効率性や正確性の向上を求められる物流業界。一方で、複雑化するサプライチェーンや需要の変動に適切に対応することも課題となっています。そこで注目されているのは、やはりAIの活用です。AI技術が物流業界にもたらす解決策とは一体何でしょうか。専門家の声を聞き、その可能性に迫ります。
AIで物流業界の課題解消へ
「2024年問題」などに直面している物流業界において、AIの技術は諸問題をどう解消するのか、教えてください。
サプライチェーンの領域における管理は複雑性を伴うこともあり、属人性の高い判断基準のもと業務が遂行されていました。ただしご質問の通り、2024年にはトラックドライバーの時間外労働時間の上限が制限されることにより、運送・物流業界にはさまざまな問題が発生するとされています。
特に、物流業界や店舗経営においては、人手不足や食品ロスなどの課題が存在していますよね。このような課題に対しては、AIに過去の発注データや売上を学習させた、需要予測システムを活用し、問題を解消できると考えています。
具体的には、AI技術の活用によってスタッフのスケジューリングを正確に行うことでの人手不足解消や、最適な発注量を予測することによる店舗の食品ロス削減の実現などにつながります（図1）。
図1 物流業界におけるAI活用
実際、AIの技術をどのように活用できるのでしょうか？
例えば、自社で請負った仕事を各ドライバーに適切に振り分ける運行管理と呼ばれる業務があります。これまでは、人間が手作業でトラックの配車を行っていましたし、作業プロセスは人に依存している状況で、拡張性や効率性に欠けていました。
そこで、配車の最適解を導き出すためのAIシステムが開発されています。例えば、私たちが開発したAIシステムは、移動距離の最小化だけでなく、トラック運転手の経験や現場の要件なども考慮した最適な組み合わせを学習し、配車業務を支援できます。
これにより、必要最低限の配車が自動的に叶う効率化と、属人化していたプロセスの改善といった省人化を同時に実現できるようになっています（図2）。
図2 AIシステムを活用した配車の流れ
それに続くシステムとして、需要予測なども組み込むことで、配車の最適化をしてトラックの無駄をなくす取り組みなどに広げることも可能です。このように、非常に拡張性が高いシステムだといえるでしょう。
上流から下流までの全プロセスへの導入が必要
AIの導入や活用にあたって、私たちが注意するべきポイントは何でしょうか？
上流から下流までのすべてのプロセスにAIシステムを...
