ファクトリーオートメーション　ロボティクス

 

2025年10月28日　アマゾン、管理部門で最大3万人を削減か

アマゾンは管理部門で最大3万人の人員削減を計画しており、その対象は人事など管理部門の幅広い部署に及ぶ可能性があります。これは同社の約35万人いる管理部門従業員の約10%に相当し、2022年末から2023年初めにかけて約2万7千人削減して以来の最大規模のリストラとなります。この人員削減は、パンデミック期の過剰採用を是正し、コスト削減および利益向上を狙ったものです。削減は早ければ2025年10月28日に通知開始される見込みです。加えて、アマゾンは年末商戦期におけるフルタイム・パートタイム合わせて約25万人の季節雇用の採用は例年と同数を維持する方針です。この規模の削減は米国企業の歴史上最大級に匹敵し、AIや自動化ツールの導入計画による業務の機械化とも連動しています。

 

 

2025年10月25日　アマゾン、60万人分の仕事を2033年までに自動化──代替リスクがある「5つの職務」

アマゾンは内部文書で、2033年までに約60万人分の仕事をロボットやAIによる自動化で代替する計画を明らかにしました。対象となる職務は主に以下の5つです。

1. 倉庫作業と注文処理作業
2. エントリーレベルのロジスティクスとラストマイル配送（無人配送も含む）
3. 事務作業
4. エントリーレベルのカスタマーサービス（チャットボットが対応）
5. エントリーレベルのコーディングとウェブ開発

これらは一般的に反復的で型にはまった作業であり、戦略的思考や創造的スキルを必要としないため、自動化の影響を受けやすいとされています。アマゾンは2027年までに業務の75％を自動化し、16万人の新規採用を回避するとともに、126億ドルのコスト削減を見込んでいます。これにより、出荷1点あたり約0.30ドルのコスト削減が期待されています。

また、アマゾンはすでに世界300か所以上のフルフィルメントセンターで100万台以上のロボットを運用しており、AIシステム「DeepFleet」により配送の75%をロボットがサポートしています。このため自動化推進は急速に進んでいます。

この計画は、アマゾンだけでなく米国のブルーカラー職全体や他の大企業にも影響を与える可能性が高く、多くの労働者がスキルアップや新しい職種への転換を迫られることになるでしょう。

 

 

2025年10月22日　米アマゾン、倉庫作業60万人分の雇用をロボットで代替か–報道

この記事は、アマゾンが倉庫業務でのロボット活用を急速に進め、今後10年間で最大60万人分の雇用を自動化で代替する可能性があると報じた内容を伝えている。

ニューヨーク・タイムズによる社内資料では、アマゾンは人員削減そのものを直接行うのではなく、「新規採用を抑制し、ロボットに置き換える」形で労働力を減らす戦略を検討しているとされている。報告書には、地域社会への反発を和らげるために「Toys for Tots」などの慈善活動を強化し、イメージ改善を図る方針も含まれていた。

また、アマゾンは「自動化」や「AI」といった言葉を避け、「先端技術」「コボット（協働ロボット）」といった柔らかな表現を使う方向で社内言語を見直すとしている。

これに対しアマゾン広報は、報道された資料は「不完全で誤解を招く」と反論。特定チームの視点にすぎず、全社の計画を示すものではないと説明した上で、「アマゾンは依然として米国内で最大級の雇用創出企業であり、年末商戦期には新たに25万人を採用する」としている。

同社は現在、約150万人の従業員を抱え、米国では政府・ウォルマートに次ぐ第3位の雇用主。仮に予測通り60万人分が自動化されれば、フェデックス全社分に匹敵する規模の労働力が消える計算になる。

研究によれば、ロボット1台の導入で従業員1000人あたり平均賃金が0.42％低下するとの分析もあり、自動化の進展が地域経済に与える長期的影響が懸念されている。

アマゾンは「高収入職の創出と従業員スキルの再投資を続ける」と強調しており、生産性向上による利益を新規事業・顧客価値向上に振り向ける方針を示している。

 

 

2025年09月17日　西日本最大の拠点、名古屋に誕生した　「アマゾンの心臓部」に潜入　当日配送エリアが拡大

• この記事は、名古屋市港区に新たに稼働したアマゾンの「最先端自動化物流拠点」を取り上げています。この施設は西日本最大規模で、1900万点以上の商品を保管し、1日あたり最大60万個を出荷できる能力を持っています。

物流拠点の特徴

• 4階建て構造で、ロボットが自走して棚を動かす「棚搬送ロボットシステム」を導入。
• 作業員は自分で棚を探し回らず、光で指示された商品を取り出すだけ。
• この自動化により、作業効率が大幅に向上し、東海地域での当日配送可能商品が拡大した。

背景と地域の動き

• 名古屋エリアでは、アマゾン以外にも大型物流施設の建設が続いており、代表的なのが「ランドポート東海大府ワン」（野村不動産開発）。
  この施設は愛知県東海市と大府市にまたがり、バンテリンドーム2個分の敷地に建設中。
  名古屋都心と西三河の自動車産業地帯の双方にアクセスしやすく、多様な企業の利用が見込まれる。

専門家の見解　中京大学・内田俊宏客員教授によれば、

• この地域は交通網の整備（新東名・新名神・伊勢湾岸など）により物流拠点として最適。
• 高速道路IC近くに大規模用地が確保できるようになり、拠点建設が進む背景となっている。
• 消費者にとっては「猛暑や外出控えの増加」の中で即日配送の利便性がますます重要になると指摘している。

概要

• 名古屋の新物流拠点は、アマゾンにとって「西日本の心臓部」と位置づけられており、AIとロボットを駆使した自動化で、スピードと精度を両立した配送システムを構築。
• これにより、名古屋圏を中心とした中部・西日本地域での物流効率と顧客満足度が大幅に向上している。

 

 

2025年04月02日　工場自動化が難しいのはなぜ？ 4つの課題と解決策を事例付きで解説！

• この記事は、製造業で注目される工場自動化（FA: Factory Automation）が計画どおりに進まない理由と、その課題を克服する方法を整理して説明している。内容の要点は以下の通り。

工場自動化の4つの課題

1. 要件定義漏れ
   現場理解が不十分なままシステム要件を設定すると、後から仕様が追加されて費用増・納期遅延が起こる。
2. 部署間連携の欠如
   生産技術・製造・情報システムなど複数部署が関係するため、調整不足で進行が滞る。
3. 多品種少量生産
   製品種類が多いと段取り替えやティーチングが増え、自動化の効率が下がる。
4. 作業者のKKD（勘・経験・度胸）依存
   感覚的な熟練作業は定量化が難しく、機械化が進まない要因となる。

課題を克服する4つの方法

1. 現場作業者の参画と目的の明確化
   現場を知る作業者をプロジェクトに参加させ、目的を全員で共有することで認識ズレを防ぐ。
2. 外部の専門家を活用
   社内にPM人材（プロジェクトマネージャー）がいない場合、外部コンサルタントが効果的。部署間調整を代行できる。
3. 対象品種の絞り込み
   製品・作業分析を行い、費用対効果の高い工程から段階的に自動化を実施する。
4. 標準化とルール設定
   熟練者の感覚を言語化・数値化し、判断基準を共有して再現性を高める。

まとめ

• 工場自動化は、人手不足解消・生産性向上・品質安定化などの利点をもたらす。
• 実現手段としては以下のような技術が活用される。
  • 産業用ロボットによる搬送・組立作業の自動化
  • AIによる検査・品質管理
  • IoTによる稼働監視と保守効率化
• 最も大切なのは、自社の課題や目的に合わせて最適な技術と進め方を選択することである。

 

 

2019年07月03日　どんなに技術が発展しても無理？　自動車製造工場が完全自動化できないワケ

• この記事は、自動車製造工場が「完全自動化できない理由」と現在の自動化の到達点について解説している。内容を簡潔にまとめると次の通り。

自動化の進展とその目的

• 最新のホンダ寄居工場（埼玉県）は高度な自動化を実現しており、サスペンションやタイヤ取り付けまで機械が行う。
• アウディのブリュッセル工場（e-tron生産）も同様に自動化が進んでいる。
• 自動化の最大目的は「労働災害の防止」。危険な作業環境から人を遠ざけ、ケガや身体負担を減らすことが重視されている。

品質と生産効率への効果

• 溶接工程などはすでにほぼ全自動化。精密な作業を機械に任せることで品質の均一化と生産速度の向上が可能。
• ホンダN-BOXの溶接ラインでは、部材投入のみが人手で、以降は全て機械が担当。

完全自動化が難しい理由

• 組立ラインや品質検査など、細かい調整と熟練技術が求められる部分はまだ人手に依存している。
• 自動車は一台ごとの仕様差（カラー、内装など）が多く、少量多品種生産に完全自動化が対応しづらい。
• たとえ全自動に近くても、監視やメンテナンス業務のために人間の存在は不可欠。
• 現在の技術・コスト面でも完全な機械化は困難。

将来的な展望

• 車両のコモディティ化が進み、デザインや仕様が統一されるようになれば、自動化の壁は低くなる。
• 将来的に自動運転車やシェアリング主体の時代になれば、工場現場から人間の姿が大幅に減る可能性がある。

このように、現時点では完全無人化は実現していないものの、「安全・品質・効率」の観点から自動化は着実に拡大している。

 

 

2017年12月10日　日本はインダストリー4.0を誤解している

• 日本の誤解とドイツの真意
  東京大学大学院の藤本隆宏教授によると、日本では「インダストリー4.0」が「工場の完全自動化」を目指すものと誤解されているが、ドイツの本来の狙いは異なる。
  ドイツは米国が握るサイバー領域（上空）に正面から挑むのではなく、自国の強みである中小・中堅製造企業（地上）を米系ICT企業の下請けにしないために、両者をつなぐ**中間層（低空）**に防衛的・主導的な仕組みを築くことを目的としている。

「上空」と「地上」、そして「低空」

• 上空：ICT・サイバー企業（米国が主導）
• 地上：製造業・現場主導の世界（日本やドイツが強い）
• 低空：両者をつなぐ「インターフェース」領域（制御・通信・標準化の層）
• 今後の産業競争は、この低空の主導権争いが鍵となる。米国ではGE、IBM、ドイツではシーメンスがこの領域で勢力を強めており、日本もここで標準や技術ルールづくりに関与すべきだと指摘する。

IoTから「IfT」へ

• 藤本教授は「IoT（Internet of Things）」よりも「IfT（Information from Things）」の発想が重要だと強調。
• センサーなどを通して単に大量のデータを送るのではなく、現場から意味のある良質なデータを取得し活用する力こそが、今後の製造業の競争力を左右する。

日本への提言

• 「IoT時代には製造業が衰退する」という悲観論は誤り。
• 「低空」層での標準化争いにおいて、アジアを含む地域で主導権を取るべき。
• ドイツや米国に一方的に主導権を奪われず、**日米独の“天下三分の計”**を描くべき。
• 問題は現場の弱体化ではなく、経営層の戦略的認識の欠如にある。

要するに、インダストリー4.0の核心は自動化ではなく、「デジタルと現場をどう連携させ、主導権をどこで握るか」という戦略的構想力にある、というのが藤本教授の論点です。

 

 

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