物流業界は、ネットショッピングの急速な普及に伴い、ドライバーの負担増大や人手不足といった課題に直面しています。これらの問題を解決するために、AI（人工知能）の活用が注目を集めていることをご存知でしょうか。
AI技術は、配送ルートの最適化や検品の自動化など、物流業務の効率化に大きく貢献する可能性を秘めています。そこで本記事では、物流業界にAIを導入するメリットやデメリット、さらには信頼できるAI開発会社を選ぶ際のポイントについて紹介しています。物流業界で効率化を図りたいとお考えの企業担当者の方はぜひ参考にしてください。
目次
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物流業界におけるAI活用の重要性
物流業界でAIによる効率化が注目される背景には、「働き方改革」の存在があります。
厚生労働省による働き方改革によって、2024年4月から自動車を運転する業務における年間の時間外労働時間の上限が960時間まで（※1）と定められました。この規制によってドライバーの時間外労働は軽減されますが、それに伴って物流業界の売上も減少することを懸念して「物流の2024年問題」と呼ばれています。加えて、トラック運転事業の有効求人倍率は全職業の平均よりも約2倍の高さ（※2）で、求職者よりも求人のほうが多い「売り手市場」となっており、人手が不足していることがわかります。
これらのことから、物流業界では限られた労働時間と人員でどのように業務を効率化できるかが求められているといえるでしょう。そこで注目を集めているのがAI（人工知能）です。
AIは、物流業界において大きくは効率化の面での貢献が期待されています。例えば、AIによる配送ルートの最適化は、トラックが最短かつ効率的なルートを選択できるため、配送時間を短縮できます。また、倉庫内でのAIを活用した在庫管理システムは、商品の入出庫や在庫状況をリアルタイムで把握することで、無駄な作業を減らして業務のスピードアップを図ります。
このように、AIを活用することで限られた人員や時間の中でも効率的な物流が実現でき、「物流の2024年問題」を解決する手段の1つとして期待されています。AIを導入するメリットやデメリットについては、次で詳しくご紹介します。
（※1）参照元：「働き方改革関連法に関するハンドブック」（厚生労働省）
（※2）参照元：「物流を取り巻く現状と取組状況について トラック運送事業の働き方をめぐる現状（経済産業省）
AI導入による物流業のメリット
AIを導入することで、コスト削減や業務の効率化、精度向上など、様々なメリットがあります。以下で具体的に見ていきましょう。
●配送ルートの最適化によるコスト削減
AIを活用した配送ルートの最適化は、物流業務の効率化とコスト削減に役立ちます。
従来の手動でのルート設定では、リアルタイムの交通状況や道路の混雑を正確に反映できず、非効率なルート選択が発生しやすいという課題がありました。AIであれば、リアルタイムの交通データや天候情報をもとに、より適切なルートを自動で提案してくれます。
AIが提案したルートを通ることで無駄な移動が減少したり、混雑を避けられたりするため、燃料の消費も抑えられます。また、配送時間が短縮され、ドライバーが1日に配送できる件数を増やせるため、運行回数の削減や人件費の節約にもつながるでしょう。結果として、AIの活用によって全体のコストを抑えることが可能となるため、物流業務の効率化・コスト削減に貢献します。
●在庫管理の精度向上
AIを活用することで、在庫管理の精度が向上するという点もメリットの1つです。
従来、人間が行っていた経験や勘に頼る在庫管理は、確実性があるとはいえないため余剰在庫や欠品を招きがちというリスクがありました。余剰在庫が発生すると、在庫を保管するためのスペースやコスト、管理が無駄にかかるだけでなく、商品が売れ残るリスクも高まります。また、欠品が発生すると、顧客が欲しいタイミングで商品を提供できず、販売機会の損失となるばかりか、顧客満足度の低下につながる恐れがあります。
AIが搭載された需要予測システムを用いることで、過去の販売データや季節変動、地域ごとの需要など、膨大なデータをもとに適切な在庫量を導き出します。そのため、無駄な在庫や管理コストが削減され、倉庫内のスペースも有効に活用できます。
AIの導入によって在庫管理の精度が上がることで、在庫にかかるコストを削減し、物流全体のパフォーマンスを最適化できるでしょう。
●検品業務の自動化
AIによる検品業務の自動化は、作業効率の向上と人的ミスの削減に貢献します。
従来の検品作業は人の手で行われることが多く、どうしてもヒューマンエラーが発生するリスクがあります。特に、大量の商品を扱う現場では、ミスを完全に防ぐのは難しいものです。
AIを導入した自動検品システムでは、製品をカメラでスキャンし、AIが傷や破損、不良品などを瞬時に見つけます。人間の目では見逃しがちな微細な欠陥も正確に検出できるため、品質管理の精度が上がります。
また、手作業では時間がかかる大量の検品も、AIを使えば短時間で処理でき、出荷までの時間の短縮が可能です。さらに、これまで人手に頼っていた検品作業を自動化することで、従業員の負担が軽減され、少ない人数で効率的に仕事を回すこともできます。このような自動化により、品質管理やスピードを向上しつつ、少ない人員リソースでも対応できるようになります。
物流業界でAIを導入するデメリット
AIは物流業界に多くのメリットをもたらす一方で、考慮すべきデメリットもいくつか存在します。以下で詳しく紹介します。
●初期導入コストが高い
AI導入におけるデメリットの1つは、初期導入コストの高さです。
AI技術の導入には、システム構築や機器の購入、開発などの初期費用が必要です。特に、物流業界向けのAIシステムやツールとして業務内容に特化した機能を求める場合、カスタマイズが必要なため導入コストがその分高額になることも押さえておきましょう。
また、ソフトウェアのライセンス料や月額料金といったランニングコストが発生する料金形態もあり、その場合は初期費用だけでなく運用にかかるコストが継続的に発生することもコスト的な負担といえます。
ほかにも、AIシステムが効果を発揮するためには、データの蓄積や学習にも時間が必要なため、導入してすぐに投資効果が目に見えるというわけではありません。高い初期コスト・運用コストは金銭的な負担となるものの、長期的な視点で業務効率やコスト削減を見込むことで、将来的には導入効果がコストを上回ることが期待できます。導入前には、費用対効果と将来を見据えたうえで検討を行いましょう。
●導入後の運用ルール整備
AIを導入することで、これまでの業務フローやルールの見直しなどの整備が必要となる点も注意点の1つといえます。
これまで人間が対応していた業務をAIが担うことで、作業はAIが行い、最終チェックは人間が行うといった役割分担が必要になるかもしれません。
このように、既存の業務フローにAIを組み込んだり、新しく運用体制を変えたりと大小様々なレベルで整備・調整を行うため、管理者やマネージャーにとってはその分の業務負担が発生するでしょう。
また、現場の従業員がAIシステムの操作方法や新しい運用ルールを理解するためには、研修や教育が大切です。ITに不慣れな従業員にとっては、新しい技術であるAIの活用に抵抗が生じるかもしれません。導入前に説明会を行ったり、マニュアルを配布したりといったサポート体制を整えましょう。
AI導入のための企業を選ぶポイント
AIの導入を成功させるには、パートナーとなる開発会社の選定が大切です。ここでは、そのポイントについて説明します。
●業界知識を持つ開発パートナーの選定
まず、物流業界に特化した知識を持つ開発パートナーを選ぶことが大切です。物流業界には、人手不足や2024年問題といった課題がありますが、それらを理解していて、解決のための提案ができる会社を選びましょう。
また、似たような業種や課題に対して実績のある企業かどうかも確認する必要があります。自社と同じような問題にAIを導入して成功した事例があれば、ノウハウを持っていると考えられます。導入事例を見て、自社の状況に合った解決策が提供されているかどうかを確認しましょう。
さらに、自社の物流フローやシステムに合わせたカスタマイズが可能な開発会社かどうかも事前にチェックしましょう。物流業務は企業ごとに異なるため、標準パッケージでは対応できない場合があるためです。柔軟に対応し、独自の課題に合わせたソリューションを提案してくれる企業が望ましいです。
最後に、AI技術だけでなく、現場の実務にも理解があり、業務にどのようにAIを組み込むかを具体的に提案できる企業を選ぶことも重要です。AIを導入するだけではなく、業務改善や効率化が実際にどのように実現されるのか、現場のニーズを把握した提案ができるかどうかを確認しましょう。
■Check Point
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物流業界のノウハウや開発実績があるか
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自社の業務フローに合わせてカスタマイズできるか
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AIの開発だけでなく、実務への落とし込みや改善の提案ができるか
●長期的なサポート体制の確認
まず、導入後にトラブルが発生した場合、迅速に対応してくれるかが大切です。AIシステムやツールは、使い始めてからも不具合やエラーが発生する可能性があるため、どのようにサポートを受けられるのかを事前に確認しておきましょう。定期的なメンテナンスがあるか、問い合わせ対応の体制が整っているか、解決までのスピードが速いかといった点は、AIの継続的な運用に必要な情報です。
また、このサポートに関しては、有償・無償の範囲をあらかじめ確認することをおすすめします。メンテナンスやトラブル対応などのサポートにどれくらいの費用がかかるかをチェックし、予算内で無理なくサポートを受けられるかどうかを把握しておきましょう。
最後に、導入後もシステム改善の提案をしてくれる企業を選ぶこともポイントです。物流業界は絶えず変化しており、その変化に対応するために、システムの改善や業務効率化に向けた相談を受けてくれるパートナーであれば信頼感が高まります。導入したシステムがどのように活用されているか、データを分析して改善提案をしてくれるかどうかといった点を確認しておきましょう。
■Check Point
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サポート体制や有償・無償の範囲はどの程度か
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導入後の改善点や活用について相談ができるか
物流業界でAI導入に向けたアプローチ
AIが物流業界で注目される背景、導入のメリットやデメリット、などを紹介しました。本記事で述べたように、AIは物流業界における人手不足や業務効率化といった課題に対する有力なツールです。配送ルートの最適化や在庫管理の精度向上、検品業務の自動化などAIを導入するメリットは多岐にわたります。一方で、初期費用や運用費用、新しいシステムに対応するためのルール整備といったハードルもあることを理解したうえで導入を検討しましょう。
自社に合ったAIシステムやツールの開発を検討するなら、信頼できる開発パートナーを選ぶことが大切です。開発会社にも様々あり、実績やサポート体制などを1社ずつ調べるのは労力がかかるもの。そのため、開発会社の選定をお手伝いするマッチングサービス「発注ナビ」をおすすめします。
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