AIフォークリフトとは?従来のフォークリフトとの違いを解説

人手作業の課題と事故の実情

参考サイト：厚生労働省公式サイト． “ フォークリフト安全対策説明会 ”．（引用日2025-3-15）

フォークリフトは便利な反面、従来の人手によるフォークリフト作業には多くの課題があります。

フォークリフトに関する事故は年間約2,000件にも上り、中には死亡事故も含まれています。重量が数トンにもなるフォークリフトに巻き込まれる重大な事故も後を絶たず、特に午後2時から4時ごろに多く発生する傾向があります。

さらに、フォークリフトを運転するには技能講習の受講が義務付けられており、費用や時間といった負担も避けられません。

• 年間約2,000件の事故が発生しており、その中には死亡事故も含まれます。
• 重量が数トンに及ぶフォークリフトに巻き込まれる重大事故も後を絶ちません。
• 特に午後2時から4時ごろに事故が多く発生する傾向があります。
• フォークリフトを運転するには技能講習の受講が必要で、費用や時間の負担もあります。

このように、フォークリフトには依然として多くの課題が残されているのが現状です。こうした課題を解決する新たな手段として注目されているのが、「AIフォークリフト」です。それでは、AIフォークリフトについて解説します。

AIフォークリフトとは？

AIフォークリフトとは、人工知能（AI）を搭載した自動運転型フォークリフトのことです。 「無人フォークリフト」「ロボットフォークリフト」「AGF（Automated Guided Forklift）」とも呼ばれ、トラックへのパレットの積み下ろしなど、荷役作業を自動化します。

このフォークリフトは、AMR（自律走行搬送ロボット）と比べてより重い荷物を扱うことができ、2〜3メートル以上の高さにある棚からの積み下ろしも可能です。

こうした課題を解決するのが、AIフォークリフトです。 AIフォークリフトは、3D LiDARやカメラ、各種センサーを使って周囲の人や障害物を認識し、自動で停止・回避することができます。安全性の向上はもちろん、作業の効率化にもつながります。工場内のルートも自動で判断して移動できるため、現場全体の自動化が加速します。

また、トラックに積載する際には、最も効率的な積み方をAIが自動で計算し、荷崩れを防ぎながら、最大限の積載が可能になります。これにより、運搬効率が向上し、物流コストの削減にも貢献します。

現在、一部の工場では実験的な導入が進んでいますが、トラックまでの荷物の完全自動積み下ろしには、もう少し時間がかかると見られています。

それでも、AIフォークリフトはこれからの工場・倉庫において、省人化・安全性・効率化を実現する重要な存在として、大きな期待が寄せられています。

そこで今回は、現時点で実現可能な、事故を防ぐためのフォークリフトの活用方法とAIカメラの具体的な取り組みについてご紹介します。

人とAIで事故を防ぐ！AIカメラとフォークリフト

しかしながら、技術は日々進化しており、AIフォークリフトの実用化に向けてさまざまな技術が開発されています。 ここでは、その一例をご紹介します。

精度向上を支える最新AI技術

AIフォークリフトが正確に荷物を認識し、積み下ろしを行うためには、パレットの形状や位置、人や他の車両との関係を正確に把握する必要があります。 特に工場内では、各社ごとに異なるレイアウトや資源配置が採用されており、扱う製品の大きさや形状も多種多様なため、AIに環境を学習させるには多くの時間と手間がかかるとされてきました。

従来はそのために、AIに1万枚以上の画像を用いて学習させる必要がありました。 しかし最近、産業技術総合研究所と豊田自動織機が、学習用画像を約400枚にまで削減しても91％の認識精度を維持できる新技術を開発しました。

この成果は、幾何学的な図形を活用した効率的な学習手法により、AIが物体の形状や特徴を少ないデータからでも的確に学習できるようになったことによるものです。

この技術により、フォークリフトは少ない学習データでも高精度な認識・操作が可能となり、実用化へのハードルが大きく下がってきています。

参考サイト：日本経済新聞． “ 少ないデータでAI　産総研と豊田織機、物流の自動運転に ”．(2025/4/1)（引用日2025-6-15）

AIフォークリフトの導入事例

導入前の課題

自動化が進んでいた白州工場でも、フォークリフトによる荷役作業は依然として人手に頼らざるを得ない状況が続いていました。フォークリフト作業は精密さが求められ、わずかな位置のズレが積載効率に大きく影響するため、熟練作業者の経験や感覚に依存していました。そのため、欠員が出た際の人材育成には時間がかかり、作業の安定性にも課題が残っていました。

特に夜間作業においては人手の確保が難しく、出荷体制の維持が困難な状態でした。また、トラックへの積み込み作業に関しては、自動化がほとんど進んでおらず、倉庫から出荷までの最後の工程がボトルネックとなっていました。

導入後の効果

今回導入された自動運転フォークリフトは、AIと3D-LiDARによって自律走行を実現し、トラックの停車位置が一定でなくても自動で積み込み作業を行うことができます。特別なマーカーや磁気テープといった誘導設備を設置する必要がないため、既存の倉庫設備にも柔軟に対応できます。さらに、画像認識技術によってパレットの位置や姿勢を正確に検出し、有人作業と遜色のない積載精度を実現しています。

現在、最大積載量26トンのウイングトレーラーに30パレットを積み込むのに約50分を要しています。これは人手で行った場合の25〜30分と比べてやや時間がかかるものの、今後はセンサーの追加や制御ソフトの調整によってさらなるスピードアップが可能とされています。

現段階では「い・ろ・は・す」のような小型容器を対象としていますが、将来的には大型商品の積載や、ハブ倉庫、セールスセンターへの導入も視野に入れています。長期保管によって荷姿が崩れやすくなるリスクへの対応も今後の検討課題とされており、安全で効率的な物流体制の構築に向けた取り組みが続けられています。

このように、トラック荷役という従来自動化が困難だった領域において、自動運転フォークリフトは現実的かつ効果的な解決策を提供しています。労働力不足や深夜の作業負担といった社会課題に対して、着実に貢献していくことが期待されています。

参考サイト：コカ･コーラ ボトラーズジャパン公式サイト．コカ･コーラ ボトラーズジャパンと豊田自動織機、国内初４本フォークタイプのトラック荷役対応自動運転フォークリフト本格稼働開始．（2025.05.9）．https://www.ccbji.co.jp/,（引用日2025-07-01）

AIフォークリフトのメリット

AIフォークリフトは、センサーやカメラ、AIによる認識機能により、人や障害物を自動で検知して停止・回避できるため、安全性が大幅に向上します。また、積載の最適化やルートの自動判断によって、作業効率も高まり、物流コストの削減にもつながります。特に人手が不足しがちな夜間作業や、トラックへの積み込みといった従来自動化が難しかった領域でも、自律的な動作によって省人化を実現できる点が大きな強みです。

AIフォークリフトのデメリット

一方で、導入コストが高く、環境整備や運用の調整にも手間がかかる点は課題です。また、現時点では熟練者による手作業と比べて積載スピードが劣る場面もあり、完全な代替には時間がかかります。安全性や効率性は高いものの、技術の成熟とコストダウンが今後の普及の鍵となります。