物流のAI活用事例5選！業界の負を解消する企業の取り組みを解説

物流業界は今、人手不足、コスト削減の圧力、効率化の要求など、山積する課題に直面する中で、AIという技術によって大きな転換期を迎えています。しかし、「AIを導入したいけれど、具体的にどう活用すればいいのか分からない」「他社の成功事例を知りたい」といった声も少なくありません。

確かに、新しい技術を取り入れることには不安がつきものです。しかし、AIは単なるバズワードではなく、実際に多くの企業で具体的な成果を上げ始めています。

そこで今回は、物流業界におけるAI活用の最新事例と、導入がもたらす具体的なメリットについて詳しく解説します。この記事を読めば、企業にとって最適なAI活用法が見えてくるはずです。

AIを活用した物流業界の課題解決に興味がある方は、ぜひ専門家によるコンサルティングをご検討ください。実績豊富な企業が、最適なAI活用法をご提案します。

AIは物流の課題解決に欠かせない

物流業界は今、ドライバー不足、燃料高騰、効率化の要求などの深刻な課題に直面しています。この状況を打開する方法としてAIに注目したことが急速な普及のきっかけです。

AIの導入により、以下のような物流システムの生産性向上が期待されています。

さらに、共同配送やモーダルシフトなど、新しい物流の形態もAIによって実現可能です。この取り組みは、官民一体となって実証実験が進められており、業界全体の構造改革をもたらすものだとも言えます。

物流の需要が今後も高く推移すると予想される中、AIは業界の持続可能な成長を支える要因となることは想像に容易いはずです。

注目銘柄の中にはAI活用がトピックに上がる企業も

AIを活用した物流改革はすでに多くの企業で始まっており、特に注目を集めているのが以下の3社です（※1）。

この企業は、AIを活用した物流DXを主導する役割を果たすことが期待されています。とはいえ、AIの活用が物流業界にもたらす変化は、まさに始まったばかりです。

では、実際の企業ではどのようにAIが活用されているのでしょうか？次では、具体的な事例を見ていきましょう。

実際の物流企業におけるAI活用事例5選

物流業界におけるAI活用の事例を、以下の5つに分けて紹介します。この事例を通じて、AIがどのように物流業界の課題解決に貢献しているかを詳しく見ていきましょう。

• 愛進物流

• セブン&アイホールディングス株式会社

• NEC

• ファミリーマート×ローソン

• 濃飛西濃運輸

愛進物流

アイシンはDX-Lと呼ばれる物流デジタル化を推進中で、工場内ではAGVやAMRの搬送ロボットを導入し、自動化を実現しています（※2）。2030年までに物流人員の半数を高付加価値業務へシフトする予定です。

トラック配送では「Bridges@ny」サービスでGPSによるリアルタイム位置把握を実現しています。量子コンピューターを活用し、複雑な条件下での最適な配送ルートを計算します。これにより、2030年までにCO2排出量を50%削減することを目指しているのです。

AIとデジタル技術で物流効率化、労働環境改善、環境負荷低減を同時に実現する先進的な取り組みといえます。

セブン&アイホールディングス株式会社

セブン＆アイグループは、顧客体験価値向上を目指しDXを推進しています（※3）。同社グループの代表的な例は、以下のとおりです。

上記の取り組みにより、業務効率化だけでなく、接客や売場づくりなど人にしかできない業務に注力する時間を創出しています。顧客満足度向上と新たな顧客獲得を目指しています。

NEC

NECは、複数企業の荷物を同一トラックで運ぶ共同輸配送を実現する「共同輸配送プラットフォーム」の運用実証を開始しました（※4）。2023年9月から2024年3月まで、花王や日通NECロジスティクスなど複数社が参加します。

このプラットフォームでは、AIを活用して共同輸配送のグループ候補を自動抽出し、運行計画を自動作成します。トラックドライバー不足や温室効果ガス排出量削減などの課題に対応し、輸配送の効率化を目指すものです。

NECは2024年度の実用化を目指すとともに、オープンなプラットフォームの実現に向けて他のサービスとの連携も模索するとしています。

ファミリーマート×ローソン

ファミリーマートとローソンは、2024年4月11日から東北地方の一部地域で、両社の物流拠点間における共同輸送を初めて本格的に開始します（※5）。アイスクリームや冷凍食品などを対象に、両社の商品を同じトラックに混載して輸送します。

この取り組みは、ドライバー不足やCO2排出量削減などの物流課題に対応するものです。共同輸送は週3日、条件が合致した場合に実施され、1回あたり56kgのCO2排出削減効果が見込まれます。

両社は今後、他エリアへの拡大も視野に入れ、持続可能な供給体制の構築を目指すとしていることも見逃せません。この取り組みは、社会インフラとしての役割を担う両社が、安定的な商品供給のために重要だと考えているのです。

濃飛西濃運輸

西濃運輸グループの濃飛西濃運輸は、川崎重工業が開発したデバンニングロボット「Vambo」を富加物流センターに導入しました（※6）。Vamboは生成AIにおける3次元AIビジョンとハンド技術を用いて、コンテナ内の大小様々なカートンを自動で取りだすことができます。

この導入により、デバンニング作業の完全自動化を実現し、労働力確保の課題に対応しています。同センターでは、1時間あたり最大600個の取り卸し作業に対応し、作業者を6人から2人に削減しました。

西濃運輸は今後、パレタイズの自動化や商品情報のデジタルデータ化など、さらなる効率化を目指しています。この取り組みは、物流業界における自動化とデジタル化の先進的な事例となっています。

物流企業におけるAI活用事例を見てきましたが、この事例から浮かび上がる業界の課題とは何でしょうか？AIが解決すべき5つの重要な問題を詳しく見ていきましょう。

AI活用事例から見る物流業界で解決すべき5つの課題

物流業界が直面する主要な課題は、以下の5つです。

• 高い輸送コストによる効率の悪さ

• 積載効率の低下とガソリンの高騰

• 慢性的な人材不足

• 時間指定や再配達による過酷な労働環境

• 働き方改革による労働規制

いずれも課題が複雑に絡み合い、互いに影響を及ぼし合っています。一つの課題の解決が他にも波及効果を持つ可能性があり、総合的なアプローチが必要です。

高い輸送コストによる効率の悪さ

物流業界において、高い輸送コストは大きな課題となっています。特に近年、eコマースの急速な成長に伴い、小口配達の需要が急増しています。

この傾向により、輸送コストは右肩上がりに増加している状態です。

積載効率の低下とガソリンの高騰

物流業界は、外的要因によっても大きな影響を受けるため、市場のニーズの変化と運送業に欠かせない輸送コストの上昇は、業界を窮地に追い込む課題です。

積載効率の低下の主な原因は、以下のとおりです。

• 多頻度の小口配送の増加

• 時間指定配達の増加

• 返品・交換の増加

さらに、燃料費の上昇は直接的に輸送コストに影響を与えて収益性も低下します。

慢性的な人材不足

物流業界における慢性的な人材不足も、業界全体の大きな課題となっています。特に配達員やドライバーの高齢化が懸念されており、若い世代の人材確保が急務です。

実際に、ヤマト運輸が公開した下記のデータでは平均年齢層が高く、若年層の人材不足が浮き彫りになっています。

出典：https://web.yamatolease.co.jp/article/23f2a87bb07d75119ab427eec238509c

この要因が相まって、若い世代の物流業界離れが進んでおり、人材確保と育成は依然として業界全体での取り組みが必要です。

時間指定や再配達による過酷な労働環境

物流業の発展は、消費者にとっては便利さをもたらし、小売業者などにとっては販路拡大のチャンスとなりました。しかし、輸送を担う物流業界にとっては、働き方が激務化してしまう要因となっています。

時間指定や再配達サービスがもたらす問題点は以下のとおりです。

この問題は、ドライバーの健康や安全にも影響を及ぼしかねません。物流業界の労働環境改善には、技術的な解決策と社会的な取り組みの両面からのアプローチが必要です。

働き方改革による労働規制

働き方改革に伴う労働規制は、物流業界に大きな影響を与えました。しかし、全日本トラック協会の調査（2024年3月）では、対応途中という状態です。

出典：https://jta.or.jp/wp-content/uploads/2024/05/hatarakikata2024chosa.pdf

このように、2024年問題とも深く関連性のある物流業界が直面する5つの主要な課題を見てきました。この課題に対して、AIはどのような解決策を提供できるのでしょうか？

AIの活用範囲は多岐にわたり、物流業界の課題解決に大きな可能性を秘めています。効果的な導入には専門家のサポートが不可欠です。

事例からは2024年問題の解決策としてのAI活用も見られる

2024年問題は、時間外労働の960時間上限規制と改正改善基準告示により、労働時間が短縮されることで輸送能力が不足し、「モノが運べなくなる」リスクのことです（※7）。ドライバーを守るための働き方改革が、意図せず引き起こした副作用と言えます。

国の試算によると、2024年には14.2%、2030年には34.1%の輸送能力不足が予想されており、この問題の深刻さが浮き彫りになっています。しかし、この課題に対してAIを活用した解決策が注目を集めています。

AI活用の具体例

AIを活用した物流管理の効率化は、2024年問題の解決策の一例として挙げられています。具体的には以下のような活用方法が考えられます。

このAI活用により、限られた労働時間内での輸送効率を最大化し、輸送能力不足の問題に対応することが期待されています。

一方で、この問題の根本的な解決には、荷主と運送事業者の協力による取引環境と長時間労働の改善が不可欠です。AIの活用と並行して、業界全体での取り組みが求められています。

とはいえ、物流業界におけるAIの活用はさらに広がりを見せています。次は、これまでの事例以外にも注目すべき4つのAI活用方法を詳しく見ていきましょう。

事例以外にもまだある物流業界における4つのAI活用方法

物流業界におけるAI活用方法は、他にも以下の4つが挙げられます。

• AI-OCRに代表されるペーパーレス化

• 人員配置と配送計画の最適化

• ニュースでも話題となった相乗り（共同配送）マッチングサービス

• 荷物の仕訳作業をAIロボットによって自動化

この方法が、物流業界にどのような変革をもたらすのか、詳しく見ていきましょう。

AI-OCRに代表されるペーパーレス化

AI-OCR（Optical Character Recognition）技術の進歩により、物流業界におけるペーパーレス化が急速に進んでいます（※8）。この技術は、手書きや印刷された文字を自動的にデジタルデータに変換でき、業務効率の向上をもたらすものです。

AI-OCRの導入により、以下のようなメリットが得られます。

• 人件費の削減

• 管理コストの低減

• 業務効率の向上

• ミスの減少

さらに、AI-OCRはクラウドと連携することで、リアルタイムでのデータ共有や分析も可能です。結果として、物流業界全体の効率化とコスト削減が期待できます。

生成AIであれば、RAGを活用してデータから情報を抽出するといったこともできるでしょう。

関連記事：RAGとは？文書生成AIの課題を軽減する技術のメリットわかりやすい活用イメージ

人員配置と配送計画の最適化

AIを活用した人員配置と配送計画の最適化では、膨大なデータを分析し、最適な人員配置と配送ルートを提案できます。AIによる最適化の主な利点は以下のとおりです。

• 効率的な人員配置

• 配送ルートの最適化

• 燃料コストの削減

• 配送時間の短縮

さらに、AIは天候や交通状況などのリアルタイムデータを考慮し、動的に計画を調整できます。そうすると、予期せぬ状況にも柔軟に対応できます。

ニュースでも話題となった相乗り（共同配送）マッチングサービス

AIを活用した相乗り（共同配送）マッチングサービスも、AI活用の好例です。このサービスは、同じ目的地や経路の荷物をAIが自動的にマッチングし、効率的な配送を実現します（※9）。

相乗りマッチングサービスの主なメリットは、以下のとおりです。

• 配送コストの削減

• 環境負荷の低減

• 配送効率の向上

このサービスは、特に都市部での配送や小口配送において大きな効果を発揮します。AIの進化により、より精緻なマッチングが可能になれば、さらなる効率化も見込めるでしょう。

荷物の仕訳作業をAIロボットによって自動化

AIロボットによる荷物の仕訳作業の自動化は、物流センターの効率性を向上させる技術です。この技術は、人手に頼っていた仕分け作業をAIとロボット技術の組み合わせで自動化するものです。

• 人件費の削減

• 作業効率の向上

• 労働環境の改善

• スケーラビリティの向上

さらに、AIの学習能力により、時間とともに仕分けの精度と速度が向上します。物流センター全体の処理能力が向上し、配送リードタイムの短縮にもつながります。

まとめ：AIがもたらすのは物流業界の明るい未来か

物流業界では、高い輸送コスト、積載効率の低下、人材不足、過酷な労働環境、そして厳しい労働規制といった山積する課題に対し、AIが解決策となるとして注目されています。

実際の活用事例を見ると、以下のようにAIの活用範囲は多岐にわたります。

• 配送ルートの最適化

• 需要予測の精度向上

• 共同配送の実現

• 倉庫作業の自動化

このことから、AIがもたらす未来は、確かに明るいものです。しかし、実現には技術導入だけでなく、業界全体での協力体制の構築が不可欠であり、AIの効果的な導入には、専門家のサポートも必要です。

まずはできることからはじめるためにも、ぜひNOVELへご相談ください。

物流業におけるAI活用事例に関するFAQ

物量業界の身近なAIの活用事例は？

物流業界での身近な活用事例は、以下のとおりです。

• 配送ルートの最適化

• 需要予測

• 倉庫内での商品のピッキング作業

その他にも、本記事では多くの事例に触れています。

物流業界でAIが使われている仕事は？

物流業界では、以下の様々な場面でAIが活用されています。この活用により、業務効率の向上とコスト削減を実現しています。

物流業界におけるAIと人間の共存の具体例は？

物流業界におけるAIと人間の共存の具体例には、以下が挙げられます。

【この記事の参考文献・サイト】

• ※1：https://iolite.net/finance-economy/learn-about-logistics-related-stocks/

• ※2：https://www.aisin.com/jp/aithink/innovation/blog/005615.html

• ※3：https://www.7andi.com/group/challenge/16862/1.html

• ※4：https://jpn.nec.com/press/202309/20230912_01.html

• ※5：https://www.family.co.jp/company/newsreleases/2024/2024040801.html

• ※6：https://cargo-news.co.jp/cargo-news-main/4150

• ※7：https://wwwtb.mlit.go.jp/tohoku/00001_00251.htmlhttps://jta.or.jp/logistics2024-lp/

• ※8：https://logiiiii.f-logi.com/series/management/ai-ocr/

• ※9：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000012.000081007.html