本研究は，倉庫内において，AMRが商品の運搬を行い，作業者がピッキングを行う場面を対象とする．想定する場面ではAMRの減少といった突発的事象が発生する．本研究では，複数種類の突発的事象下の倉庫内ピッキングシナリオにおいて，複数の評価指標からMAPF手法のロバスト性を評価する．シミュレーション結果から，突発的事象が発生した場合でも，PP+MCTSアルゴリズムは既存のアルゴリズムと比較してロバスト性が高いことが明らかになった．特に，AMRの停止や減少，作業者の減少のような突発的事象に対して，PP+MCTSのFlowtimeやMakespanといった指標に着目する．