最低限の仕事はできる。
しかし、それでは必要なサービスレベルをクリアできない、あるいは建物に制約があって人手では対応できない場合にマテハンの導入を検討する。
その場合には、まずサービスレベルを明確にした上で、次にオーダーの内容を分析する。
とりわけピッキングシステムの選択ではオーダーの分析が重要になる」　�
庁丕咾�辰妨擎未鯣��垢襪里蓮⊇于拮囘戮� 高い荷物のピッキングだ。
ＤＰＳはランプの点灯などで指示が出てピッキングをするが、そのヒット率が一定以上あれば、ピッカーも効率的に動くことができ、生産性は大きく向上する。
しかし、ヒット率が低い荷物に適用してしまうと、ピッカーが遊んでしまい、また移動の距離も長くなるため生産性は逆に落ちてしまう。
　出荷頻度の低い荷物のピッキングには、ＤＰＳよりもピッキングカートの方が向いている。
ヒット率の低い荷物をまとめてピッキングできるからだ。
　大成建設ではセンターの建築事業とは切り離した純粋なコンサルティングサービスとして、エンジニアリング本部にロジスティクスグループを設置し、マテハン選択の材料を希望するクライアントに提供している。
ピッキングであればＤＰＳ方式、ピッキングカート方式、自動ピッキング方式などの比較のほか、クライアントの同業種における採用例や普及状況などの情報提供を行う。
　同グループの精園和彦グループリーダーは「とくに見過ごされがちなのがランニングコストだ。
部品の交換なども含めメンテナンスコストは思った以上にかかるもの。
またマテハンの制御システムは数年に一回のペースで更新が必要になるが、数千万必要になることもある。
マテハンの導入効果を人件費と比較するのであれば、ライフサイクルコストで比較しなければ意味がない」と指摘している。
21　　JULY 2010 ハンディ端末　導入現場／未導入現場の生産性（平均） 35 30 25 20 15 10 5 0 （行）製造業流通業物流業全業態 14.4 33.1 25.6 22.5 17.8 23.8 20.2 20.6 24.1 21.8 18.0 19.3 導入未導入平均ハンディ端末（全業態）導入率 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 41.9 58.1 34.1 65.9 35.6 64.4 未導入導入（％） TOP20 TOP20 外全体平均 DPS　導入現場／未導入現場の生産性（平均） 60 50 40 30 20 10 0 （行）製造業流通業物流業全業態 58.1 16.2 22.5 22.1 24.0 23.8 43.2 43.9 18.5 21.8 15.2 19.3 導入未導入平均 DPSは一定のヒット率が確保できれば有効（提供：ダイフク）コンベヤ連動式のDPSの方が作業効率は高い（提供：トーヨーカネツソリューションズ）ハンディ端末自体に差は無くなっている（提供：フルノシステムズ）自動倉庫巨額の費用と柔軟性に難点 ■■■ 調査結果　生産性の高い現場は、そうでない現場に比べて自動倉庫の導入率が低かった。
そもそも自動倉庫の主な目的は保管効率の向上と無人化で、生産性の向上ではない。
大量生産商品の工場隣接型倉庫などでは威力を発揮する。
自動倉庫を建物の駆体としても利用することで倉庫の建設コストを抑えることもできる。
しかし処理能力が一定であるため、瞬発力を求められる流通の川下のセンターには向かない。
■■■ 解説　パレットやケースを保管する高層ラック、荷物を出し入れするスタッカークレーン、その制御装置から構成される。
実勢価格は規模によっても左右されるが、一パレット当たり八万円〜一〇万円が相場のようだ。
マテハン機器の中では最も高額な投資を必要とする。
投資総額が一〇億円を超えるケースも珍しくないが、限られた敷地に必要な在庫量を保管しなければならない場合には必要な施設となる。
　ただし、「自動倉庫は満杯にはできない。
一五％程度の空きがないとスムーズな荷物の出し入れができなくなって処理能力が落ちる。
また反対に三〇〜四〇％も常に空いているようではスペースが却ってムダになってしまう。
荷扱いが大変な商品の管理や正確な在庫量を把握したい場合に自動倉庫は有効な設備だが、大きな投資になるだけに導入には慎重な検証が必要になる」と、マテハン活用に詳しい物流コンサルタントの青木好美オール代表は指摘する。
　基本的には保管設備であるため、主にメーカーの工場倉庫や大量調達した輸入品を備蓄しておく倉庫などに利用されているが、大手食品卸の菱食ではバラピッキングの棚に商品を自動補充するのに利用している。
波動が大きい出荷作業には馴染まなくても、補充なら自動化を活かせるという判断だ。
　別のある医療機器メーカーでは、出荷頻度の低い部品だけを自動倉庫で保管し、必要に応じて自動ピッキングしている。
出荷頻度の低い部品を、出荷頻度の高い部品のピッキングエリアから排除することで、トータルな生産性の向上に役立てている。
JULY 2010　　22 自動倉庫　導入現場／未導入現場の生産性（平均） 30 25 20 15 10 5 0 （行）製造業流通業物流業全業態 12.4 26.9 25.3 22.5 23.5 23.8 7.4 21.1 19.3 14.6 23.6 21.8 導入未導入平均自動倉庫（全業種）導入率自動倉庫（業種別）導入率 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 90.3 9.7 78.3 21.7 80.6 19.4 TOP20 TOP20 外全体平均未導入導入（％） 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 90.0 10.0 65.1 69.8 80.0 85.7 84.6 100.0 84.1 87.3 34.9 30.2 20.0 14.3 15.4 15.9 12.7 TOP 20 TOP 20 外製造業流通業物流業全体平均 TOP 20 TOP 20 外全体平均 TOP 20 TOP 20 外全体平均未導入導入（％）自動倉庫には15％ほどの“空き”も必要（提供：ダイフク）特集 23　　JULY 2010 仕分け機流通の川下で効果を発揮 ■■■ 調査結果　製造業と物流業では導入率が極めて低いうえに、どちらも生産性上位二〇％の現場には一切導入されていなかった。
しかし、流通業では導入率が大きく上がる。
しかも、上位二〇％の現場は下位八〇％の現場と比べて倍近い導入率になっている。
■■■ 解説　荷物を発送方面別、品種別に仕分ける。
ケース貨物をコンベヤからスライドシューで出荷間口に弾くタイプや、様々な形状の荷物をトレイに載せて、目指す間口に到着したらトレイを傾けて落とすピースソーターなど、様々なタイプがある。
導入コストは必要とするモーターの台数で大枠が決まってくるが、それぞれのタイプによって価格帯には大きな違いがある。
廉価版のケースソーターは一〇〇〇万円以下からある。
一ピースソーターは、一時間に六〇〇〇行の仕分けができて、五〇間口で四五〇〇万円から六〇〇〇万円程度とされる。
　オールの青木代表は「ソーターをＤＰＳと比較すると、ＤＰＳのほうが導入コストは安いが処理速度はソーターより落ちる。
ＤＰＳは作業員の人件費も必要になる。
ＤＰＳの二・五倍以上の処理能力を発揮できるケースならソーターが有効」という。
　ただし、ソーターは常に商品が流れていないと、出荷間口の作業員を手待ちにしてしまう。
そこである製薬メーカーでは、自動倉庫をバッファーに利用してソーターに商品を流す順序やタイミングをコントロールしている。
梱包済みのケースを自動倉庫に格納して、方面別→車両別→配送順に整理しておく。
車両にケースを積み込む翌日の早朝に、配送の逆順でケースをソーターに流す。
その結果、出荷間口の手待ちをなくし、ドライバーの配送効率を向上させた。
　この仕組みを荷主に提案した鹿島建設の福井正エンジニアリング本部生産・研究施設第３グループ部長は「センター新設に当たって目標の一つが要員数の削減だった。
センターを何人で運営するかという明確なポリシーを立て、それに沿って機械化の選択肢を検討し、仕組みを提案した。
結果的に顧客から非常に高い評価をいただいた」という。
仕分け機　導入現場／未導入現場の生産性（平均） 30 25 20 15 10 5 0 （行）製造業流通業物流業全業態 8.0 22.8 26.6 22.5 23.1 23.8 6.2 20.9 21.9 21.8 20.119.3 導入未導入平均高速自動仕分け機も運用の仕組みが重要（提供：ダイフク）仕分け機（業態別）導入率 TOP 20 TOP 20 外全体平均 TOP 20 TOP 20 外全体平均 TOP 20 TOP 20 外全体平均製造業流通業物流業 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 （％） 100.0 97.7 98.1 70.0 83.3 80.8 100.0 93.2 94.5 2.3 1.9 30.0 16.7 19.2 6.8 5.5 導入未導入仕分け機（全業態）導入率 TOP20 TOP20 外全体平均 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 （％） 9.7 90.3 8.5 91.5 8.8 91.3 導入未導入