近年、ChatGPTなどの生成AIの登場・普及が世界的に話題となっているように、AIは人々の暮らしや仕事をより便利に・効率的にするツールとして大きな注目を集めています。

近年では、物流業界でも、配送計画の立案や倉庫での運搬作業など、様々な用途でAIが活用されています。

本記事では、AI活用を検討している物流業界の方に向けて、物流業界でのAI活用事例14選をわかりやすくご紹介します。

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物流業界における３つの課題

物流業界が抱えている課題として、主に以下の3つが挙げられます。

• ①EC需要の拡大による配送需要の大幅拡大
• ②再配達による配送コスト・負担の増加
• ③2024年問題による人員不足の深刻化

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①EC需要の拡大による配送需要の大幅拡大

コロナウイルスの流行をきっかけに、ECサイトの利用者が増加し、それに伴い、商品の配送への需要が大幅に拡大しました。

急速に拡大した需要に対して配送業務の供給が追い付かないことが大きな課題となっています。

②再配達による配送コスト・負担の増加

自宅に荷物を届けても不在のため再配達をしなければならないなど、再配達による配送コストやドライバーの負担の増加が深刻な問題となっています。

③2024年問題による人員不足の深刻化

2024年4月からドライバーの時間外労働の上限が改訂され、ドライバーの労働時間が短くなりました。これにより、ドライバーの人員不足の問題が深刻化すると懸念されています。

【目的別】物流業界におけるAI活用事例１４選

物流業界におけるAIの活用事例として以下の14事例が挙げられます。

＜配送業務への活用事例＞

• ①ファミリーマート：AIによる配送網作成で輸送費を年10億円以上削減へ
• ②ヤマト運輸：ビッグデータ×AIで配送業務量を予測し、配送計画を最適化
• ③佐川急便：AIによる集配順序の自動決定により配送業務効率化へ
• ④佐川急便：AIで配送伝票の入力を自動化。月8400時間の作業工数の削減
• ⑤三井物産：数日かかっていた配送計画作成時間をAIにより1時間に短縮

＜倉庫業務への活用事例＞

• ⑥日本通運：AI自走式ロボットを導入し、ピッキング作業時間を20％削減
• ⑦三菱倉庫：自動棚搬送型ロボットを導入し、在庫運搬距離の短縮化
• ⑧サントリーロジスティクス：フォークリフト操作の安全性確認にAIを活用
• ⑨ロジスティード：AIによる在庫管理により在庫量を最大15％削減
• ⑩Amazon：物流センターに即日配達を支えるAIロボットを導入
• ⑪京東：AIスマート倉庫を運営し、10倍の生産性を実現

＜検品業務への活用事例＞

• ⑫NTTロジスコ：AI画像認識を用いて検品作業の生産性を60％向上
• ⑬三井物産グローバルロジスティクス：AIが製品の自動封函の異常を検知するシステムを導入

＜顧客対応への活用事例＞

• ⑭ヤマト運輸：AIオペレータによる集荷依頼対応の自動化

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

＜配送業務への活用事例＞

①ファミリーマート：AIによる配送網作成で輸送費を年10億円以上削減へ

ファミリーマートは、全国の物流センターにおける配送網の作成にAIを活用しています。ルートを最適化し、ドライバー不足に備える狙いです。

ファミリーマートにとって、商品を決まった時間に正確に届けることは非常に重要です。特に弁当や総菜などは、早く到着しても遅く到着しても店舗運営に支障が出ます。

自社開発したAIでテストした結果、ルートの数が1割減少し、配送網作成時間も8分の1にまで短縮できることがわかりました。これにより、輸送費を年間10億円以上削減でき、二酸化炭素排出量を年間1300トンもカットできる見込みとのことです。

②ヤマト運輸：ビッグデータ×AIで配送業務量を予測し、配送計画を最適化

ヤマト運輸は、ビッグデータとAIを活用した配送業務量を予測するシステムと適正な配車を行うシステムを開発・導入しました。配送の効率化により、ドライバー不足の問題解消を目指しています。

このシステムでは、需要トレンドや過去の配送履歴等のビッグデータをAIが分析し、顧客ごとの配送業務量（注文数や配送発生確率など）を予測します。これをもとにAIが自動で最適な配送計画を策定します。

これにより、車両の走行距離を短縮し、最大25％の二酸化炭素排出量を削減できると予想されています。

③佐川急便：AIによる集配順序の自動決定により配送業務効率化へ

佐川急便は、集配業務の効率化を目指して、AIを活用したルート最適化ツールを導入しました。

これまで手作業で行っていた集配先の位置確認や集配順序の決定を自動化することで、配送ルートを最適化し、集配業務時間の短縮・効率化を目指しています。

試験導入では、配達先までのルート決め作業や実際の配送業務時間、走行距離のいずれもが短縮されたとの結果が出ています。特に新人ドライバーにとっては有効で、習熟度が低いドライバーでも即戦力になると期待されています。

④佐川急便：AIで配送伝票の入力を自動化。月8400時間の作業工数の削減

佐川急便はAIで配送伝票の入力業務を自動化する取り組みを実施しています。

AIが手書きの文字を読み取ったうえで、伝票を自動で入力します。ディープラーニング技術によって、擦れた文字や取消線で修正された数字なども認識することができ、その認識制度は99.995%以上に達するとのことです。

これにより、月約8400時間相当の作業工数の削減、コストカットに成功しました。

⑤三井物産：数日かかっていた配送計画作成時間をAIにより1時間に短縮

三井物産は、日立製作所と共同で、AIによる配送最適化サービスを開発しました。これまでは人の手で行われていた配送計画立案をAIが代替することで、作業時間を大幅に短縮することに成功しています。

納品日や物流拠点の位置、交通状況、ドライバーの経験年数などの変数をAIが分析し、ドライバーごとに最適な配送計画・ルートを提案します。

これにより、今までは数時間から数日かかっていた配送計画の作成作業が、数分から1時間程度まで短縮されました。

＜倉庫業務への活用事例＞

⑥日本通運：AI自走式ロボットを導入し、ピッキング作業時間を20％削減

日本通運は、AIを活用した自走式ロボットを物流センターに導入します。人手不足への対策としてロボットを活用し、倉庫での商品のピッキング作業の省力化を目指しています。

都内の物流センターで実証実験を行ったところ、ピッキングにかかる時間を20％削減できることがわかりました。

既存倉庫のレイアウトや設備を変更せずにそのまま導入できる点が自走式ロボットのメリットであり、全国の物流センターで本格導入を進めていく予定です。

⑦三菱倉庫：自動棚搬送型ロボットを導入し、在庫運搬距離の短縮化

三菱倉庫は、EC向けの物流センターにおいて、AIを搭載した自動棚搬送型ロボットを導入しました。EC需要の高まりを背景に、商品の運搬作業を効率化することを目指して開始された取り組みです。

在庫を格納する棚を載せたロボットが、商品をワーキングステーションに移送し、ピッキングや仕分け作業をサポートします。

ロボットの導入により、入荷・出荷・棚卸の各作業における移動距離が大幅に削減され、業務の大幅な効率化を実現しました。

⑧サントリーロジスティクス：フォークリフト操作の安全性確認にAIを活用

サントリーロジスティクスは、製品の運搬を行うフォークリフトにAIを導入し、フォークリフトの操作を判定するシステムを構築しました。

ドライブレコーダーの映像をAIが解析し、危険な操作を抽出。動画全体に占める抽出シーンの割合から安全度合いを算出します。

これにより、フォークリフト操作の安全性の確認にかかる時間を大幅に短縮するとともに、危険な操作を見逃すリスクを防止することができます。

⑨ロジスティード：AIによる在庫管理により在庫量を最大15％削減

ロジスティードは、AIを活用し、物流センターにおける在庫を適正化するサービスを開発しました。

AIが在庫管理のためのデータを分析し、シミュレーションにより在庫の過不足を可視化します。これをもとに担当者が在庫量を調整することで、物流センターの在庫を6～15％削減できる見込みとのことです。

杏林堂薬局の物流センターにおいて実証実験を行ったところ、在庫量の削減だけでなく、担当者のデータ処理・分析業務を月25時間短縮できることが判明しました。

⑩Amazon：物流センターに即日配達を支えるAIロボットを導入

Amazonは、全国の物流倉庫において、AIを搭載した自動走行ロボットの導入を進めています。円盤型のロボットが商品を多数格納したポッドを上に載せて自動で運搬します。

千葉県にある物流センターでは、合計2600台のロボットを導入し、1日あたり約60万個の商品を扱うとのことです。充電が必要になったら、自動で充電スペースまで移動するなど、完全に集中管理されています。

これにより、従業員が直接、棚から商品を出し入れする必要がなくなり、従業員の負担軽減と業務時間の短縮を実現することができます。

⑪京東：AIスマート倉庫を運営し、10倍の生産性を実現

ネット販売を手掛ける中国企業の京東は、倉庫での物流業務の全工程を無人化したAIスマート倉庫を上海の郊外で運用しています。

ロボットアームによる自動搬入や輸送ロボットによるピッキングにより、従来の倉庫の10倍の生産性を実現しています。

自動仕分けの精度は99.99％を達成し、大規模セールが行われる中国の独身の日（11月11日）における注文の90％以上を即日配達することに成功しました。

＜検品業務への活用事例＞

⑫NTTロジスコ：AI画像認識を用いて検品作業の生産性を60％向上

NTTロジスコは、レンタル通信機器の再生品における検品作業において、AIの画像認識技術を用いた自動検品システムを導入しました。

機器の製造番号と物品コードをAIが認識してテキスト化し、システム上で自動的に検品します。1時間当たり最大100品目の検品が可能です。

これにより、検品作業の生産性が60％向上し、検品ミスのリスクを防止することが可能となります。

⑬三井物産グローバルロジスティクス：AIが製品の自動封函の異常を検知するシステムを導入

三井物産グローバルロジスティクスは、商品発送用のパッケージに自動で封をする際の異常を検知できるAIを導入しています。

三井物産グローバルロジスティクスの物流倉庫では、商品を顧客に発送する業務を行っており、作業効率化のため、商品を自動で封函する機械も導入しています。しかし、不適切な状態で封函される事態が発生することがしばしばあったため、AIによる異常検知システムの導入に至りました。

これにより、異常検知にかかる時間を大幅に短縮し、商品発送業務の効率化を実現しています。

＜顧客対応への活用事例＞

⑭ヤマト運輸：AIオペレータによる集荷依頼対応の自動化

ヤマト運輸は、顧客からの集荷依頼の電話にAIの自動音声オペレータが対応する「AIオペレータ」を導入しています。

顧客がヤマト運輸のサービスセンターに電話し、音声ガイダンスに従いボタンを押すと、AIオペレータの受付が開始されます。オペレータに、集荷先の住所や希望する配達時間を伝えると、AIが音声を認識します。

これにより、顧客からの電話対応にかかる人員コストの大幅な削減、業務効率化に成功しました。

物流業界でAIを安全に活用するための６つの注意点

物流業界においてAIを安全に活用するための注意点として、以下の6つが挙げられます。

• ①最適なAI活用範囲の設定
• ②最適なAIツールの選定・導入
• ③リスクを最小化するデータマネジメント
• ④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定
• ⑤従業員のAI活用リテラシーの向上
• ⑥最新動向を踏まえたAI活用方法の定期的な見直し

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①最適なAI活用範囲の設定

AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、明確に得意不得意が存在します。

そのため、AI活用の成果を最大化し、リスクを最小化するためには、活用する範囲を適切に設定することが極めて重要です。

これにより、不適切な情報の利用や不意の法的問題の防止につながります。

②最適なAIツールの選定・導入

各企業の状況や目的に最適なAIツールの選定と導入は、安全かつ効率的なAI活用に向けて非常に重要です。

利用するAIツールは、その機能、性能、セキュリティ対策が自社の要求を満たしているかを評価し、適切なものを選ぶ必要があります。

さらに、AIツールの導入時も、ユーザーが入力した内容を学習させない「オプトアウト」を選択する等の対処を取ることで、自社のリスクを最小化することができます。

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③リスクを最小化するデータマネジメント

AIは、学習したデータに基づいて動作するため、データマネジメントの質がAIのパフォーマンスに直結します。

データの正確性、偏りのなさ、機密性の保持は、リスクを最小化する上で極めて重要です。

適切なデータマネジメントの実施により、データの質を確保し、情報漏洩や不正確な分析・情報生成のリスクを低減します。

④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定

AIの効果的な利用とリスクの最小化のためには、企業が従業員向けの明確な利用ルールやマニュアルを策定することが重要です。

具体的には、社内でのAIの使用目的、使用範囲、倫理ガイドライン、データ取り扱いのルール・マニュアルを策定する必要があります。

⑤従業員のAI活用リテラシーの向上

AIのポテンシャルを最大限に活用し、同時にリスクを管理するためには、従業員のAIに関する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIに関する基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境を構築することが求められます。

⑥最新動向を踏まえたAI活用方法の定期的な見直し

AIの技術・サービスは日々進化しており、新たな活用方法や利用プロセスが登場し、それに応じて新たなリスクが生じる可能性が高いです。

したがって、国内外のAIに関する最新の動向を常に把握し、企業のAI活用方法を定期的に見直し、更新することが必要となります。

物流業界でのAI活用を成功させるための５つのポイント

物流業界におけるAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービスの創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。

物流業界でのAI活用を進めるための４つのステップ

物流業界におけるAI活用を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜STEP１：活用業務の選定＞

• 最新の市場動向のリサーチ
• 自社での活用対象業務の幅出し・選定
• AI活用の目的・目標の設定

＜STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定＞

• 対象業務の棚卸し・効率化余地の検討
• AIを活用する業務範囲の決定
• AIと人間の役割分担の設計

＜STEP３：試験開発・運用(PoC)＞

• 要件定義・プロトタイプ開発
• 試験運用
• フィードバック収集・評価

＜STEP４：本開発・運用＞

• PoCを踏まえた本開発
• 運用・評価
• 活用方針・方法の継続的なカイゼン

各ステップについてわかりやすく紹介していきます。

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STEP１：活用業務の選定

AIは、定型的な社内業務の効率化から新規サービスの創出まで幅広い業務に活用可能だからこそ、

AI活用の投資対効果が高い業務を適切に選定することが最も重要となります。

最新の技術や競合の活用動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、AIをどのような業務・目的・成果目標で導入するかを設定しましょう。

STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定

大きなポテンシャルを持つAI活用ですが、人間と同様、どのようなシチュエーション・任せ方でも万能というわけではありません。

そのため、活用業務の現状・課題と、AI・人間の得意/不得意を踏まえた上で、どの範囲の業務をどのように人間と協業しながら任せるかを決定することが重要になります。

STEP３：試験開発・運用(PoC)

いきなり大規模な導入を進めるのではなく、比較的小規模な試験開発・運用(PoC)により、その有効性を確かめることで、AI活用全体の投資対効果を大きく高めることが可能です。

検証したい仮説を事前に明確にした上で、実際にプロトタイプでの試験運用を行い、活用業務や方法の改善ポイントを洗い出しましょう。

STEP４：本開発・運用

PoCで得られた改善ポイントに基づき、自社の経営課題・業務の現状にベストマッチするAI活用の内容やシステムの要件を再度設計し、本開発を行います。

また、本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的なカイゼンを行うことで、自社でのAI活用のインパクトを最大化することができます。