DC
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Data Connector（データコネクター）

各種設備・WMS・ERPなどの外部システムからデータを収集・正規化する、GWESのデータパイプラインの中核モジュールです。リアルタイムデータ連携、バッチ処理、エラー検知・自動復旧を統合的に管理し、GWES全体のデータ基盤を支えます。

主な機能・特徴
データ収集・正規化
  • WMS・ERP・MES等のシステム連携
  • IoTセンサー・設備データのリアルタイム取得
  • 異種データの正規化・統一フォーマット変換
  • データ品質チェック・異常値検出
パイプライン管理
  • リアルタイム/バッチ処理の統合管理
  • データ遅延・欠損の自動検知
  • エラー発生時の自動リトライ・復旧
  • データリネージュ（追跡可能性）の確保
Before / After
Before
各システムからの手動データ抽出。Excel加工による集計。データ定義の不統一による誤判断リスク。リアルタイム性の欠如。
→
After
全システムからの自動データ収集・正規化。リアルタイムデータ更新。統一フォーマットにより即座に分析可能。データ品質の担保。
導入効果
直接効果
データ収集・加工工数を大幅に削減。データ鮮度の飛躍的向上（日次→リアルタイム）。データ品質の標準化。
間接効果
分析業務の高度化。データ駆動型意思決定の基盤確立。システム間連携の柔軟性向上。
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BM
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Base Module（ベースモジュール）

DCが収集したデータを共通マスタ・統一フォーマットに変換し、モジュール間でのデータ共有基盤を提供します。拠点横断での統一的な分析・比較を可能にする情報の標準化エンジンです。

主な機能・特徴
マスタ管理
  • 共通マスタ管理・統一フォーマット変換
  • 拠点横断での統一指標・同一粒度のデータ整備
  • マスタバージョン管理・変更履歴追跡
  • データ定義の全社標準化
データ共有基盤
  • モジュール間でのデータ共有API
  • 拠点ごとにばらついていた指標の全社共通化
  • KPI体系の統一設計
  • 複数拠点の横断比較・分析を実現
DC+BMの連携による業務プロセス変革
Before
各システムからの手動データ抽出とExcel加工。データ定義の不統一による誤判断リスク。拠点ごとに異なるフォーマットで比較不可。
→
After
自動データ収集・正規化・統一マスタ管理。全社共通のKPI体系で拠点横断分析が即座に可能。リアルタイム更新。
導入効果
直接効果
データ準備工数を大幅に削減。データ品質の飛躍的向上。拠点横断の統一管理基盤構築。
間接効果
データ駆動型意思決定文化の醸成。分析業務の高度化。投資判断の精度向上。
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ME
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Map Editor（マップエディター）

各モジュールの処理パイプラインを管理し、計算・集計・分析エンジンとして機能します。スケジューリング・リトライ・負荷分散を統制し、安定した処理基盤を提供します。

主な機能・特徴
処理パイプライン管理
  • 各モジュールの処理を非同期に統合管理
  • スケジューリング（定期実行・オンデマンド）
  • 処理失敗時の自動リトライ制御
  • 処理結果のキャッシュと再利用
可用性・拡張性
  • ピーク時の負荷分散・オートスケール
  • 処理ログの蓄積・監視・アラート
  • 新モジュール追加時のプラグイン対応
  • 複数拠点での分散処理に対応
インフラ3層（DC+BM+ME）の連携
3層の役割分担
DC（収集・正規化）→ BM（統一マスタ・標準化）→ ME（計算・分析エンジン）の3層が一体となり、L2可視化・分析モジュールとL4最適化モジュールが安定して稼働する基盤を提供。処理能力・稼働率・生産性のデータを蓄積し、設備投資のROI評価にも活用されます。
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GWES Workload Forecasting (WF)｜作業量予測

AI作業量予測モジュール — GROUND Warehouse Execution System

GWES Workload Forecasting (WF) とは

Overview GWES WF（Workload Forecasting）は、GROUND Warehouse Execution System（GWES）のAI作業量予測モジュールです。過去の作業実績（学習データ）とカレンダー情報（イベント）および参考情報（説明変数）から、将来の作業量を高精度に予測し、要員計画や配送計画の最適化を実現します。

WFが解決する3つの課題

1. 属人的な作業量予測

ベテラン担当者の勘と経験に依存した予測。担当者の異動・退職で予測精度が大幅に低下し、過剰人員や人手不足が頻発する。

2. 人件費の非効率

予測が外れることによる残業代の増加、急な派遣増員コスト、または余剰人員による無駄な人件費が発生。年間で数百万〜数千万円の損失に。

3. 波動対応の遅れ

セール・季節変動・曜日特性などの物量波動に対し、前日や当日まで正確な作業量が把握できず、適切な要員配置ができない。

主要な価値提案

90%+
予測精度（当日8時時点）
800万円
年間人件費削減効果
24パターン
自動最適モデル選定

ターゲット顧客像

物流センター運営企業

作業量の波動が大きく、要員計画に課題を持つ物流センター。作業者30名以上が導入目安。セール・季節変動への対応に苦慮している現場。

人件費最適化を志向する企業

残業・急な増員・余剰人員の回避により、人件費の最適化を図りたい企業。特に派遣・パート比率の高い物流現場に効果大。

物流統括部門

複数センターを統括管理する物流統括部門。拠点ごとの予測を一元管理し、要員の融通やコスト配分を最適化したい組織。

DX推進・業務改革部門

属人的な業務をデータドリブンに転換したい企業。AI活用による物流DXの第一歩として、効果が見えやすいWFは最適。

WFで実現する「予測に基づく物流運営」

属人的な勘に頼る予測から、AIによる高精度な作業量予測へ。要員計画の最適化で年間800万円のコスト削減を実現します。

導入事例を見る

WF予測フロー

WFの予測プロセスは、データ蓄積 → モデル作成 → 予測計算 → 予実検証の4フェーズで構成されます。各フェーズが自動的に連携し、予測精度を継続的に向上させるサイクルを形成します。

4フェーズ概要

Phase 1: データ蓄積

  • WMSから作業実績データを自動取得
  • カレンダー情報（祝日・セール等）を登録
  • 説明変数（受注データ・天候等）を連携
  • 学習に十分なデータ量を蓄積

Phase 2: モデル作成

  • Prophetアルゴリズムで時系列モデル構築
  • 24パターンのパラメータ組合せを自動評価
  • 最高精度のモデルを自動選定
  • トレンド・周期性・イベント効果を分離

Phase 3: 予測計算

  • 選定モデルで将来の作業量を予測
  • 当日受注状況によるリアルタイム補正
  • 予測結果をSC/RA/DOモジュールへ連携
  • 要員計画・配送計画に自動反映

Phase 4: 予実検証

  • 予測と実績の差異を自動比較
  • 差異の原因分析（イベント・異常値）
  • 予測精度のモニタリング
  • モデル再学習による精度改善サイクル

WF予測フロー図

Phase 1
データ蓄積
入力
作業実績（WMS連携）
カレンダー情報（イベント登録）
説明変数（受注・天候等）
処理
学習データ蓄積（自動取込）
→
Phase 2
モデル作成
AI
Prophet（時系列分析）
24パターン評価（自動チューニング）
最適モデル選定（精度最大化）
→
Phase 3
予測計算
予測
作業量予測（将来予測算出）
当日補正（リアルタイム更新）
SC 要員計画
RA 要員配置
DO 配送計画
→
Phase 4
予実検証
検証
予実差異分析（自動比較）
精度レポート
モデル改善フィードバック

他モジュールとの連携

連携モジュール連携内容活用シーン
SC（Staff Calculator）予測作業量を基に必要人員数を算出翌日〜1週間先の要員計画策定
RA（Resource Allocator）予測結果に基づく最適な要員配置当日のシフト・配置最適化
DO（Delivery Optimizer）出荷量予測を配送計画に反映配車台数・ルートの事前最適化
PA（Progress Analyzer）予測vs実績の進捗比較当日のリアルタイム進捗モニタリング

予測エンジン: Prophet

Technology WFの予測エンジンには、Meta（旧Facebook）が開発したオープンソースの時系列予測アルゴリズム「Prophet」を採用。加法モデルによる時系列データ予測で、トレンド・周期性・イベント効果を分離して抽出し、高精度な予測を実現します。

Prophetによる時系列分解

Prophetは時系列データを以下の4つの成分に分解し、それぞれを独立にモデリングすることで、複雑な物量パターンを高精度に捉えます。

↑

トレンド

中長期的な増加・減少傾向。事業成長や市場変化に伴う物量の基調変化を捉える。

∿

年周期性

1年単位の季節パターン。年末年始、お中元・お歳暮、決算期など年間の定期的な物量変動。

⇆

週周期性

曜日ごとの繰り返しパターン。月曜は多い、水曜は少ないなど、曜日特性を自動学習。

★

イベント効果

セール、祝日、キャンペーン等の特別イベントが物量に与える影響を個別に推定。

24パターン自動チューニング

WFは、4つの調整パラメータの組合せから生まれる24パターンすべてでモデルを構築し、予測精度が最も高いパラメータセットを自動的に採用します。人手による試行錯誤は不要です。
パラメータ選択肢説明
成長モデル線形 / 非線形トレンドの形状。安定成長なら線形、急成長・飽和なら非線形（ロジスティック）
周期性モード加法 / 乗法周期変動の振幅が一定（加法）か、トレンドに比例して変化（乗法）か
トレンド柔軟性強 / 中 / 弱トレンド変化への追従度。急変に対応するか安定性を重視するか
周期性の強さ強 / 弱周期パターンをどの程度重視するか。データの周期性が明確なら強
計算式 2（成長モデル） × 2（周期性モード） × 3（トレンド柔軟性） × 2（周期性の強さ） = 24パターン → 最高精度モデルを自動選定

Prophetの技術的優位性

データ欠損への堅牢性

休業日や欠損データがあっても予測精度が大きく低下しません。物流現場で頻発する「データの歯抜け」に強い設計です。

傾向変化への適応

事業拡大や取引先変更による物量トレンドの変化を自動検知。変化点（チェンジポイント）を柔軟に捉えてモデルを調整します。

異常値の適切な処理

システム障害や災害等による一時的な異常値が、長期予測に悪影響を与えないよう自動的に処理。安定した予測を維持します。

解釈可能な予測結果

ブラックボックスではなく、トレンド・周期性・イベント効果の寄与を可視化。「なぜこの予測になったか」を担当者が理解できます。

当日補正機能

Key Feature WFは当日の受注状況を常にシステムに連携し、予測をリアルタイムで補正します。時間の経過とともに予測精度が向上する仕組みにより、当日12時以降は95%以上の精度を実現します。

予測精度の時間推移

前日時点
~85%
過去実績+イベント情報ベース
当日 8:00
~90%
当日受注データで第1回補正
当日 12:00〜
95%+
受注データ蓄積による高精度補正

予測画面紹介

WFは3つのメニューカテゴリ（データ管理・予測・管理）、計8画面で構成されています。データ管理ではデータグループ管理、データ管理、カレンダーイベントマスタ、カレンダーマスタの4画面で予測の前提データを整備し、予測カテゴリでは計算開始指示と処理結果確認の2画面で予測実行・確認を行います。

1. 予測計算画面

予測モデルの作成・計算を実行する画面です。対象センター・作業カテゴリ・予測期間を指定し、予測計算を開始します。24パターンの自動チューニングにより、最適なモデルパラメータが自動選定されます。
  • 対象センター・作業カテゴリの選択
  • 学習期間・予測期間の設定
  • イベント情報・説明変数の確認
  • 予測計算の実行と進捗表示
  • 採用モデル（24パターンからの選定結果）の表示
WF 予測計算画面

2. 予測結果確認画面

予測計算の結果を詳細に確認する画面です。予測に影響を与えたイベント・説明変数・周期性の寄与を可視化し、「なぜこの予測値になったか」を分解して表示します。
  • 予測値の時系列グラフ（実績との重ね合わせ）
  • トレンド成分・周期性成分の分解表示
  • イベント効果の影響度ランキング
  • 説明変数ごとの寄与度
  • 予測信頼区間の表示
WF 予測結果確認画面

3. 予実差異確認画面

予測と実績の差異を確認し、予測精度をモニタリングする画面です。差異の大きい日やカテゴリを特定し、モデル改善のインサイトを得ることができます。
  • 日別の予測値 vs 実績値の比較チャート
  • 差異率（MAPE等）の推移グラフ
  • 差異が大きい日のハイライトと原因分析
  • カテゴリ別・センター別の精度比較
  • 過去の精度推移トレンド
WF 予実差異確認画面

導入事例

事例1: 事例A社

Case Study プロツール流通大手。200名・20チーム体制の大規模物流センターにWFを導入。
項目内容
導入規模200名 / 20チーム体制
導入効果年間800万円の人件費削減
主な成果属人的な予測から脱却し、データに基づく要員計画を実現。余剰人員・急な増員を大幅に削減。
活用モジュールWF + SC（要員計画）

事例2: 事例B社

Case Study 日用品大手。全国44拠点にWFを展開。予測精度90%以上を安定的に達成。
項目内容
導入規模全国44拠点
予測精度90%以上（全拠点平均）
PoC精度荷姿バラのMAPE 7.5〜7.8%（非常に高精度）
主な成果全国拠点の作業量予測を一元管理。統括部門の意思決定スピードが大幅向上。
活用モジュールWF + SC + RA（全モジュール連携）

ROI分析

コスト削減効果の構造

残業代削減

高精度予測により適正人員を配置。想定外の残業を大幅に削減。特にセール期・繁忙期に効果大。

急な派遣増員の回避

1週間先まで必要人員を予測。計画的な人員手配により、割増料金の派遣依頼を削減。

余剰人員の最適化

「念のため多めに配置」を解消。必要最小限の人員で運営し、無駄な人件費を削減。

ROI試算モデル（200名規模センターの場合）

項目金額備考
残業代削減約300万円/年残業時間20%削減として試算
派遣割増回避約200万円/年急な増員依頼を月2回削減
余剰人員削減約300万円/年1日あたり平均2名の余剰解消
合計削減効果約800万円/年事例A社実績（200名/20チーム体制）ベース
ROI PoC費用200万円に対し、年間削減効果800万円。投資回収期間は約3ヶ月。初年度から十分なROIが見込めます。

PoC提案パッケージ

GWES WF PoC パッケージ

200万円
PoC費用
2ヶ月
実施期間
1センター
対象範囲

PoCスケジュール

フェーズ期間内容
Week 1-22週間データ連携設計・環境構築・データ品質確認
Week 3-64週間モデル構築・24パターンチューニング・精度最適化
Week 7-82週間精度検証・ROI試算・報告書作成・本導入提案

PoC成果物

  • 予測モデル（最適パラメータ選定済み）
  • 精度検証レポート（MAPE、予実比較グラフ）
  • ROI試算書（年間削減効果の見積もり）
  • 本導入に向けたロードマップ

まずはPoCで効果を実感

200万円・2ヶ月のPoCで、貴社データでの予測精度とROIを検証します。
お気軽にお問い合わせください。

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GWES PA System Guide｜作業進捗分析

Progress Analyzer — 倉庫向け作業進捗可視化・分析システム

PA (Progress Analyzer) とは

PAは、GWES（GROUND Warehouse Execution System）プラットフォーム上で動作する倉庫向け作業進捗可視化・分析モジュールです。WMS（倉庫管理システム）から取得した作業量データと目標KPIを組み合わせ、入荷・格納・ピッキング・出荷の各工程のリアルタイム進捗を一元的に監視します。従来、定時の進捗報告や現場巡回に頼っていた進捗管理を、データドリブンに変革することが目的です。

RA連携 PAはRA（Resource Allocation）モジュールと密接に連携します。RAが「最適な人員配置」を担うのに対し、PAは「リアルタイム進捗の可視化と分析」を担います。RAで計画した配置が実際に機能しているかをPAで監視し、乖離があればRAで再配置を行う — この循環がGWESの強みです。

PAが解決する課題

リアルタイム進捗の見える化不足

定時の進捗報告に依存し、異常検知が遅れる。問題が発覚した時点では既に手遅れで、対応が後手に回る。

便別締め時間の遵守率低下

出荷便ごとの締め時間に対する進捗が見えず、間に合わないリスクを事前に把握できない。結果的に遅延・誤出荷が発生。

要員配置の判断遅れ

各工程の負荷バランスが見えず、リソース再配分の判断が現場リーダーの勘と経験に依存している。

主要な価値提案

遅延即時検知
REAL-TIME MONITORING

検知時間を1時間→即時に短縮。全工程の進捗を一元監視

便別遵守率UP
ON-TIME COMPLETION

出荷便ごとの締め時間遵守率を可視化し改善を促進

計画vs実績vs予測
PLAN vs ACTUAL vs FORECAST

3軸比較で乖離を自動検出し、要員再配置の判断を支援

ターゲット顧客像

IDEAL CUSTOMER PROFILEPAが最も効果を発揮する顧客は、以下の条件を複数満たす倉庫オペレーションです。
条件詳細重要度
作業者50名以上人数が多いほど進捗把握が困難になり、可視化の価値が高まる必須
複数工程入荷・格納・ピッキング・出荷など工程間の依存関係がある必須
締め時間制約あり出荷便別に厳密な締め時間があり、遵守率が重要なKPI必須
倉庫管理システム（WMS）等の利用各種作業実績データの自動連携が可能
※手書き運用等でデータ化していない工程については、タブレット機能での入力も可能		推奨
複数フロア・エリア物理的に離れたエリアがあり、巡回での進捗把握が困難推奨
作業者50名以上の目安についてPAは進捗の可視化・分析が主機能であるため、人員配置最適化を行うRA（100名以上が目安）に比べ、小規模な現場でも十分に効果を発揮します。

PAの全画面一覧

PAは6つのカテゴリ、31画面で構成されます。以降のタブで主要画面を詳しく紹介します。

カテゴリ画面数主要画面
進捗サマリ5画面全体進捗、全体進捗2、フロア別、荷主別、エリア別ダッシュボード
進捗詳細5画面進捗詳細、便別完了、進捗モニタ、スループットモニタ
作業計画2画面要員シミュレーション、作業予測情報メンテナンス
作業予測4画面予測モデル作成、予測マスタ、予測結果確認・照会
作業予実分析2画面時間別・日別作業実績サマリ
マスタ・管理13画面目標KPI、作業者マスタ、カレンダ、オートプレイ等

PA運用の4フェーズ

PAの運用は大きく4つのフェーズで構成されます。事前にKPIとマスターを設定し、始業時に当日の計画を確認、日中はリアルタイムで進捗を監視し遅延を即座に検知、終業後は予実を分析して翌日以降の改善に繋げます。

Phase 1: 事前設定

  • 目標KPI設定
  • 作業計画線メンテナンス
  • スループットマスタ設定
  • 作業者マスタ登録
  • カレンダ・イベント設定
  • 作業量予測モデル作成

Phase 2: 始業時

  • 計画一覧ダッシュボード確認
  • 当日の作業量予測確認
  • 要員シミュレーション実行
  • 全体進捗ダッシュボード表示

Phase 3: 日中

  • 全体・フロア別進捗監視
  • 便別完了状況チェック
  • 進捗詳細で遅延検知
  • スループットモニタ確認
  • 進捗モニタで傾向把握

Phase 4: 終業後

  • 時間別作業実績サマリ
  • 日別作業実績サマリ
  • 計画vs実績の乖離分析
  • 翌日の改善アクション策定

業務フロー図

以下はPA業務フローの全体像です。WMSからのデータ取得、PAでの進捗可視化、現場での改善アクションの3レイヤーで示しています。

事前設定
マスタ・KPI
管理者
KPIマスタ設定
目標スループット等
作業計画線設定
時間帯別処理量
予測モデル作成
作業量予測
WMS
作業者情報
マスタ連携
→
始業時
計画確認
管理者
計画一覧確認
当日作業量把握
要員シミュレーション
必要人員の試算
WMS
作業指示データ
DO（出荷指示）取込
→
日中
リアルタイム監視
管理者
進捗ダッシュボード
全体・フロア・荷主別
便別完了監視
締め時間遵守
進捗詳細分析
KPI・予実・予測
現場
遅延検知時
リソース再配分
RA連携
人員再配置指示
→
終業後
実績分析
管理者
時間別実績サマリ
計画vs実績
日別実績サマリ
トレンド分析
現場
改善アクション
翌日の計画に反映

PA画面一覧表

※主要画面13画面を掲載。目標KPIメンテナンス・マスタメンテナンス・管理系の18画面は本レポートでは省略しています。
#カテゴリ画面名主な用途利用フェーズ
1進捗サマリ全体進捗ダッシュボード4工程の進捗率を円グラフで一覧表示日中
2進捗サマリフロア別進捗ダッシュボードフロアごとの進捗・要員状況を比較日中
3進捗サマリ荷主別進捗ダッシュボード荷主の切り口で進捗を監視日中
4進捗サマリエリア別進捗ダッシュボード物理エリアごとの進捗を監視日中
5進捗詳細計画一覧ダッシュボード週間の作業計画と実績を棒グラフで表示始業時
6進捗詳細進捗詳細ダッシュボードKPI4つ＋折れ線グラフ＋棒グラフで詳細分析日中
7進捗詳細便別完了ダッシュボード出荷便ごとの締め時間と進捗を色付きバーで表示日中
8進捗詳細進捗モニタ（指示済）エリアチャートで指示・作業中・完了を時系列表示日中
9進捗詳細作業者別現在スループットモニタ作業者個人のスループットをリアルタイム監視日中
10作業計画要員シミュレーション計画/予測/実績/締めの4線グラフで要員試算始業時
11作業計画作業予測情報メンテナンス作業量の予測情報を管理・更新事前設定
12作業予実分析時間別作業実績サマリ1時間単位で計画人時・実績を比較終業後
13作業予実分析日別作業実績サマリ日単位で各工程の予実を比較（最大2週間）終業後

進捗サマリ — 全体を俯瞰する

進捗サマリは、倉庫全体の作業進捗をリアルタイムで俯瞰するためのダッシュボード群です。全体・フロア別・荷主別・エリア別の4つの切り口で、入荷・格納・ピッキング・出荷の各工程を円グラフで可視化します。

全体進捗ダッシュボード

倉庫全体の進捗を一画面で把握するメイン画面です。入荷・格納・ピッキング・出荷の4工程それぞれについて、円グラフで進捗率を表示。各工程の実績数・終了予定時刻・現在目標数・全体数が一覧で確認できます。
  • 円グラフ表示: 4工程の進捗率をビジュアルに表示。遅延時は赤色でアラート
  • 終了予定時刻: 現在のペースで作業を継続した場合の完了予測時刻
  • 目標進捗率: 現時点で本来あるべき進捗率との比較
  • 切替表示: 日付・センター・フロアの切替が可能
全体進捗ダッシュボード
営業での活用: デモの最初に見せる画面として最適。「今、倉庫全体がどうなっているか」を一目で伝えられます。進捗率が100%を超えている工程（前倒し完了）と、遅延している工程のコントラストが訴求力になります。

全体進捗ダッシュボード2

全体進捗ダッシュボードの別レイアウト版です。複数の表示形式から現場に最適なビューを選択可能で、運用スタイルや表示デバイスに合わせてお使いいただけます。
全体進捗ダッシュボード2

フロア別進捗ダッシュボード

フロア（1F/2F等）ごとに4工程の進捗を円グラフで表示します。フロア間の進捗差異を即座に把握でき、どのフロアに注力すべきかの判断材料になります。要員実績数・要員計画数もフロア別に確認可能です。
  • フロア別円グラフ: 各フロアで入荷/格納/ピック/出荷の進捗を個別表示
  • 要員数表示: 計画要員数と実績要員数の比較
  • 遅延ハイライト: 目標を下回るフロアは赤色で強調表示
フロア別進捗ダッシュボード
デモのポイント: 「2Fのピッキングが28%で遅延している」等、具体的な数字で遅延箇所を特定できることを示すと効果的です。フロア間の要員バランスの偏りも可視化できます。

荷主別進捗ダッシュボード

荷主（クライアント）の切り口で各工程の進捗を監視する画面です。3PL事業者が複数荷主の作業を並行して行う場合に、荷主ごとの進捗差異を把握するのに有効です。
  • 荷主ごとの進捗率: 荷主別に4工程の進捗を表示
  • 優先度判断: どの荷主の作業が遅れているかを即座に把握
  • SLA管理: 荷主ごとのサービスレベル遵守状況の確認
荷主別進捗ダッシュボード

エリア別進捗ダッシュボード

物理的なエリア（棚エリア・ピッキングゾーン等）ごとの進捗を監視します。倉庫内のどのエリアがボトルネックになっているかを特定するのに活用します。
  • エリア単位の進捗: 倉庫の物理レイアウトに沿った進捗表示
  • ボトルネック特定: 遅延エリアを素早く特定し、人員投入の判断材料に
エリア別進捗ダッシュボード
進捗サマリの使い分け 全体進捗 → まず全体像を把握 → フロア別 → 遅延フロアを特定 → 荷主別/エリア別 → 原因を深掘り、という流れでドリルダウン的に活用します。3PLなら荷主別、自社物流ならエリア別が重要度が高くなります。

進捗詳細 — 深掘りする

進捗サマリで異常を検知した後、詳細な分析を行うための画面群です。KPIカード、折れ線グラフ（計画・実績・予測の3線比較）、便別進捗、スループットモニタなど、多角的な分析ができます。

進捗詳細ダッシュボード

PAの中核となる分析画面です。上段にKPIカード4つ、中段に作業進捗の折れ線グラフ（計画・実績・予測の3線）、下段に要員進捗の棒グラフを配置。「今どこにいて、このまま行くとどうなるか」を一画面で把握できます。

KPIカード（上段）

  • 全体進捗率: 現時点の進捗率
  • 目標進捗率: 本来あるべき進捗率
  • 計画要員比率: 計画に対する実績要員の充足率
  • スループット比率: 目標に対する実際のスループット

グラフ（中段・下段）

  • 作業進捗折れ線: 計画線（理想）、実績線（現実）、予測線（このまま行くと）の3本
  • 要員進捗棒グラフ: 時間帯別の計画要員数と実績要員数
  • 終了予定時刻: 現在のペースでの完了予測
進捗詳細ダッシュボード
レポートの目玉画面この画面はPAの最大の訴求ポイントです。「計画・実績・予測の3線比較」は、従来のExcel管理では実現できなかったリアルタイム分析を可能にします。デモでは必ずこの画面を見せてください。

便別完了ダッシュボード

出荷便ごとの締め時間に対する進捗状況を色付きバーで表示します。締め時間の遵守が求められる物流現場で、どの便が危険かを一目で把握できるPA独自の画面です。
  • 便別進捗バー: 各出荷便の進捗を色（緑=順調、黄=注意、赤=危険）で表示
  • 工程内訳: ピック1F/2F、出荷1F/2Fなど工程・フロア別の内訳を確認可能
  • 締め時間表示: 各便の締め時間を明示し、残り時間との対比で危険度を判断
便別完了ダッシュボード
訴求ポイント: 「午前便の締めが12:00だが、現在10:30で進捗60%。このまま行くと間に合わない」— このような判断をリアルタイムで行えることが最大の価値です。

計画一覧ダッシュボード

週間の作業計画と実績を一覧で表示するダッシュボードです。棒グラフで日別の作業量を俯瞰し、テーブルで作業計画・実績・予測の詳細数値を確認できます。
  • 週間棒グラフ: 日別の作業量推移をビジュアルに表示
  • 計画/実績/予測テーブル: 各工程の詳細数値を横並びで比較
  • トレンド把握: 週間の作業量変動パターンを把握
計画一覧ダッシュボード

進捗モニタ（指示済）

エリアチャート（積み上げ面グラフ）で、作業の指示・作業中・完了の3つの状態を時系列で表示します。「いつ、どの状態の作業がどれだけあったか」を直感的に把握できます。
  • 3層エリアチャート: 指示済（未着手）、作業中、完了の3状態を色分け
  • 時系列表示: 1日の時間推移に沿った作業状態の変化を追跡
  • 滞留検知: 指示済のまま長時間動かない作業がないかを確認
進捗モニタ（指示済）

作業者別現在スループットモニタ

作業者個人のスループット（件/時）をリアルタイムで監視する画面です。作業者ごとのパフォーマンスを可視化し、教育・指導の材料にもなります。
  • 個人別スループット: 作業者ごとの現在のスループット値を表示
  • 目標対比: 目標スループットに対する達成率を確認
  • 傾向分析: 時間帯による個人のパフォーマンス変動を把握
作業者別現在スループットモニタ
注意点: 作業者別のスループット表示は、現場によっては「監視されている」という心理的抵抗が生じる場合があります。管理者画面として位置づけ、個人の指導・育成目的であることを伝えましょう。

作業計画・予測 — 先を読む

PAの作業計画・予測機能は、過去の実績データをもとに将来の作業量を予測し、適切な要員配置をシミュレーションする機能です。「今日の進捗」だけでなく「明日以降の備え」を支援します。

要員シミュレーション

計画・予測・実績・締めの予測数の4線を折れ線グラフで表示し、時間帯別の要員数をテーブルで確認できる画面です。「あと何人必要か」「どの時間帯に足りなくなるか」を事前にシミュレーションします。

グラフ表示

  • 計画線: 予定通りの進捗カーブ
  • 予測線: 作業量予測に基づくカーブ
  • 実績線: 実際の進捗（当日のみ）
  • 締め予測: 現在ペースでの完了予測

テーブル表示

  • 時間帯別要員数: 各時間帯の必要人数
  • 過不足表示: 計画対比の過不足人数
  • 工程別内訳: 入荷/格納/ピック/出荷別
要員シミュレーション
RA連携ポイント要員シミュレーションの結果をRAモジュールに連携することで、「PAで特定した必要人員を、RAで最適なシフトに落とし込む」というワークフローが実現します。

作業予測情報メンテナンス

作業量の予測情報を管理・更新する画面です。過去の実績データをもとに予測値を登録し、シミュレーションの基礎データとして活用します。
  • 予測値の登録・編集: 工程別・日別の予測作業量を設定
  • 実績との照合: 予測精度を確認し、モデルの改善に活用
作業予測情報メンテナンス

作業量予測機能

過去の作業実績データをもとに、将来の作業量を統計的に予測する機能群です。予測モデルの作成から結果確認まで、一連のワークフローをサポートします。

作業量予測モデル作成

過去実績をもとに予測モデルを構築。曜日・季節性・イベント等のパターンを学習し、将来の作業量を予測します。

作業量予測マスタメンテナンス

予測に使用するパラメータ（学習期間、除外日、重み付け等）を設定・管理する画面です。

作業量予測計算処理結果確認

予測計算のバッチ処理結果を確認。計算の成功/失敗状態とエラー内容を確認できます。

作業量予測実績照会

予測値と実績値を並べて表示し、予測精度を検証する画面です。モデル改善のPDCAに活用します。

作業予実分析 — 振り返る

終業後の実績分析に使用する画面群です。計画と実績の乖離を時間単位・日単位で分析し、翌日以降のオペレーション改善に繋げます。PDCAサイクルの「Check」を担う重要な機能です。

時間別作業実績サマリ

1時間単位で計画人時・実績人数・指示数・実績作業数を比較する画面です。「どの時間帯に問題があったか」を特定するのに最適です。
  • 時間帯別テーブル: 1時間単位で計画vs実績を横並びで表示
  • 計画人時: 計画上の人時（人数 x 時間）
  • 実績人数: 実際に投入された人数
  • 指示数・実績作業数: 指示された作業数と完了数の比較
  • 乖離ハイライト: 計画と実績の乖離が大きい時間帯を強調
時間別作業実績サマリ
活用例: 「14時台に計画8人時に対して実績5人時しか投入できていない。この時間帯にピッキングの遅延が発生した原因」— このような分析が可能です。

日別作業実績サマリ

日単位で各工程の予実を比較する画面です。最大2週間分のデータを横並びで表示し、日々の作業量の変動パターンやトレンドを把握できます。
  • 日別テーブル: 最大2週間分の予実データを一覧表示
  • 工程別比較: 入荷/格納/ピッキング/出荷の各工程で予実を比較
  • トレンド把握: 曜日による作業量の変動パターンを確認
  • 改善効果測定: 施策実施前後の比較で改善効果を定量化
日別作業実績サマリ
活用例: 「月曜は週末の入荷分が溜まるため作業量が多い。金曜は翌週に向けた出荷が集中。この曜日パターンをRAの計画に反映する」— データに基づいた計画策定が可能になります。

予実分析の活用サイクル

Plan
計画
予測データに基づき
要員計画を立案
→
Do
実行
リアルタイム進捗を
ダッシュボードで監視
→
Check
評価
時間別・日別の
予実サマリで分析
→
Act
改善
KPI・計画線を
チューニング
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