中小規模倉庫では、以下のような課題が頻繁に発生します：

そこで、初期コストが低く、既存設備に後付けできる棚卸代替ソリューションを実装手段別に整理しました。

🚚 実装手段別ソリューション一覧

A. 自律ロボット型

名称 手段 特徴 補足機能
自律走行ロボット（AMR） 床を走行し棚のラベルや物品をスキャン 通常棚向け・巡回型・夜間稼働可 例：DexoryView（＋Cycle Counting）
ドローン巡回型 上空から棚を撮影しデータ収集 天棚に強い・障害物が少ない場所で有効 例：Gather AI、Verity

B. 人協調型（ハンズフリー＆現場活用）

名称 手段 特徴 補足機能
スマホ装着AIアプリ 倉庫員のスマホで棚を撮影し自動認識 導入容易・初期コスト低 クラウド画像解析＋WMS連携
AR音声アシスト棚卸 ARグラスで視覚補助＋音声入力で記録 ハンズフリー・現場熟練度に依存 TeamViewer, Vuzix等と連携可能
Autonmāte（日立物流） AMRがピッキングをアシストし入出庫を統制 作業者負荷軽減・WMS連携で在庫精度向上 ピッキング誘導と例外処理に強みあり

C. センサー型（据付／棚単位）

名称 手段 特徴 補足機能
磁石式IoTセンサー 棚に電池式センサーを設置してデータ取得 後付け可能・棚単位管理に強い 重量・温度・画像など多様なセンシング可
重量プレート型センサー 棚下に敷き重量変化を監視 ラベル不要・在庫変動に特化 ブロックスタック型倉庫に有効

Cycle Counting

「Cycle Counting（循環棚卸）」は全体を一括で棚卸せず、定期的に一部だけ確認して在庫精度を維持する運用方式。

名称 概要 主な特徴 備考
Block Stack Cycle Counting 非パレット在庫を対象に例外検知型の自動棚卸 巡回ロボット＋クラウドで例外箇所のみ報告、精度99.9% DexoryViewの独自機能。中小倉庫向けPoC可
クラウドWMSとの統合型 日次・週次棚卸をソフトウェア制御 専用ロボ不要、手動・センサーデータと連携可 Logiwa, Infor WMS, Zoho Inventory等と連携設計可

📊 ソリューション比較表

方式 導入コスト 導入期間 在庫精度 拡張性 適用倉庫 PoCのしやすさ
自律走行ロボット（AMR） （DexoryView） 中～高 2週間～1ヶ月 非常に高い（99.9%） 高（追加ロボットや機能連携可） 通路が確保された通常棚型倉庫 ◯
ドローン巡回型 高 1ヶ月以上 高（棚高に依存） 中（屋内飛行制限あり） 高棚中心で天井空間に余裕あり △
スマホ装着AIアプリ 低 数日〜1週間 中（作業者スキルに依存） 中（クラウド連携により強化可） 全般（現場作業者が常駐） ◎
AR音声アシスト棚卸 中 1～2週間 中〜高（ナビと音声で補完） 中（AR／音声エンジン追加可） ハンズフリーが望ましい作業現場 ◯
Autonmāte（日立物流） 中 約2週間 高（WMS統制により誤差減） 中〜高（WMSとAMR連携） ピッキング中心の有人倉庫 ◯
磁石式IoTセンサー 低〜中 1〜2週間 中〜高（センサー精度次第） 高（無線・電池式で設置柔軟） 棚固定の現場や省配線希望の場合 ◎
重量プレート型センサー 中 約2週間 高（重量による定量把握） 中（プレート設置場所に依存） ブロックスタック型在庫 ◯