2024年4月、トラックドライバーの時間外労働の上限規制が施行されました。いわゆる「2024年問題」です。野村総合研究所の試算では、2030年には荷物の35%が届けられなくなる可能性が指摘されています。
限られたドライバーと車両で、より多くの荷物を効率的に届ける。この課題に対して、AIによる最適化が現実的な解決策として導入が進んでいます。
物流業でAI活用の効果が最も大きいのが配車計画とルート最適化です。従来はベテランの配車担当者が経験と勘で組んでいた配車計画を、AIが最適化します。
考慮する条件は、荷物の量・サイズ・配達先の時間指定・道路の渋滞予測・車両の積載量・ドライバーの稼働時間など多岐にわたります。人が最適解を出すには限界がある組合せ問題を、AIは数分で解きます。
物流の「裏側」である倉庫業務にもAI活用の余地が大きくあります。特にピッキング（商品の取り出し作業）は、倉庫作業の工数の50〜60%を占めると言われています。
AIを活用したピッキング最適化では、出荷データのパターンから商品のロケーション（棚の配置）を最適化し、動線を短くします。
ECの普及により「注文から届くまでの時間」に対する消費者の期待はますます高まっています。翌日配送はもちろん、当日配送も当たり前になりつつあります。
AIによる需要予測を使えば、注文が入る前に最寄りの倉庫に在庫を事前配置する戦略が可能になります。エリアごとの需要予測に基づいて在庫を分散配置し、配送距離を最短化します。
大量の荷物を扱う物流センターでは、仕分け作業と検品作業にも多くの人手がかかっています。AIによる画像認識を使えば、ラベルの自動読取り、荷物サイズの自動計測、破損の自動検知が可能になります。
仕分けミスによる誤配送は、顧客満足度の低下と再配送コストの二重のダメージを生みます。AIによる自動化は、ミス率の低減とスピードアップの両方を実現します。
物流業のAI導入では、既存のWMS（倉庫管理システム）やTMS（輸配送管理システム）との連携が重要です。AIだけを単体で導入しても、既存の業務フローと噛み合わなければ効果は出ません。
物流業向けAI実装プランでは、既存システムとの連携を前提とした実装設計をサポートしています。
物流業のAI活用は「配車最適化」「倉庫効率化」「需要予測」「仕分け自動化」の4領域で特に効果が大きいです。2024年問題を乗り越えるためにも、AIは「検討」ではなく「実行」のフェーズに入っています。
まずは配車計画の最適化から小さく始めてみませんか。お気軽にご相談ください。