NTTロジスコが医療機器物流の返却分受け入れ作業をAI自動化｜脱・職人芸の衝撃

物流倉庫の現場において、「特定のベテラン社員にしか対応できない作業」に頭を抱えている管理者は多いのではないでしょうか。特に、フォーマットが不揃いな手書き伝票の処理や、独自の略称を用いた納品先の特定などは、マニュアル化が極めて困難な領域です。

こうした課題に対し、画期的な解決策を提示するニュースが飛び込んできました。NTTロジスコが、自社のメディカルディストリビューションセンター東京に、AI技術を活用した「返却AIシステム」を導入したのです。本システムは、医療機器物流における煩雑な返却受け入れ作業を自動化し、現場の「職人芸」を見事にデジタル化しました。

本記事では、この先進的なシステム導入の背景を紐解き、物流業界、特にリバースロジスティクス（返品物流）領域にどのような衝撃と変革をもたらすのかを徹底解説します。

医療機器物流が抱える「預託販売」の壁とAI導入の背景

医療機器業界の物流には、他業界にはない特殊な商慣習が存在します。それが「預託販売」という形態です。今回のシステム導入は、この預託販売に起因する長年の課題を解決するものでした。

預託販売に伴う煩雑な返却プロセス

預託販売とは、医療機器メーカーやディーラーが、病院などの医療機関にあらかじめ在庫を預けておき、実際に使用された分だけを買い取って（売上計上して）もらう形式です。手術などで必要になる可能性のある機器を事前に揃えておく必要があるため、この手法が広く定着しています。

しかし、この仕組みは物流現場に大きな負担を強います。なぜなら、「使用されなかった未使用品」が頻繁に物流センターへ返却されるからです。戻ってくる荷物の配送伝票には、手書きの文字や、医療機関・ディーラーの「略称」が記載されていることが日常茶飯事でした。

ベテランの暗黙知に依存していた「職人芸」からの脱却

これまでの現場では、伝票に書かれた略称やクセのある手書き文字を、名称を熟知したベテラン作業員が目視で判別していました。頭の中にある「現場の辞書」を頼りに正式名称を割り出し、それをWMS（倉庫管理システム）へ手入力するという、極めて属人性の高い作業が行われていたのです。

NTTロジスコが導入した「返却AIシステム」は、カメラで撮影した伝票情報を画像認識し、AIによる「あいまい検索表示機能」を用いて正式名称へと自動変換します。これにより、ベテランの脳内で行われていた処理をシステムが代替可能となりました。

参考記事: NTTロジスコ／AI画像認識の自動登録・仕分けシステム導入、生産性30％向上について

医療物流業界の各プレイヤーに与える具体的なインパクト

この「返却AIシステム」の導入は、単なる一企業の業務改善にとどまらず、サプライチェーン全体に波及効果をもたらします。

医療機器メーカーへの恩恵：在庫回転率の劇的な向上

メーカーにとって最も大きなメリットは、返却された未使用品が再び「販売可能な在庫」としてシステム上に計上されるまでのリードタイムが大幅に短縮されることです。

高額な医療機器が物流センターの「返却待ちエリア」に滞留している状態は、企業にとってキャッシュフローの悪化と機会損失を意味します。AIによる迅速な受け入れ処理は、滞留在庫を素早く有効な資産へと変換し、収益性の向上に直結します。

倉庫・3PL事業者への影響：労働力不足対策と品質の底上げ

物流センターを運営する事業者にとっては、慢性的な人手不足に対する強力な打ち手となります。

• 新人スタッフの即戦力化
  長年の経験が必要だった伝票の判読作業がAIによって支援されるため、入社直後の新人や派遣スタッフでも、初日からベテランと同等のスピードと精度で作業にあたることが可能になります。
• 入力ミスの撲滅
  手入力によるヒューマンエラー（誤入力や変換ミス）が物理的に排除されるため、在庫差異の発生を防ぎ、棚卸し作業の負担軽減にも繋がります。

参考記事: シップヘルスケア船橋新拠点｜医療物流の「2024年問題」解決策とBCP

LogiShiftの視点：リバースロジスティクスの進化と「後付けDX」

今回のNTTロジスコの事例から、今後の物流業界が向かうべき方向性について2つの重要な示唆が得られます。

返品作業を「コスト」から「価値回復」のプロセスへ転換する

歴史的に、返品や返却物流（リバースロジスティクス）は、標準化が難しく、手間ばかりがかかる「コストセンター」として敬遠されがちでした。しかし、サステナビリティの観点や在庫の有効活用の重要性が高まる中、リバースロジスティクスの高度化は企業の競争力を左右する要素へと変貌しています。

AIを用いて返却品の処理を自動化・高速化することは、単なる人件費の削減ではありません。資産価値の劣化を防ぎ、再販サイクルを加速させる「攻めの物流戦略」なのです。海外の先進企業でも、返品処理のスピードを上げることで収益を回復させる取り組みがトレンドとなっています。

参考記事: 返品は「収益源」へ。ウォルマートが挑む在庫価値回復の物流DX

大規模なシステム刷新を不要にする「アドオン型AI」の可能性

もう一つの注目すべきポイントは、WMSそのものを大規模に改修・リプレイスしたわけではないという点です。

既存のWMSを活かしたまま、現場の「入力インターフェース」部分にカメラと画像認識AIを後付け（アドオン）することで、ボトルネックをピンポイントで解消しています。これは、投資対効果（ROI）を早期に回収しつつ、現場の混乱を最小限に抑える非常に賢いアプローチです。

「AI導入」と聞くと大掛かりなプロジェクトを想像しがちですが、現在の物流DXにおいては、既存設備にAIビジョンやエッジコンピューティングを組み合わせる「後付けDX」が主流になりつつあります。

参考記事: WMS入替なしで誤出荷ゼロへ。米物流の「後付けDX」が凄い

まとめ：明日から自社の現場で意識すべきこと

NTTロジスコの「返却AIシステム」導入は、日本の物流現場に深く根付いている「熟練者の暗黙知」をデジタルへ移行させた素晴らしい成功事例です。労働人口の減少が避けられない現在、ベテランの記憶力や経験に依存したオペレーションは、もはや持続可能ではありません。

物流事業者の経営層や現場リーダーが明日から取り組むべきアクションは以下の通りです。

• 「見えない職人芸」の棚卸し
  現場に「あの人にしかできない」「あの人が休むと作業が滞る」というプロセスがないか、再度洗い出しを行う。
• データ入力のボトルネック特定
  システム間の連携不足により、人間が手作業で「翻訳・変換」して入力している箇所を特定する。
• 適材適所の技術選定
  大規模なシステムリプレイスではなく、カメラや画像認識など、局所的に導入できるAIソリューションの活用を検討する。

属人化の解消は、決してベテランの価値を下げるものではありません。むしろ、単純な判別作業をAIに任せることで、人間はより付加価値の高い改善活動やマネジメントに注力できるようになります。自社の現場に潜む「職人芸」を見直し、次世代の物流基盤を構築する第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。