物流DXを加速するAIの力とは？人手不足解消と現場改革の最前線

物流業界では深刻な人手不足が続く中、従来の作業方法では限界を感じる企業が増えています。配送遅延や在庫管理のミス、さらに人件費の増加など多くの課題が日常的に発生している状況です。

こうした問題に対応するため、多くの企業がAI技術を活用した物流DXの推進に注目しています。AIは人手不足の解消だけでなく、作業精度の向上やコスト削減にも貢献するのがポイントです。物流DXは単なる効率化にとどまらず、業務全体の最適化を促進して競争力の強化にも寄与します。

本記事では、物流DX推進におけるAI技術の現状や具体的な活用方法、さらに成功事例を詳しく解説します。自社の物流業務にAIを効果的に取り入れるためのヒントや期待できる効果を理解していきましょう。

物流DXにおけるAI活用の現状

物流業界はこれまで人力中心の業務が主流でしたが、人手不足の深刻化により効率化が急務となっています。そこで、AI技術を活用した自動化や高度なデータ解析が本格的に推進されている状況です。

具体的には、作業の省力化・精度向上・リアルタイムでの需要予測が実現されており、労働力の不足と効率化の両立に大きく寄与しています。

こうした流れは今後も加速し、多くの物流企業でAIの導入が標準化していくことが予想されます。

物流現場ではAI導入が急速に進行している

物流現場でのAI導入は、もはや実験段階を超えて実用化のフェーズに入っています。大手物流会社から中小企業まで、規模を問わずAI技術の活用が広がっているのが実情です。

具体的には、倉庫内での自動仕分けシステム・配送ルート最適化・在庫管理の自動化などが実現されています。これまで人の経験や勘に頼っていた業務が、データと機械学習によって標準化されつつあります。

特に注目すべきは、AI技術の導入コストが下がったことで中小規模の物流企業でも導入しやすくなった点です。クラウドベースのAIサービスが普及し、大規模な設備投資なしでも高度な機能を利用できるようになりました。

AIが人手不足対応の中心技術となりつつある

物流業界の深刻な人手不足問題に対し、AI技術が解決策の中核を担うようになっています。労働人口の減少と物流需要の増加という構造的問題に対して、AIによる自動化が現実的な解決策として機能するのがポイントです。

従来は人が行っていた単純作業から複雑な判断業務まで、AIによって代替できる範囲が拡大しています。例えば荷物の仕分けや検品作業では、画像認識技術により人間以上の精度と速度を実現しています。

また、24時間稼働が可能なAIシステムにより、人的リソースの制約を超えた業務処理が可能になりました。夜間や休日でも継続的に作業を行えるため、全体的な処理能力が向上しています。

AI活用でコスト減と精度向上が実現され始めた

AI技術の導入により、物流業界では明確なコスト削減効果と精度向上が実現されています。初期投資は必要ですが、中長期的にはコスト削減につながっているのが実情です。

人件費の削減効果が顕著に表れています。自動化により必要な作業員数が減少し、人件費を2割から3割削減できた企業も少なくありません。特に単純作業の自動化では、投資回収期間が短く、即座に効果を実感できています。

作業精度の向上も大きなメリットです。人的ミスによる誤配送や在庫管理ミスが減少し、それに伴うコストも削減されています。例えば、AIによる検品システムでは人間の目視確認では見逃しやすい微細な不良品も、確実に検出できるようになりました。

在庫管理にAIが本格導入され始めている

在庫管理分野では、AI技術の導入が特に活発に行われています。従来の経験則に基づく在庫管理から、データドリブンな最適化へとシフトしているのが現状です。

需要予測の精度が向上しています。過去の売上データ・季節要因・外部環境などを総合的に分析し、従来の予測手法では不可能だった高精度な予測を実現しています。結果として、過剰在庫と品切れの両方を同時に削減できるようになりました。

リアルタイムでの在庫状況把握も可能になっています。IoTセンサーとAIを組み合わせることで、在庫数の自動カウント・商品の劣化状況の監視・保管環境の最適化などが自動化されています。

また、複数拠点間での在庫配置最適化もAIの得意分野です。需要地に近い倉庫への適切な商品配置により、配送コストと配送時間の短縮を実現しています。

配送最適化にAIが実用レベルで活用されている

配送業務でのAI活用は、すでに実用段階に入っており、多くの企業で実際の配送効率化に貢献しています。従来の配送計画では実現できなかった高度な配送最適化が実現されてきました。

配送ルートの最適化では、交通状況・天候・配送先の営業時間など多様な要因を同時に考慮した最適解を瞬時に計算できるようになりました。これにより、配送時間の短縮と燃料費の削減を同時に実現しています。

また、動的な配送計画の変更も可能です。突発的な交通渋滞や急な配送依頼に対してAIがリアルタイムで最適な対応策を提案し、配送効率の低下を最小限に抑えています。ドライバーの負担軽減も重要な効果です。AIによる最適化により無駄な移動時間が削減され、ドライバーの労働時間短縮と働きやすさの向上につながっています。

AI技術の活用によって実現できる業務効率化

AIを物流業務に導入すると、単純作業から複雑な判断作業まで幅広く自動化できます。入出庫の管理・仕分け作業・配送ルートの計算などにAIを活用すれば、人的ミスの削減や作業スピードの向上が期待できるでしょう。

さらに、需要予測や在庫最適化もAIに任せることで余剰在庫や欠品のリスクを抑え、コスト削減にもつながります。結果として従業員はより重要な業務に集中できるようになり、全体の生産性が向上します。

仕分け・ピッキングを自動化する

仕分け・ピッキング作業は、物流業務の中でも特に労働集約的な工程ですが、AI技術により自動化が実現されています。画像認識技術と機械学習を組み合わせることで、人間以上の精度と速度で作業を行えるようになりました。

画像認識AIにより、商品の種類や状態を瞬時に判別できるシステムが実用化されています。バーコードやQRコードだけでなく商品の外観からも識別できるため、ラベルが破損した商品でも正確に仕分けられます。

ロボットアームとAIの組み合わせにより、複雑な形状の商品でも適切にピッキングできるようになりました。作業効率の向上は顕著で、人間の作業員に比べて2倍から3倍の速度で仕分けとピッキングを行えるシステムも登場しています。

需要予測に基づく在庫配置を実行する

AI技術による需要予測は、従来の経験則に基づく予測を大きく上回る精度を実現しています。機械学習アルゴリズムが大量のデータを分析し、人間では把握しきれない複雑なパターンを発見できるからです。

過去の売上データだけでなく、天候・イベント・経済指標・SNSの傾向など多様な外部要因を統合的に分析します。これにより、従来の予測手法では見逃していた需要変動の兆候を早期に察知できるようになりました。

地域別・商品別・時間帯別の詳細な需要予測により、最適な在庫配置が実現されています。需要の高い地域には事前に商品を配置し、需要の低い地域からは在庫を移動させることで全体的な配送効率を向上させています。

結果として、過剰在庫と品切れの両方を同時に削減できるようになりました。

リアルタイムで動態管理を行う

AI技術とIoTセンサーを組み合わせることで、配送車両や作業員の動態をリアルタイムで管理できるシステムが実用化されています。これにより、物流プロセス全体の可視化と最適化が可能になりました。

GPS情報と交通データを組み合わせることで、配送車両の現在位置と到着予定時刻を高精度で把握できます。遅延が発生しそうな場合は、事前に顧客に連絡したり代替ルートを提案したりできるようになりました。

倉庫内の作業員の動線も最適化されています。作業員が持つウェアラブルデバイスから得られるデータを分析し、無駄な移動を削減する作業手順を提案しています。

異常事態の早期発見も可能です。通常とは異なる動きを検出した場合、AIシステムが自動的にアラートを発信して迅速な対応を可能にしています。

再配達削減をAIで実現する

再配達は物流業界の大きな課題の1つですが、AI技術により効果的な削減策が実現されています。顧客の在宅パターンを分析し、最適な配送時間を予測することで1回での配送成功率も向上するのがポイントです。

顧客の過去の受け取り履歴・居住地域の特性・曜日や時間帯の傾向などをAIが分析し、配送成功率の高い時間帯を特定します。これにより、再配達率を2割から3割削減できた企業も多数あります。

事前通知システムの最適化も重要な要素です。顧客が確認しやすい時間帯とコミュニケーション手段を学習し、効果的な配送予告を行っています。

配送ボックスの設置場所もAIで最適化されています。地域の配送データを分析し、利用効果の高い場所への配送ボックス設置を提案しています。

物流DX推進時に活用できるAI技術の具体例

物流DX推進に利用されるAI技術は多岐にわたります。例えば、画像認識による自動仕分けやピッキングロボットの導入により倉庫作業の効率化が進みます。また、ビッグデータ解析を活用した需要予測により、適切な在庫管理ができるでしょう。

さらに、クラウド連携のモバイル端末を用いることでリアルタイムに配送状況を把握し、迅速な対応を促します。これらの技術はそれぞれの課題を解決し、物流全体の最適化に貢献しています。

Wise Systems｜リアルタイム配車で人員負担を軽減

Wise Systemsは、配送ルート最適化とリアルタイム配車管理を自動化するAIプラットフォームです。従来の配車業務では経験豊富な従業員が長時間をかけて手動で計画を立てていましたが、このシステムにより効率化が実現されています。

機械学習アルゴリズムが過去の配送データ・交通状況・天候などを総合的に分析し、最適な配送ルートを自動生成してくれるのがポイントです。突発的な交通渋滞や追加配送依頼にもリアルタイムで対応できるため、配送効率の低下を最小限に抑えられます。

配車担当者の負担軽減効果も大きく、従来は数時間かかっていた配車計画が数分で完了するようになりました。また、ドライバーの労働時間も平均で1日あたり1時間程度短縮されており、働きやすさの向上にも貢献しています。

出典参照：Wise Systems | 三菱ふそうトラック・バス株式会社

AMY InfraChecker｜画像認識で検品作業を自動化

AMY InfraCheckerは、画像認識技術を活用した検品作業の自動化システムです。従来は人の目視に頼っていた検品作業を高精度な画像認識AIにより自動化し、作業効率と品質の向上を実現しています。

カメラとAIの組み合わせにより、商品の外観・サイズ・色などを瞬時に検査できるのがポイントです。人間の目では見逃しやすい微細な傷や汚れも確実に検出し、不良品の流出を防いでいます。検品精度は人間の目視検査を上回り、見逃し率を削減するのに活用できるでしょう。

検品速度も向上しており、人間の検品作業に比べて3倍から5倍の速度で処理できるようになりました。疲労による見逃しもなく、一定の品質を維持し続けられます。

出典参照：AMY InfraChecker｜Automagi株式会社

AI孔明 on IDX｜社内ナレッジを統合し業務支援を実現

AI孔明 on IDXは、社内に蓄積されたナレッジを統合してAIによる業務支援を実現するシステムです。物流業務で発生するさまざまな問題に対して過去の事例や解決策を瞬時に提示し、業務効率化を支援しています。

過去のトラブル事例・対処方法・ベストプラクティスなどを機械学習により分析し、類似の問題が発生した際に最適な解決策を提案します。新入社員でも、経験豊富なベテラン社員と同等の判断ができるでしょう。

属人化していた業務ノウハウの標準化にも大きく貢献しています。特定の社員しか知らなかった解決方法や効率的な作業手順をAIが学習し、組織全体で共有できるようになりました。

出典参照：AI孔明 on IDX ｜AIデータ株式会社

AIスキャンロボ｜書類処理を効率化し属人化を排除

AIスキャンロボは、物流業務で発生する大量の書類処理を自動化するAIシステムです。配送伝票・請求書・契約書などの書類を自動で読み取り、データ化することで事務処理の効率化と属人化の排除を実現しています。

光学文字認識技術と機械学習を組み合わせることで、手書き文字や印刷文字を高精度で読み取れます。また、書類の種類を自動判別して適切な処理フローに振り分けることも可能です。

従来は人手で行っていた書類処理作業を9割以上自動化できるため、事務処理にかかる時間を削減できます。入力ミスや転記ミスも減少し、データの信頼性も向上しています。

出典参照：AIスキャンロボ®｜ネットスマイル株式会社

NTTロジスコ｜SCMに向けたコンサルティングの設計・構築を行う3PLサービス

NTTロジスコは、サプライチェーンマネジメント全体を最適化するコンサルティングサービスを提供しています。AI技術を活用した物流システムの設計から構築・運用まで包括的なサービスを展開しているので、注目してみましょう。

顧客企業の物流課題を詳細に分析し、AI技術を活用した最適なソリューションを提案しています。単一の技術導入ではなく、複数のAI技術を組み合わせた総合的な効率化を実現しました。

特に、複数の物流拠点を持つ企業に対しては、全体最適化の観点からAI技術の導入計画を策定しています。各拠点の特性を考慮しながら、効果を得られる導入順序と方法を提案しています。

出典参照：NTTロジスコ｜株式会社NTTロジスコ

物流DX推進におけるAI活用の成功事例

AI技術を取り入れて成功した物流企業の事例では、配送ルートの自動最適化によって燃料費と配送時間の削減を実現しています。また、倉庫内ではピッキングロボットの導入で作業効率を高め、労働力不足の問題を緩和しました。

さらに、ビッグデータ分析によって需要変動を正確に予測し、過剰在庫の抑制にも成功しています。課題を明確にした上で段階的にAIを導入し、現場の声を反映させながら改善を続けた結果です。

事例①アスクル株式会社｜独自のAI予測モデルで在庫補充と仕分け業務を効率化

アスクル株式会社は、独自開発のAI予測モデルを活用して在庫補充と仕分け業務の効率化を実現しています。従来の経験則に基づく業務からデータドリブンな最適化へと転換し、顕著な成果を上げました。

同社が開発したAI予測システムは、過去の注文データ・季節要因・外部環境などを統合的に分析し、商品別・地域別の詳細な需要予測を行っています。この予測精度は従来の手法を大きく上回り、予測誤差を3割以上削減することに成功しました。

在庫補充の自動化により、過剰在庫と品切れの両方を同時に削減できています。適正在庫の維持により、在庫コストを2割削減しながら顧客満足度も向上させています。

出典参照：物流センターと補充倉庫間の商品横持ち計画にAI需要予測モデルを活用 | アスクル株式会社

事例②日本通運株式会社｜自律走行ロボットの活用によりピッキングの負担と時間を短縮

日本通運株式会社は、自律走行ロボットとAI技術を組み合わせたピッキングシステムを導入し、作業負担の軽減と時間短縮を実現しました。人手不足の解消と同時に、作業品質の向上も図っています。

導入された自律走行ロボットは、AIによる経路最適化により倉庫内を効率的に移動できます。商品の配置情報と注文データを組み合わせて、最短ルートでピッキング作業を行えるようになりました。

作業員の歩行距離が平均で6割削減され、肉体的な負担が軽減されています。重量物の運搬もロボットが担当するため、作業員の怪我のリスクも低減されました。

出典参照：日通、倉庫向け協働型ピッキングソリューションの実証実験を実施| 日本通運株式会社

事例③佐川急便株式会社｜AIを活用して不正配送を20％削減

佐川急便株式会社は、AI技術を活用した配送監視システムを導入し、不正配送の削減に大きな成果を上げています。配送品質の向上と信頼性の確保を実現しながら、運営効率も改善しています。

同社が導入したAIシステムは、配送ルート・配送時間・GPS情報などを統合的に分析し、通常とは異なる配送パターンを自動検出できるのがポイントです。不正配送の兆候を早期に発見し、迅速な対応を可能にしています。

配送データの異常検知により、不正配送を2割削減することに成功しました。また、配送ミスの早期発見により、顧客からのクレームも減少しています。

出典参照：【佐川急便】世界初「AI活用による不在配送問題の解消」フィールド実証実験にて、不在配送を約20％削減｜佐川急便株式会社

まとめ｜物流DX推進下でAIを活用して業務効率化につなげよう

物流業界では、人手不足と業務効率化の両立を図るため、AI技術の導入が急速に進んでいます。本記事で紹介した事例や技術は、AI活用による物流DX推進の具体的な道筋を示しています。

AI技術による自動化は、単純作業から複雑な判断業務まで幅広い領域をカバーし、人的コストの削減と業務品質の向上を同時に実現可能です。

今後も技術の進歩により、より高度で使いやすいAIソリューションの登場が予想されます。物流DX推進において、AI技術は避けて通れない重要な要素となっているため、早期の検討と導入準備を進めることが競争優位の確保につながります。