物流現場では今でも人の手に頼ったピッキング作業が行われており、特にパレット搬送やケースピッキングといった重い荷物を扱う倉庫で作業者に大きな負担がかかっています。また、昨今の人手不足の影響によって作業者の確保自体が難しくなっており、安定稼働できない事例も多く聞かれます。 一方、EC市場の成長に伴って、物流業界では繁忙期の物量増加や商品の即日配送サービスへの対応が求められるようになっています。人の手に頼ったままでは作業効率が上がらず、出荷の遅れによって消費者離れを招く恐れがあります。ピッキングをはじめとする倉庫内作業の効率化を図り、スループット（処理能力）の向上や安定した24時間稼働を実現しなければなりません。

これまでにも、倉庫内作業を自動化する機器として無人フォークリフト（AGF）、無人搬送車（AGV）、パレタイザーなどのロボットが活用されてきました。しかし、スピードや精度、倉庫内スペースの有効活用の観点から、作業者と同等に要領よくピッキングができるロボットは少なく、多くの物流現場では今でも属人的な作業を続けています。また、複数の機器を高度に連携させるのが難しく、一部の作業しか自動化できていないケースも多い傾向にあります。

自動化機器の導入にあたっては、「自社倉庫に最適な機器や台数、レイアウトが分からない」「十分な導入メリットが得られるか分からない」といった不安があります。また、昨今ではマルチテナント型物流施設のような貸倉庫が主流になりつつあり、自動化機器の導入やレイアウト変更に制約がつくケースも増えてきました。自社倉庫であっても、市場や事業環境の変化によって急なレイアウト変更が必要になる可能性があることから、自動化機器の導入にはさまざまな懸念が付きまといます。