安田倉庫株式会社様との共同事例が、公益社団法人日本ロジスティクスシステム協会（JILS）「2026年度ロジスティクス大賞」現場革新奨励賞を受賞しました。

効率化を生んだのは、ハードではなくソフトウェアでした。

安田倉庫様のメディカル物流拠点では、誤出荷を防ぐためのシングルピック方式「1注文1パレット」が、搬送距離の増大、荷物用エレベーターの最大搬送可能数量の圧迫、ドライバーの積換え作業や待機を生んでいました。

当社はデジタルツイン＆最適化シミュレーション「IdeaSim」で現場をデジタル空間に再現。課題の本質がロケーション配置ではなく運用そのものにあることを特定し、複数注文を配送方面別に1パレットへ集約し最短距離で仕分けしながらピッキングする独自の「マルチピック方式」を開発しました。AGVやロボットなどの大規模な設備投資を行わず、既存資産とソフトウェアの活用によって、人時生産性を26%向上させています。

JILS 選考委員会からは、勘や経験ではなく現場データに基づく分析で課題の本質を突き止めた点、大規模な設備投資に依存せず高い改善効果を実現した点を評価いただきました。

専門家がいなくても、現場が自分で最適化を回せる

一般的なシミュレーションは、専門家がモデルを組み、その結果を人が現場へ落とし込むため、時間と工数がかかります。分析はできても、日々の運用に組み込み続けることは容易ではありません。IdeaSim は、WMS と連携して最適なピッキングリストを日々自動生成し、そのまま現場へ作業指示を反映します。ピッキング方式や優先条件は、現場担当者ご自身が画面上で変更できます。物流DX はロボットや機械化と語られがちですが、デジタルツイン×最適化シミュレーションこそ、多くの現場にとって最も着手しやすい選択肢です。当社は機械化を否定するのではなく、機械化の前にまずはソフトによる現状把握と最適化を実施し、その後AMR 等の搬送機器や自動化機器と組み合わせることで、その投資効果もあわせて最大化することを目指しています。

可視化や予測で終わらせず、現場の皆様ご自身が日々最適化を回せる段階まで到達できました。これが本事例の核心です。

代表取締役 坂本哲朗

2026 年9 月、汎用モデル「IdeaSim G Model」提供開始

個別開発型フルモデル（F Model）に対し、汎用モデル（G Model）はピッキング工程の最適化に特化したモデルです。3 カ月以上かかっていた導入期間を最短1 週間に短縮し、大規模な設備投資をせずに歩行距離を20～55%削減できます。今後は入庫場所、庫内レイアウトへと最適化領域を広げてまいります。

10 月19 日、受賞記念講演でお会いしましょう

「ロジスティクス全国大会2026」にて、受賞記念講演の機会をいただきました。デジタルツインで何をどう可視化し、どのロジックで最適化し、現場にどう定着させたのか——本稿では書ききれない実装の中身をお話しします。質疑応答の時間もございますので、自社への適用を検討されている方はぜひ会場でご質問ください。