仕分け自動化の完全ガイド！t-Sort、オムニソーター、Nano-Sorterなど注目ロボットの比較・紹介など重要論点を網羅

2025年10月16日

今回は物流倉庫における仕分け業務の自動化について深く考察していきたいと思います。倉庫を歩き回って行うピッキング作業ほどわかりやすい印象ではないかもしれませんが、仕分けも実はかなり作業負担が大きく、ミスが発生しやすく、そして属人的になりがちな業務です。その分、自動化による業務改善の期待も非常に大きいため、この記事を参考にしていただいてぜひ前向きに自動化をご検討ください。

自動化ソリューションの例として平面型仕分けロボットt-Sortや立体型仕分けロボット　オムニソーター、Nano-Sorterを例示

1 物流倉庫における仕分け業務とは
- 1.1 ピース仕分け
  - 1.1.1 ①BtoCの納品先別（オーダー別）仕分け
  - 1.1.2 ②BtoB出荷の店舗別仕分け（ピース）
- 1.2 ケース仕分け
2 仕分け業務の課題と自動化の必要性　
- 2.1 仕分け業務の課題
- 2.2 課題解決のため、仕分け業務を自動化する必要性
3 仕分け領域を優先して自動化するメリット
- 3.1 ①仕分け工程にはコストや期間の面で導入しやすいソリューションが揃ってきている
- 3.2 ②ピッキングの後工程である仕分けを自動化することで、出荷品質を向上しやすい
4 自動化ソリューションとしての仕分けロボットとコンベア式ソーターの比較
5 仕分けロボットの種類と比較　t-Sort、オムニソーターなど
- 5.1 仕分けロボットのタイプ分け
- 5.2 平面型と立体型の比較概要
  - 5.2.1 とにかく柔軟で、なんだか楽しい、平面型のt-Sort
  - 5.2.2 省スペースで高い能力を発揮する、立体型ソーター
6 t-Sort 平面型の、圧倒的に柔軟な仕分けロボット（プラスオートメーション）
7 t-Sortのバリエーション
8 省スペースな立体型仕分けロボット　オムニソーター、オムニソーターミニ、ミニソーター、フラッシュソーター（Robowareなど）
9 スペース効率を追及＆仕分け後の荷扱いもサポートする高層タイプの立体型仕分けロボット　Nano-Sorter（ナノ・ソーター）（ROMS）

物流倉庫における仕分け業務とは

物流倉庫における「仕分け」とは、次のような業務を指します。
・倉庫に入荷した複数の荷物を、種類や保管ロケーション毎に分類すること
・倉庫から出荷する複数の荷物を、その保管ロケーションから一旦、必要な数量分を全てまとめてピッキングして、それを納品先またはその行き先方面といった単位に分類すること
いずれも、先にまとまった量を動かしてから、後でそれを細かい単位に分類する（仕分ける）というものです。その方が荷物を動かす効率がよくなります。

倉庫における仕分け作業のメリットを紹介仕分けは、対象とする荷姿によって大きくピース仕分け（またはバラ仕分け）、ケース仕分けの2つに大別されます。

ピース仕分け

ピース仕分けは、商品1つひとつの単位で仕分ける作業です。SKU毎に、出荷される総量をトータルピッキング（＝全てまとめてピッキング）した後、出荷先毎に仕分けします。主なパターンを挙げます。

①BtoCの納品先別（オーダー別）仕分け

EC物流で発生するのがこのパターンです。個人客に納品するための段ボール等に商品を入れます。

ピース仕分けのパターンのひとつとして、トータルピックした商品をオーダー別に仕分けするイメージを紹介

②BtoB出荷の店舗別仕分け（ピース）

（複数の）商品をピース単位で集め、折り畳みコンテナ等のケースに入れて、店舗（コンビニ、スーパー、ドラッグストア、アパレルショップ、その他小売店等）に納品します。

ピース仕分けのパターンのひとつとして、トータルピックした商品を納品先店舗毎に仕分けるイメージを紹介 ①のECは年々拡大していますし、②の小売店舗に対する納品も、店舗の在庫スペースは最小限にしつつも販売機会を逃さないよう、例えば「小ロットだけ毎日届けてほしい」というような、きめ細かなサービスレベルが求められるため、ピース仕分けを行う機会は増えています。ピース仕分けを人が手作業で行う場合は、コストの面でも品質の面でも課題が発生しがちです。
・そもそも作業量が多い。
・荷主や納品先によって出荷時の商品のロット数が違ったり、梱包方法が違ったりと、特殊なルールが指定されることもあるため、作業内容が複雑にもなる。
・大量かつ複雑な作業になると、ミスが発生しやすくなる。

ケース仕分け

ケース仕分けは、段ボールや折り畳みコンテナといったケースの単位で荷物を仕分ける作業です。主なパターンを挙げます。①は荷物の入荷、②③は出荷において発生します。

①ケース入荷の保管ロケーション別仕分け

ケースの荷姿で入荷した荷物を、保管ロケーション毎に仕分けします。

ケース仕分けのパターンのひとつとして、倉庫にまとまって入荷したケース荷物を、倉庫内での保管先ロケーション毎に仕分けするイメージを紹介

②BtoB出荷の店舗別仕分け（ケース）

ケース単位の（複数の）商品を、納品先の店舗別にまとめます。パレットやカゴ台車に段ボールを積み付ける場合や、荷物の入ったオリコンをオリコン台車（オリコンキャリー）にまとめる場合など方法は様々です。

ケース仕分けのパターンのひとつとして、ケースでトータルピックした商品を納品先店舗別に仕分けして、納品に用いるパレットやカゴ台車に積むイメージを紹介

例えば店舗別にパレットに荷物を積み付けるとこのような様子になります。

店舗別仕分けのイメージ出展：プラスオートメーション

③出荷方面別仕分け

ケース単位の様々な商品を、都道府県別など出荷する方面別に仕分けます。路線便業者が倉庫の荷物を集荷する際に、カゴ台車にまとめることが多いです。BtoB、BtoCのいずれでも発生します。
（仕分け業務の流れのイメージとしては先に説明した「②BtoB出荷の店舗別仕分け（ケース）」と近いため、スライドでの説明は省略します。）
ケース仕分けは、ピース仕分けよりも大きな単位で荷物を扱う分、作業内容はシンプルですが、重量が大きくなることがあるため、ケースを持ち上げたり下ろしたり、持ったまま歩行したりと、身体的な作業負担が大きくなりやすいです。

仕分け業務の課題と自動化の必要性　

仕分け業務を人が手作業で行っている場合に発生しがちな課題感を考察します。

仕分け業務の課題

物流倉庫での仕分け業務における主な課題の説明

作業負担が大きい

トータルピッキングによって前工程であるピッキングが効率化できたとして、店舗単位や細かなオーダー単位に商品を仕分ける負担は仕分け工程に寄ってきます。歩行距離は多くありませんが、大きさや重量によっては商品を扱うための身体的な作業負担が大きくなります。
また、ミスがあると誤出荷につながってしまうため、ただ体を動かしていればよい作業ということはなく、集中力を要し、次から次へと対象商品が流れてくるのを止めてはならないというプレッシャーがあったりもします。

品質と生産性が不安定

大量の荷物を目で判断して手で仕分けると、どうしてもヒューマンエラーによるミスが発生してしまいます。ミスを防ごうと検品工程を追加すると、正確性は当然上がりますが作業量が増えます。
作業員の習熟度によっても品質と、そして生産性が大きく違ってきます。繁忙期や急な需要増があると派遣社員や隙間バイトなどのスポット作業員を追加投入して人海戦術的に対応せざるを得ないことがありますが、このような場合には特に品質と生産性が不安定になりがちです。ミスが発生してその対応が必要になったり、作業の計画が立たず現場が混乱する恐れがあります。

人件費負担が大きい

ピッキングほどは目立たないかもしれませんが、仕分けのために発生する作業量は決して小さくありません。仕分けにかかる人件費の大きさも問題視されることが多くあります。

またこういった仕分け業務の課題は、次のような環境変化の影響を受けて、今後ますます深刻さを増していくはずです。
・ECの普及や店舗配送の効率化は更に進むはずで、倉庫業務に求められる緻密さ・正確さといったサービスレベルも高まっていきます。仕分け業務の負担は更に増えると考えられます。
・人手不足も年々深刻になっていき、人件費負担が大きくなります。

課題解決のため、仕分け業務を自動化する必要性

仕分け業務の課題を根本的に解決するために、物流ロボット等を活用した自動化が非常に有効だと考えます。次のような効果が期待できます。
・仕分け精度の改善
・生産性の向上による省人化
・誰でも同等の品質と生産性を発揮できる。属人化とは逆の、再現性の高いパフォーマンス。
・パフォーマンスが同等に揃うことにより、計画や進捗把握もしやすい。管理負担の軽減。

仕分け領域を優先して自動化するメリット

ピッキング、仕分け、梱包、搬送などなど倉庫業務が様々ある中で、どの工程を優先して自動化を進めるのがよいか？という議論がよくあります。何を先に実現したいかという優先順位や、予算金額や現場環境の制約によって決まってくるものなのでケース・バイ・ケースではあるのですが、ここでは特に仕分け工程を自動化するメリットとして2点、挙げたいと思います。
①仕分け工程にはコストや期間の面で導入しやすいソリューションが揃ってきている
②ピッキングの後工程である仕分けを自動化することで、出荷品質を向上しやすい

仕分け領域を優先して自動化するメリットとして、導入しやすいソリューションが揃ってきていること、出荷品質の向上に貢献しやすいことを紹介

①仕分け工程にはコストや期間の面で導入しやすいソリューションが揃ってきている

商品の保管からピッキングは、一般的な倉庫では最も作業工数が掛かる領域です。最近では棚搬送タイプや自動倉庫タイプなど様々なソリューションが登場しており、その導入効果も大きいですが、やはりコスト負担も相当に大きくなります。それに対して仕分け領域の自動化ソリューションであるt-Sortシリーズやミニソーターなどは、相対的に小さなコストで、かつ短期間で導入することができるとされています。実際に、中小企業や、大企業であっても小規模の物流センターにおける導入事例も多数あります。
そのため、仕分けを優先して自動化し、その能力を高めておくことで、前工程であるピッキングは、自動化まではできないまでもトータルピッキングを行って効率化しておく、というような考え方もできると思います。

②ピッキングの後工程である仕分けを自動化することで、出荷品質を向上しやすい

ピッキングした荷物のオーダー別仕分けや店舗別仕分けは、送り先に届ける荷物の内容がそこで最終的に確定する、非常に重要な工程です。仕分け工程が正確であれば、仮に前工程のピッキングでミスがあっても検出することができます。
この仕分け工程を自動化し、ヒューマンエラーを抑制して作業品質を高めることで、出荷品質全体を向上させることが期待できます。いわば、出荷品質を向上するための水際作戦とでも言うようなものですね。

自動化ソリューションとしての仕分けロボットとコンベア式ソーターの比較

仕分けを自動化するために、大きくわけて2つのソリューションがあります。ひとつはコンベア式ソーターで、従来からあるマテハン機器です。もうひとつは2020年頃から普及してきている、仕分けロボットです。

アソートシステムは、自動化ソリューションとは区別して考える

仕分け関連のソリューションとして他に、DAS（Digital Assort System）やGAS（Gate Assort System）、SAS（Shutter Assort System）といったアソートシステムを思い浮かべる方も多くいるのではないかと思います。いずれも、仕分けを行う際に仕分け先（投入先）を間違うことがないよう、デジタルの表示器で示したり、該当する間口のみを開くようになっている仕組みです。

DAS
仕分け用ソリューションのDAS（Digital Assort System）出展：物流倉庫プランナーズ

GAS
物流倉庫で用いられる仕分け用ソリューションGAS（Gate Assort System）
出展：タクテック

アソートシステムは、人による確認や判断を無くしてミスを防ぐものですので、ここでは自動化ソリューションとは区別して考えたいと思います。自動化ソリューションではありませんが、仕分けミスを削減するソリューションとして広く普及しているものです。

高機能だがデメリットも伴うコンベア式ソーター

コンベアライン上を流れてくる商品をセンサーで読み取り、分岐装置（シューやダイバータ）を使って仕分けるマテハン設備です。コンベアの形状にはローラー、ベルト、ホイール、トレイなど様々あります。いくつかを画像で紹介します。

物流倉庫で仕分けに用いられるマテハン、ソーターの画像。ウイングポジソータ
出展：トーヨーカネツ

物流倉庫で仕分けに用いられるマテハン、ソーターの画像。クロスベルトソータ
出展：ダイフク

物流倉庫で仕分けに用いられるマテハン、ソーターの画像。リニソート
出展：椿本チエイン

いずれも非常に高い処理能力を誇りますが、広大な設置スペースを必要とします。そして、一度設置するとレイアウトの変更や規模の拡大・縮小が極めて困難な、固定的な設備になります。もしコンベアの一部が故障するとライン全体が停止してしまうというリスクも伴います。
また、導入のためにはおそらく数億円規模となる大きな初期投資が必要となり、導入のハードルが非常に高いです。大型の物流センターで、荷物の取扱量の変動が小さく、高い処理能力が要求され、なおかつ予算も潤沢な場合にのみフィットするソリューションと言えます。

コンベア式ソーターのデメリットを解消する、仕分けロボットの登場

仕分けロボットの場合、コンベア式ソーターと比較すると能力はやや劣るものの、コンベア式ソーターが抱える様々な課題は解消されます。
特に、t-Sort（プラスオートメーションが提供、メーカーは中国のLibiao社）の登場は、ゲームチェンジャーとも言える大変なヒット商品になりました。2019年末から提供が開始されて、2025年時点で導入事例200件、導入台数6,000台以上を数えます。

t-Sort
仕分けロボットt-Sort導入現場の様子
出展：プラスオートメーション

省スペースで、簡単に設置することができ、導入後にレイアウトや規模（台数）を柔軟に変更することができます。導入コストもコンベア式ソーターと比較すると非常に小さく、サブスク形式での利用も可能で初期投資は更に小さくなります。
t-Sortの登場以降、オムニソーター、ミニソーター、Nano-Sorterといった他の仕分けロボットも登場しています。

現在は仕分けロボットが特に有力な選択肢になっている

ECではいつ、何が、どのくらい売れるか予測がしづらいですし、商品のライフサイクルは短くなって入れ替わりが頻繁に起きます。小売店の店舗出店も、小さく初めて上手く行けばすぐに拡大しますし、そうでなければ閉店も早いなど、とにかく変化が激しいのが現代の物流の特徴です。この特徴を鑑みると、一部を除いた一般的な物流倉庫では、固定的で高価な設備であるコンベア式ソーターよりも、仕分けロボットを優先的に検討するのが主流の考え方になっていると言えます。
以降は、仕分けロボットを中心に考察していきます。

仕分けロボットの種類と比較　t-Sort、オムニソーターなど

まず最初に、仕分けロボットのタイプを整理してから、その大まかな比較を行いたいと思います。

仕分けロボットのタイプ分け

基本的な構造として、「平面型」と「立体型」があります。
「平面型」の代表はt-Sort（Libiao）で、他にもソーティングトランスファーロボット（ダイフク）などがあります。本記事では特に導入事例の多いt-Sortについて掘り下げて紹介したいと思います。
「立体型」にはオムニソーター（HC Robotics）、オムニソーターミニ（HC Robotics）、ミニソーター（Mushiny）、高層タイプのNano-Sorter（ROMS）、そしてt-Sortの派生ソリューションであるt-Sort 3D（Libiao）などがあります。

平面型と立体型の比較概要

この後、平面型と立体型それぞれのロボットについて紹介していきますが、先に大きな違いを説明したいと思います。平面型はt-Sortをその代表として、立体型ソーターとの違いを考察します。

仕分けロボットの代表的なタイプである平面型のt-Sortと立体型ソーターの比較概要

とにかく柔軟で、なんだか楽しい、平面型のt-Sort

t-Sortはとにかく柔軟性に優れた仕分けロボットです。トレイに載るものならなんでも、ピースもケースも運びます。
レイアウトの変更や導入規模の拡大/縮小もまさに自由自在です。この柔軟性ととても相性のよい、サブスク形式（利用台数を柔軟に変更できるレンタル形式で、利用した分だけ料金が発生する）での提供もされています。

平面型仕分けロボットt-Sortについて、様々な利用方法やレイアウトのパターンがあることを紹介するこれまでの豊富な導入事例の中で、利用方法について様々なアイデアが生まれ、具現化されてきました。豊富なユースケースやオプションも魅力です。小さくて黄色いロボットが走り回るキャッチーさも相まってか、筆者はこれまでに何度か「t-Sortを使うのが楽しい」という主旨の感想を聞いたことがあります。

省スペースで高い能力を発揮する、立体型ソーター

オムニソーターなどの立体型ソーターは導入規模の拡大/縮小やレイアウトの自由度の面で、t-Sortほど柔軟ではありませんが、高さを活かした構造により、狭いスペースでも高い仕分け処理能力を発揮することができます。

オムニソーター
立体型ソーターの代表例であるオムニソーター
出展：Roboware

スペースに限りがある場合や、常に一定の仕分け処理能力が求められ、その効率化を図りたい場合にフィットするソリューションと考えられます。

t-Sort 平面型の、圧倒的に柔軟な仕分けロボット（プラスオートメーション）

物流倉庫における仕分けの自動化を検討する上で、まず最初に選択肢に挙がるのが平面型ロボットソーターの「t-Sort」だと思います。メーカーは中国のLibiaoで、日本ではプラスオートメーションが提供しています。
従来の大型設備とは一線を画すその柔軟性と導入のしやすさから、多くの現場で採用が進んでいます。ここでは、その基本的な仕組みから、なぜ多くの企業に選ばれるのか、その強みと特徴を考察します。特に、初期投資を抑えたい、倉庫のレイアウトを変更することがある、シンプルで確実な自動化投資を行いたい、といったニーズを持つユーザにとって、t-Sortは非常に相性の良いソリューションとなります。

t-Sortの基本的な仕組み

t-Sortは上部がトレイになった小型のAGVです。次のような流れで利用します。

仕分けロボットt-Sortを使って仕分け作業を行う際の基本的な流れを説明 ①トータルピックで集めた商品を一つずつ（※）スキャンして、AGVのトレイに載せます。
②AGVがマットの上を走行して自動で商品を搬送します。搬送先の間口を「シュート」といって、シュート毎に仕分け先としてのオーダーや店舗が割り当てられています。
③AGVがシュートに商品を投入して、仕分けが完了します。
④仕分けが完了したら商品を回収して、梱包・出荷へと進みます。

作業者は商品をスキャンしてトレイに載せるだけなので、判断もチェックも必要なく、仕分け先への投入作業も自動化されます。
※基本的な利用では一つずつスキャンして投入しますが、シュートに同じ商品を複数まとめて投入する場合には、スキャンは一度だけにして、投入数量をタブレット等の画面から入力するという利用方法もあります。

対応可能な荷物の形状や大きさ

ピース、ケースの両方に対応

t-Sortはピースとケース、両方の荷物に対応します。ケースにも対応するのは今回ご紹介する仕分けロボットの中ではt-Sortだけです。小さなピースアイテムから、ケースは160サイズ（三辺の合計）、折り畳みコンテナで言うと70リットルサイズ、重量としては30kgまで対応します。

仕分けロボットt-Sortの、トレイの種類を紹介

チルトトレイ式とクロスベルト式

小さな商品で、壊れにくいものであればチルトトレイを傾けてシュートします。トレイに深さがあるため、かなり軽い荷物でも落ちにくいので使いやすいです。
壊れやすかったり、重い商品である場合にはクロスベルト式のタイプが適用され、ベルトが回転して商品をスライドさせて動かします。

シュートのバリエーション

仕分け先間口のシュートにも、商品の形状や重量、頑丈さに応じて様々なパターンが用意されてます。
ピース品の場合は段ボールや折り畳みコンテナに直接シュートする他に、スライダーで滑らせたり、割れ物など繊細な商品であれば布状の柔らかいハンモックにシュートしたりするパターンがあります。
ケース品ではローラーコンベアや、より細かいホール形式のコンベアにシュートするパターンがあります。

仕分けロボットt-Sortのシュートのバリエーション

省スペース性

t-Sortはコンベア式ソーターよりも小さなスペースで導入することができます。t-Sortの走行面を2段以上にして省スペース化することもできます。

レイアウトの柔軟性

簡単に構築できて、柔軟なレイアウト

t-SortのAGV走行面は、シンプルな架台もしくは、パレットを積み上げて並べた状態に、専用のマットを敷くだけで簡単に構築できます。アンカーも不要で、1日ですぐに設置できますし、レイアウト変更も自在です。
走行面を上下2段に分けて複層化することもできて、更にスペース効率がよくなります。

スケーラビリティ

規模の拡大・縮小にも柔軟に対応

t-Sortはレイアウトと同様に、規模の変更も柔軟に行うことができます。稼働するロボットの台数を変更して、走行面も簡単に増設もしくは縮小することができます。

サブスク形式で利用できるRaaSならより柔軟

プラスオートメーションは、サブスク形式で仕分けロボットを利用できる「RaaS」（Robotics as a Service）を提供しています。買い切りでなくレンタルでロボットを利用できるので、その時々のニーズに合わせて柔軟にロボットの台数を増やしたり減らしたりすることができます。

仕分け処理能力

t-Sortの基本的な処理能力

処理能力については、次の2つの基準で表していきたいと思います。
①1時間あたりに処理できるピース数＝ピース/時
②同時に対応できる仕分け先（間口）数＝間口

t-Sortの基本的な処理能力は、500～5,000ピース/時で、間口数は400程度までが適正、とされています。ロボットの台数によって能力が異なります。なかなかイメージが湧きにくいかもしれませんが、例えばユナイテッドアローズの導入事例では、1時間あたり1800ピース程度を、96間口に仕分けするのにt-Sortを25台利用しています。
また、この後で説明するように、更に能力を拡大することもできます。

仕分けロボットt-Sortの基本的な処理能力

複層化や2系統化によるt-Sortの処理能力拡大

もっと多くのピース/時を処理する必要がある場合は、架台を2段にして複層化することで対応できます。1段目と2段目で間口は共有して、より多くの商品を間口に投入していきます。

仕分けロボットを複層（2層）でレイアウトしている写真
出展：西濃運輸

ピース/時だけでなく間口も増やしたい場合は、t-Sortを2倍の規模で導入する、2系統化をすれば対応できます。フラットに2系統を並べてもいいですし、2段にして段毎の間口を別にすることもできます。

t-Sortを複層化または2系統化した場合の処理能力の拡大

小規模で活用する事例も多い

間口数は400程度までが適正、と説明しましたが、多い方がよりフィットするということでもなく、間口が10程度や、もっと少なくても、t-Sortを活用している事例が多くあります。仕分け作業の負担は軽減されますし、人による判断を無くして品質を向上するメリットも得られるためです。

導入期間

現場導入は最短1日

t-Sortは構造がシンプルなこともあり、現場での導入は最短で1日から、長くても1週間程度で完了するとされています。たった1日で自動化設備が導入できるというのは本当に速いですね😮

現場導入前に、要件定義やレイアウト検討、またシステムの準備など色々とあったとしても、導入を決定してから3～6ヶ月もあれば完了するものと思われます。

導入コスト

ロボットも周辺設備も相対的に安価

t-Sortは構造がシンプルなので（筆者が見たり触ったりした印象として、ラジコンカーに近い感じでした）、ロボットの価格も安価です。これまでに沢山の台数が製造されてきているため、製造にかかるコストも小さくなってきていると思われます。

架台も、パレットでも大丈夫なくらいなので安価に設置することができます。

サブスク形式のRaaSなら初期費用も最小に

RaaS（Robotics as a Service）で利用する場合には、ロボットの利用量が月額のランニング費用になり、最小で月25万円（ロボットは5台）から仕分けロボットを使うことができます。

また、初期費用も小さくなります。初期費用ゼロで仕分けの自動化を実現できた事例もあります。