AIはストッカーとオーダーフィラーを置き換えるか？ロボットは来るが、ゆっくりだ

Amazonのフルフィルメントセンターに足を踏み入れると、倉庫作業の未来が見えます。オレンジ色のKivaロボットが床を滑るように移動し、棚ユニット全体を人間の作業員に運びます。しかしよく見てください。何千人もの人々がまだアイテムをピックし、箱を詰め、何百万もの製品を毎日建物内で移動させるときに発生する無数の小さな問題を解決しています。[事実]

ストッカーとオーダーフィラーの自動化リスクは65%で、肉体労働の職業の中でも最も高い部類に入ります。それでも米国労働統計局は2034年までに+8%の雇用成長を予測しています。これら2つの事実は矛盾しているように見えますが、自動化が理論的にできることと実世界で実際に達成することとのギャップについて、深遠なことを明らかにしています。[事実]

タスクレベルの現実

この職業を定義する3つのコアタスクがあり、AIは各々に異なる影響を与えています。

在庫追跡：82%の自動化。 これは技術によって最も変革された領域です。RFIDタグ、AI搭載倉庫管理システムに接続されたバーコードスキャナー、リアルタイムで在庫をカウントするコンピュータービジョンカメラ、需要を予測する予測アルゴリズムにより、手動の在庫カウントはほぼ時代遅れになりました。システムはすべてのアイテムがどこにあるか、何個残っているか、いつ再注文するかを知っており、しばしば人間が不足に気づく前に行われます。[事実]

注文のピッキングとパッキング：75%の自動化。 これが注目を集める見出し数字ですが、文脈が必要です。高度に自動化されたフルフィルメントセンター（Amazon、Ocado、JD.comなど）では、ロボットシステムがピッキングプロセスの重要な部分を処理します。しかし「75%の自動化」は、労働者の75%が置き換えられることを意味しません。AIとロボット工学が繰り返しのピッキング動作（手を伸ばす、掴む、動かす）の推定75%を処理し、人間は例外、壊れやすいアイテム、奇妙な形の製品、品質チェックを処理することを意味します。[推定]

倉庫機器の操作：45%の自動化。 自律移動ロボット（AMR）と自動誘導車両（AGV）は大規模な倉庫でますます一般的になり、ゾーン間でパレットと在庫を移動しています。しかし、予期せぬ障害物のある混雑した動的環境でフォークリフトを操作することは、ほとんどの施設で人間のタスクのままです。[事実]

自動化にもかかわらず成長が続く理由

BLSの+8%成長予測は、いくつかの強力な需要要因を反映しています。

Eコマースの成長。 オンライン小売は拡大を続けており、すべてのオンライン注文は物理的な場所からピックアップ、パック、出荷される必要があります。米国の物流ネットワークを流れるパッケージの膨大な量は、自動化が吸収できるよりも速く成長しています。

当日・翌日配達。 迅速な配達に対する消費者の期待は、人口センターに近い場所に配置されたより多くの倉庫を必要とし、それぞれが柔軟性とスピードを必要とする迅速な注文処理を行う人間の労働者によってスタッフが配置されています。

製品の多様性。 平均的な倉庫は、さまざまな形状、サイズ、壊れやすさのレベルで数万の異なるSKUを扱います。ロボットシステムは標準化されたアイテムを扱うのに優れていますが、異常な製品のロングテールに苦労します。人間は、この多様性を扱うのに依然として速く、より信頼性があります。

コスト経済。 完全自動化された倉庫は、建設に数億ドルかかります。アメリカの倉庫業のほとんどは、その投資を正当化できない中規模企業が運営する施設で行われています。彼らにとって、人間の労働者は依然として完全な自動化よりも費用対効果が高いです。

2トラックの倉庫の未来

倉庫業界に明確な分裂が浮上しています。

トラック1：メガ自動化。 最大の小売業者と物流会社（Amazon、Walmart、FedEx）は、人間の役割が肉体労働からロボット監視、例外処理、システム管理へとシフトする、ますます自動化された施設を構築しています。これらの施設では、出荷される100万パッケージあたりの人間の労働者数が減少しています。

トラック2：人間中心の業務。 倉庫の大多数、つまり地域の配送業者、小規模なEコマースフルフィルメントセンター、食料品店、小売のバックルームは、技術の支援を受けながら主に人間によって運営されています。これらの施設では、労働者はハンドヘルドスキャナーを使用し、AI最適化ピックパスに従い、スマート在庫システムの恩恵を受けますが、物理的な作業は依然として人々によって行われています。

ほとんどのストッカーとオーダーフィラーはトラック2で働いています。トラック2では、AIは仕事をなくすことなくより効率的にします。

倉庫労働者が今すべきこと

倉庫管理システムを学ぶ。 WMSプラットフォームをトラブルシューティングし、在庫アルゴリズムを理解し、技術と物理的な運用のギャップを埋めることができる労働者は、物理的なタスクだけを行う労働者よりも大幅に価値が高いとされます。

フォークリフトと機器の認証を取得する。 専門機器の操作は依然として人間だけのスキルであり、より高い賃金を得ます。リーチトラック、オーダーピッカー、パレットジャッキの認証を追加してください。

問題解決スキルを開発する。 自動化を生き延びる倉庫タスクは、例外処理のもの、つまり損傷したアイテム、誤ラベルの製品、機器のジャム、顧客の特別なリクエストです。これらの問題を解決することに優れた労働者は、最後に自動化されます。

ロボット工学のメンテナンスを検討する。 倉庫がより多くの自動システムを追加するにつれて、それらを維持する技術者が必要になります。Amazonのような企業は、倉庫労働者をロボット技術者に積極的に訓練しています。これは、より高い賃金とはるかに低い自動化リスクを提供するキャリアパスです。

自動化リスク65%は現実で上昇しており、2028年までに77%に達すると予測されています。しかし、需要が技術が吸収できるよりも速く成長している業界では、人間のストッカーは消えていません。進化しています。

詳細な自動化指標と予測については、ストッカーとオーダーフィラーの職業ページをご覧ください。

出典

• Anthropic. (2026). The Macroeconomic Impact of Artificial Intelligence on Labor Markets. Anthropic Research.
• Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2023). GPTs are GPTs. arXiv:2303.10130.
• U.S. Bureau of Labor Statistics. Stockers and Order Fillers: Occupational Outlook Handbook.

更新履歴

• 2026-04-04: Anthropic労働市場レポート（2026）、Eloundou他（2023）、BLSデータに基づく初回公開。

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本記事は、Anthropic労働市場レポート（2026）、Eloundou他（2023）、BLS職業予測2024-2034のデータを用いて、AI支援により作成されました。すべての統計はAI Changing Work編集チームによって正確性が確認されています。