AIで物流業界の課題や問題を解決？AI導入のメリット、デメリット、活用事例について徹底解説！
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物流業界の方でAIを活用し課題や問題を解決したいと思われている企業の方の中には「AIで課題や問題が解決できるって本当？AIを導入するメリットやデメリット、活用事例が知りたい。」
このように思われている方も多いのではないでしょうか。
当記事では、このような悩みを解決していきます。
記事を最後まで読んでいただければ、上記悩みについて理解できるかと思いますので、ぜひ最後までお付き合いください。
物流業界の抱える課題や問題とは
近年、社会情勢が変化したり、多様化したりしている影響に伴い、物流業界におけるニーズが増加している現状です。
しかし、実際の物流現場では多数の深刻な課題や問題があります。
特に問題となっているのが、長時間勤務や負荷の大きな労働環境です。
荷物の運搬や上げ下ろしといった業務は、重労働なだけでなく、労働時間も長くなりがちです。
少子高齢化が深刻化している現代では、人手不足問題が常態化し、労働時間が長くても賃金が低いドライバーを確保することは難しく、人手不足に悩まされている企業は多く存在します。
再配達になる場合も多いことから、業務効率も良いとは言えず、より人材の確保が困難な状況です。
また、燃料の原油価格は、国際情勢の影響を受け常に変わりますが、例え燃料の価格が高くなったとしても、運送料金を値上げするのも難しくなっています。
物流業界でAIが注目される理由
国土交通省では、人手が不足していたり、重労働になってしまったりという物流業界の課題に対し、物流DX、簡単にいうと物流業界のデジタル化により物流業界を変革することを解決策として掲げています。
このような問題を解決するための施策の１つとして、AIを使ったオペレーション効率化があり、AIが物流業界の課題を解決する有効な手段として注目を集めています。
例えば、倉庫内における運搬業務をAIロボットに実施させるのと並行して、データ管理も自動化させることで、作業プロセスの標準化に取り組むといった方法です。
また、AIを活用し配送ルートを最適化することで、オペレーションの改善も期待できます。
物流業界におけるAI活用方法
物流業界におけるAI活用方法は、主に以下2種類です。
AIロボット活用
物流業界にAIロボットを導入することで、倉庫での運搬作業にかかる負担が減らせます。AIロボットを導入することで、年齢の高い従業員の方であっても体にかかる負荷を軽減し無理のない作業が可能です。
また、在庫管理もAIロボットで自動化できるため、人的ミスも防止できます。
適正な在庫管理により、無駄に在庫を抱えてしまい業務に支障が出てしまう心配も不要です。
物流システムでのAI活用
AIを活用し保管や輸送、流通加工といった物流プロセスをシステム化することで、業務を効率化できます。
AIを物流システムに組み込むことにより、これまで手作業で行っていた多数の作業を自動化することが可能です。
すべての工程をまとめて管理し、高い精度で配送ルートを最適化したり、物流予測ができたりします。
また、AIに蓄積されたデータは、システムを改善したり、経営マネジメントで活用したりすることも可能です。
このように物流システムにAIを活用すれば、少ない人数でも業務の効率を高められるため、長時間労働になってしまう問題も解決できます。
AIを導入するメリット
AIを導入するメリットは、以下6つです。
検品作業が自動化できる
AIを導入すれば、検品作業が自動化できます。
商品や製品に問題がないか確認を行う際に、高い精度で検品作業が実施可能です。
検品作業のほとんどは人の手で実施されるため、例え経験が豊富な従業員でも製品の不備に気付けない可能性もあります。
不備に気付かず、そのまま商品を発送してしまった場合、顧客や取引先企業から信頼を失ってしまう恐れがあります。
このような問題が発生する前に不備をなくすのがAIの仕事であり、高い精度の検品作業を短い時間で効率的に行うことが可能です。
物流予測が正確になる
蓄積された大量の過去データを、AIにより分析すればピークタイミングや物流量を予測する精度を上げられます。
これまでの気象データや売上データといった多くの時系列データ分析にAIを活用すれば、解析処理と機械学習により最適な予測ができます。
正確に物流予測ができることで、コストが削減できたり、業務が効率化できたりする可能性が高いです。
人が手作業で処理する場合には困難な大量のデータであっても、AIで最適な機械学習モデルを使えば、精度と処理量が大幅に向上します。
ドライバーに遠隔で指示できる
物流業界でAIを導入することには、倉庫業務に限らず、荷物を運搬するドライバーにもメリットが存在します。
AIとカメラを導入すれば、ドライバーが安全に荷物を届けられるようサポートが受けられます。
例えば、ドライバーが荷物の運搬中に居眠りしてしまった際、事故に繋がってしまう可能性が高いです。
事故が発生することで、他車両に迷惑をかけてしまったり、荷物が壊れてしまったりといった大きな問題に繋がってしまいます。
しかし、AIを導入していれば、ドライバーの居眠りを検知し、ドライバーが起きるよう呼び掛けをしてくれます。
事故を防げる効果が期待できる機能ですので、依頼側もドライバーに対し安心して荷物の配送を任せることが可能です。
配送ルートを効率的にできる
交通量の予測を行い、渋滞を回避するためのルートを選んでくれるなど、最も効率的な配送計画が立てられるようになります。
最適な配送計画が立てられれば、荷物を効率的に運搬することが可能です。
これまでと変わらない業務量が、より短い時間で完了できるため、ドライバーにかかる負担も軽減できます。
倉庫管理の人員を減らせる
物流業界に限った話ではありませんが、繁忙期に人員が足りず増やした場合、閑散期には人員が必要なくなり余ってしまう問題が発生します。
AIを活用することで、バーコード読み取りや棚卸し、検品作業に発生する作業時間が予測できます。
そのため、常に最適な人員数の予測が可能です。
さらに、AIを搭載している自動運転可能なフォークリフトを導入することで、トラックに積み降ろしする際や、入出荷作業にかける人員も削減できます。
在庫数量が正確になる
AIを活用することで、正確に在庫数量が把握できるようになります。
AIにより高い精度で物流予測ができることで、販売数量を逆算し必要となる在庫数量が求められます。
従来では、在庫数量を予測するためには、人の手で分析可能な範囲のデータのみ判断できましたが、AIではビッグデータも解析可能なため、人の手よりも在庫数量を正確に求めることが可能です。
在庫数量を正確に求められることで、過剰に在庫を抱えてしまったり、滞留在庫を抱えてしまったりするリスクを減らせます。
AIを導入するデメリット
AIを導入するデメリットは、以下2つです。
マニュアルを覚える必要がある
AIを導入する場合、AIの操作マニュアルを従業員に覚えてもらう必要があります。
AIの導入は長期的に考えると業務効率化に最適ともいえますが、短期的に考えた際に、通常業務に加えマニュアルを覚えるため、一時的に従業員の業務負担が増えてしまいます。
しかし、従業員が正しくマニュアルを理解すれば、AIを導入した際にスムーズに業務効率化に繋げられる可能性が高いです。
導入に費用がかかる
最先端の技術が使用されているAIを導入するには、それなりの導入コストが発生してしまいます。
導入する企業のシステムや規模次第では、高額になってしまう可能性も少なくありません。
しかし、AIを導入することで、多数の問題解決に繋げられれば、導入にかかる費用は回収できる可能性が高いです。
そのため、費用対効果を十分検討した上で、導入するAIを選ぶようにしましょう。
AIを選ぶ際には、精度や費用だけでなく、導入することで自社のどの課題がどんな風に解決できるのか、どの程度の業務が効率化できるのかも検討するのがおすすめです。
物流業界のAI活用事例
物流業界のAI活用事例を3つ紹介します。
サントリーロジスティクス株式会社
倉庫内における荷役作業を実施するフォークリフトでAIが活用されています。
フォークリフトに、周囲が360度撮影できるドライブレコーダーを設置し、安全対策に貢献しています。
ドライブレコーダーにより撮影された映像の確認では、人手も時間も必要になりますが、AIを使うことで、映像を基にフォークの操作や走行状態を検知し、危険操作と判断される状況のみピックアップすることが可能です。
このようにAIを活用した結果、安全係数が求められ、フォークリフト操作における安全水準の表示が可能になりました。
日本運輸株式会社
倉庫内において荷物を運ぶAMRと呼ばれる、自律走行搬送ロボットが導入されています。
AMRは、設定した目的地まで、自動で走行し荷物を運んでくれるロボットのことです。
ロボットにAIが搭載されているため、目的地までの最適な経路を自動で判断でき、事前に走行経路を定める手間がかかりません。
そのため、現場で働くスタッフと供に物流業務が行えます。
日本運輸の実施した実証実験において、ピッキング作業が効率化できたことや、スタッフにかかっていた負荷が軽減できる効果が確認され、本格的に導入されています。
ファミリーマート
ファミリーマートでは、全国の配送ルートをAIの活用により最適化しています。
全国で1万6,000店舗を超えるファミリーマートでは、非常に多くの商品を定められた時間に各店舗に届けることが必要です。
それを実現するために、物流部門でAIを活用し、最適な配送ルートを自動で判断させることで、トラック数の削減やドライバーの業務負担軽減を目指しています。
AI導入による物流業界の今後
物流業界では今後、物流倉庫に在庫を持たない時代が来ると考えられています。
EC市場が拡大したことで、販売経路が多様化しただけでなく需要も複雑になっています。そのため、倉庫に過不足なく適切に在庫管理するのが難しい状況です。
しかし、AIを活用し需要予測したり、宅配ロボットを使ったりすることで、倉庫を無在庫化できる可能性があります。
倉庫を無在庫化できれば、利益がより得やすくなります。
また、将来について見据え、次世代の物流システムに投資を行い、新しいビジネスモデルの確立に成功した企業が今後生き残る可能性が高いです。
そのため、時代に合わせて最適なサービスを活用し、より効率的な経営を行うことが求められます。
効率的な経営を考えた際にも、物流業界におけるAIの導入は今後ますます増加していくでしょう。
AI導入は脱炭素にも効果的
現代では、地球温暖化が深刻化し世界的にも大きな問題になっていることから、さまざまな業界で脱炭素を実現する取り組みが行われています。
物流は、荷物の運搬などがあり、業界の中でも二酸化炭素排出量が多くなっていますが、AIを導入することで、業務が効率化された結果、脱炭素にも効果があります。
具体的には、AIが最も効率の良い配送ルートを判断するため、トラックを運転する時間や距離が短くできるため、二酸化炭素排出量の削減に繋がるからです。
まとめ
物流業界で特に問題となっているのが、長時間勤務や負荷の大きな労働環境です。
こうした長時間勤務や負荷の大きな労働環境を解決する手段としてAIが注目されています。
AIを導入することで、検品作業が自動化できたり、物流予測が正確になったりといったメリットが得られます。
その一方で、マニュアルを覚える必要があったり、導入に費用がかかったりといったことがデメリットです。
そのため、物流業界でAIを導入しようか検討されている方は、導入するメリットやデメリットを十分考慮したうえで検討することが大切です。
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