@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00189568,
 author = {松本, 紀子 and 小坂, 忠義 and 荒, 宏視 and 末光, 一成 and 堀田, 哲裕 and 尾崎, 友哉 and Toshiko, Matsumoto and Tadayosi, Kosaka and Koji, Ara and Issei, Suemitsu and Tetsuhiro, Horita and Tomochika, Ozaki},
 issue = {2},
 journal = {情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス＆システム（CDS）},
 month = {May},
 note = {物流市場では，荷主企業より物流業務を包括的に受託する事業形態である3PL（3rd Party Logistics）事業と呼ばれる物流事業が拡大してきている．3PLでは，コストの6割をピッキング作業が占めることもあり，作業員のピッキング作業効率の向上が課題となっている．作業効率向上の手法として，倉庫での作業員の作業時間や商品の在庫数などの様々な倉庫データを分析することにより，作業ロスの要因を特定し，改善する方法がある．しかし，特定すべき要因の中には，データの分析だけでは明らかとならず，分析結果と作業現場の状況を照らし合わせて確認しないと特定できないものがある．本稿では，拡張現実技術を用いて，分析結果を作業現場映像に重畳して表示し，現場の状況と照らし合わせて確認することで，直感的に分析結果を把握し，現場環境に起因した要因の特定を可能とする倉庫内可視化ツールを開発した．実際の物流倉庫での作業ロス要因の分析作業に適用し，その効果を検証したので検証結果を示す．, In logistics market, the 3PL (3rd Party Logistics) business which is business form that customer companies outsources distribution duties to a logistics company is expanding. In the 3PL, picking work may account for 60% of management cost, and improvement of the picking work is the issue. In generally we can identify factors of the work loss by analyzing various warehouse data such as working hours and the number of the stocks of the goods and improve warehouse situation. However, there are some factors that we cannot identify without confirming the real warehouse situation. We develop the system using augmented reality technology that displays the warehouse image and analyzed data and evaluate it. We apply it to the analysis work of the work loss factor in the real distribution warehouse and describe the effect.},
 pages = {74--83},
 title = {作業ロス要因分析のための拡張現実技術を用いた物流倉庫内可視化ツールの開発},
 volume = {8},
 year = {2018}
}