市場の渋滞を“見える化”して解消：AI動態分析×BIダッシュボードで青果物流を最適化
背景・課題
大都市拠点市場では取扱量の増加により卸売場が混雑し、商品の滞留やフォークリフト・ターレの動線混雑が慢性化。現場の経験と勘に依存した改善では全体最適が難しく、混雑の原因や改善効果を定量的に掴めないため、業務効率と安全性、物流コストに影響が出ていた。
AI活用ソリューション
場内に設置したカメラ映像をAIで解析し、商品パレットやフォークリフト等の動きをデータ化。エッジデバイスで取得したデータをクラウドに集約し、Microsoft Power BIのダッシュボードで「時間帯別の滞留量」「レーン別処理量」「動線の交差・渋滞箇所」「施策前後の比較」を即時に可視化する。これにより、レイアウト変更、時間帯別の搬入割当、片方向通行など市場特有の運用施策を現場に落とし込み、効果をBI上で検証・定着させる。動線分析には映像解析ソフトを併用し、危険エリアや空走の発生も把握。人手による観察やエクセル集計を不要にし、現場が“数字で語れる”状態をつくる唯一の解決策。
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- 混雑・滞留の実態把握が目視頼みで、改善会議も事例ベース。施策の良否を数値で示せず、場内指示も紙・口頭中心で属人化。
- 映像の見返し・手計測・Excel作図といった定例作業をBI自動集計に置換。会議準備工数と現地観察時間を大幅削減（定量値は非公開）。
導入後 (After)
- ダッシュボードで滞留・混雑・処理量を一目で把握。渋滞箇所の特定と対策のAB比較が可能になり、現場の配置・入荷割当・通行ルールを迅速に更新。安全面の打ち手も可視化。
イメージ図
成果・効果・ROI
検証の結果、実施した施策が全体の利用効率向上につながると結論。渋滞要因の特定と対策の効果検証が継続的に回る仕組みを確立し、ピーク平準化や走行の無駄削減による物流コスト圧縮と安全性向上に寄与。大規模設備投資の前にボトルネックを特定できるためROIが高い。
実事例
東京青果は、市場内のカメラ映像をAIで動態分析し、商品の滞留や搬送車両の動線をデータ化。クラウド上で可視化し、Power BIのダッシュボードで混雑箇所や施策前後の効果を確認できる仕組みを構築。検証の結果、全体の利用効率向上につながると結論づけ、物流改善の具体策立案と定着を後押しした。
さらなる展開
青果以外の水産・花き・加工食品のバースや低温倉庫、共同配送拠点へ横展開。入荷予約システムと連携し時間帯負荷を自動平準化、危険エリアの常時監視で安全教育に活用。在庫・出荷実績とつなぎ、需要予測に基づく入荷割当やレーン自動アサイン、ヤード管理、配送計画の最適化まで拡張可能。
導入ロードマップ
- 現状分析 - 場内の混雑箇所・時間帯・安全リスクを棚卸し。現場ヒアリングで“困りごと”を収集し、観測範囲と評価指標（滞留量、処理量、動線交差など）を定義。
- 費用対効果の試算 - カメラ・エッジ機器・クラウド・BIの構成と運用費を算出。削減したい工数や待ち時間、安全リスクの低減効果を金額換算し、投資回収シナリオを作成。
- PoC検証 - 限定エリアでAI動態分析とPower BIダッシュボードを構築。施策（片方向化、入荷時間分散、レイアウト変更）を実地でAB比較し、KPIの改善有無を確認。
- 社内稟議 - PoCのKPIと安全・コスト効果、運用体制、情報管理（プライバシー・セキュリティ）を整理し、拠点横展開の計画・費用を提示。
- 本番導入 - カメラ増設とデータ基盤を本番化。現場ダッシュボードを標準業務に組み込み、週次の改善サイクルと教育を定着。入荷予約・在庫・配送計画とのAPI連携を段階導入。
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