AI活用の混載品パレットピッキングシステム構築、大成建設とファナック：FAニュース

大成建設はファナックと共同で、複数製品を1枚のパレットに混載した状態から、必要な製品を必要な数量だけ自動で取り出すピッキングシステムを開発した

[長沢正博，MONOist]

　大成建設は2026年7月10日、ファナックと共同で、複数製品を1枚のパレットに混載した状態から、必要な製品を必要な数量だけ自動で取り出すピッキングシステムを開発したことを発表した。同年1月に製造工場へ導入されており、無人化を実現したという。

開発したシステムの導入現場［クリックで拡大］出所：大成建設

　AI（人工知能）を活用した画像処理による3次元認識と製品識別情報の自動照合を組み合わせることで、従来必要とされていた製品情報の事前データ登録作業を不要とし、高い柔軟性と即時性を両立した。

　倉庫や工場における出荷作業では、作業員が指示書を確認しながら製品を取り出すピッキング作業（図1 左図参照）が一般的であり、単純作業の繰り返しによる出荷ミスや製品破損が発生し課題となっていた。

　また、従来の自動倉庫では次工程や管理のしやすさを考慮し、1種類の製品のみをパレットにまとめて積載する「単載パレット」が一般的だったが、ピッキング後に積載量が減少すると保管効率が低下する課題があった。

図1 従来作業の課題と今回のシステムの構成図［クリックで拡大］出所：大成建設

　今回のシステムより、混載パレット運用（図2-右図参照）の導入が容易になり、倉庫全体の保管効率と出庫処理能力の向上にも寄与する。

マスター登録不要の製品識別

　ビジョンカメラがパレット上の製品サイズや形状を3次元的に認識し、出荷指示情報と自動照合することで対象製品を特定する。製品情報の事前データ登録作業が不要なため、導入時の設定作業を大幅に削減し、短期間での立ち上げが可能となる。

二重チェックによる高精度ピッキング

　画像認識に加え、バーコードなどの識別情報を組み合わせた二段階判定により、出荷ミスを防止する。さらに、ロボットアームが製品形状や重量に応じて最適制御されることで、破損や落下のリスクも低減する。

混載運用による保管効率の最大化

　混載パレットの活用により、倉庫スペースを有効利用し、出庫処理能力を向上させる。新設倉庫だけでなく、既存施設の増設抑制にもつながるなど、設備投資の最適化にも貢献する（図2 参照）。新設倉庫だけでなく、既存倉庫の増設規模の抑制も可能となる。

混載による自動倉庫の保管効率向上のイメージ［クリックで拡大］出所：大成建設

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