【徹底解説】物流業界でAIを導入するメリット・デメリットと成功事例

世界的なEC市場の拡大や深刻化する人手不足により、日本の物流業界は今、大きな転換期を迎えています。

従来の非効率なオペレーションからの脱却を図り、事業の継続と競争力を強化するためには、デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進が欠かせません。そのDXの中核を担うのが、AIソリューションの導入です。

本記事では、物流業界におけるAI導入の基礎知識から、導入によって得られる具体的なメリット、さらには導入を成功させるための戦略的ステップまでを、解説していきます。

物流業界の業務効率化に役立つAIとは？

物流業界において、AIは配送データや交通情報、在庫情報、さらには配送に影響しうる気象データなど、物流プロセス全体で発生する膨大なデータを迅速に処理・分析し、最適な意思決定の支援や、業務の自動化を実現します。

従来の物流管理システム（WMSやTMS）が、発注や出荷といった定型的な業務管理や実績の記録に主眼を置いていたのに対し、AIを導入したシステムは予測分析、自動最適化、意思決定支援という革新的な役割を担っています。

この予測と最適化の能力こそが、現代の複雑な課題に対応するための鍵となるでしょう。

物流業界が抱える三大課題とAI導入の必要性

物流業界でAIを必要としている背景には、企業単独の努力だけでは解決が困難な、3つの社会課題があります。

労働人口の減少による人手不足の深刻化

少子高齢化の進展に伴い、特に配送ドライバーや倉庫作業員の確保が困難となり、物流業界全体の慢性的な人手不足が深刻化しています。

このままでは、物流サービスの維持すら危ぶまれる事態になりかねません。

EC市場の急速な拡大と多品種少量配送の増加

オンラインショッピングの普及により配送需要が爆発的に増加していますが、これは単に物量が増えるだけでなく、小口配送や多頻度配送といった物流の複雑性、すなわち「カオス化」をもたらしています。

従来の属人的な手動運用や統計的手法では、非線形に複雑化する配送ルートや在庫変動のパターンに対応することは極めて難しい状況です。

環境負荷低減への要求の増加

環境への配慮は、現代の企業にとって社会的責任（CSR）として重要視されています。

配送効率の向上は、単なるコスト削減に留まらず、燃料消費量の削減と二酸化炭素排出量の減少に直結するため、AI活用による効率的な輸送が強く求められています。

AIを導入するメリット

以下はAIを導入する主要なメリットです。AIの導入は単に短期的な利益を追求するだけでなく、属人化解消や顧客満足度向上といった企業の持続的な成長を支える長期的な優位性の確立にもつながります。

主要なメリット	詳細
燃料費、人件費の削減	従来の経験やルールベースでは不可能だった動的で複雑なルート・配車計画の自動最適化を実現
在庫管理の最適化	大量の非構造化データや外部要因を取り込み、未来の需要と供給を正確に予測
属人化解消	熟練者に依存していた複雑な配車計画や、倉庫内でのピッキング・検品といった作業をAI活用で効率化
顧客満足度向上	配送中の異常検知や精度の高い到着予定時刻の予測を実現し、安定したサービスを実現

▼AIを導入するメリットについて詳しく知りたい方はこちら
生成AIのメリット・デメリットを徹底解説！

物流業界においてAIを活用できる主要な分野

AIは強力な分析能力をもち、配送、倉庫、在庫管理という物流の主要なプロセスにおいて具体的な成果を上げています。これらの個別分野での最適化は、サプライチェーン全体を最適化するための基盤となります。

配送ルート・配車計画のAI最適化

配送ルートの最適化は、AIが最も初期から導入され、顕著な効果を発揮している分野の1つです。

AIの導入によってリアルタイムの交通情報、過去の配送実績、ドライバーの勤務状況、天候といった多岐にわたるデータを分析し、渋滞を予測・回避しながら、正常に配送するための最適なルートと配車計画を動的に決定できるようになります。

倉庫管理におけるロボティクス連携とピッキング自動化

倉庫管理においては、AIとロボット技術の融合による自動化が急速に進化しています。

自動ピッキングシステムは、高精度な画像認識AIを活用して視覚情報から在庫の形状や位置を正確に把握し、視覚情報を元にロボットの動作速度やパワー、動作経路をAIで最適化することで、作業全体の速度と精度の劇的な向上が可能です。

さらにIoTセンサーを倉庫全体に配置し、センサーで取得したデータを元にAIがリアルタイムで在庫状況を把握・予測するスマート倉庫が実現しつつあり、作業員の負担軽減と生産性の向上が進んでいます。

高精度な需要予測と在庫管理

AIは、過去の販売実績だけでなく、季節性、キャンペーン、競合の動き、さらにはソーシャルメディアのトレンドなど、人間が把握しきれない膨大なデータを分析し、高精度な需要予測が可能です。

この予測に基づいて、発注量や発注タイミングを自動で決定することで、在庫状況を常に最適化し、無駄な在庫削減と機会損失防止の両立を実現します。

小売業者は、AIを活用することで情報収集や入力作業といった従来の在庫管理業務から解放され、代わりに商品開発やサプライチェーン戦略の立案などに集中できるようになるでしょう。

▼AIによる需要予測について詳しく知りたい方はこちら
需要予測 AI｜経験と勘に頼らないデータドリブン経営

輸送中の異常検知と品質管理への応用

輸送中のリスク管理と品質維持も、AIの重要な活用分野です。

センサーデータや画像データをAIが継続的に分析することで、輸送中の温度・湿度変化、振動、荷崩れといった異常をリアルタイムで検知できます。

特に冷蔵・冷凍品の鮮度管理や、高価な精密機器の輸送中の品質維持においてはAIの異常検知が大いに役立つでしょう。

▼AIによる異常検知について詳しく知りたい方はこちら
異常検知AIとは｜メリット・活用事例・技術情報を徹底解説

物流業界でAI導入を成功させるための戦略的ステップ

物流AIの導入を成功させるためには、技術選定に入る前に、戦略的な計画と段階的な実行が不可欠です。デメリットを克服し、メリットを最大化するための手順について紹介します。

課題の明確化と導入目的の設定

AI導入の失敗要因の多くは、「AIありき」で技術導入を進めてしまうことにあります。

導入を検討する際は、まず自社のどの業務が最大の課題となっているのか（再配達率の高さ、倉庫内のピッキングミス率、特定部門の人員不足など）を特定し、課題を明確化することが重要です。

次に、その課題解決のためにAIがどの程度の貢献をすべきか、例えば配送コストを年間15%カットするなど具体的な指標（KPI）を設定します。

事前に明確な指標を設定しておくことが、AIシステムの選定や導入後の効果測定において重要です。

リスクを抑えるための「スモールスタート」戦略とデータ基盤構築

初期導入コストの高さや、現場の運用変更による混乱といったリスクを最小限に抑えるためには、「スモールスタート」戦略が非常に有効です。

まずは全社的な導入ではなく、特定地域の配送ルート最適化や特定の商品の在庫予測など段階的に着手するべきでしょう。

小規模な成功を積み重ねることで、初期投資を抑えながら効果を検証し、組織全体のAIに対する受容性を高め、将来的に大規模展開をする際に円滑に進められるようになります。

また導入の際は、データ収集・分析体制の構築が非常に重要です。

AIソリューションの精度はデータに大きく左右されるため、AI学習に必要なデータ（過去の配送データ、交通情報など）の品質と量を十分に確保しなければなりません。

信頼できるAIソリューション・パートナー選定のポイント

自社でのAI開発、システム開発が困難な場合、外部のソリューションパートナーの選定が重要になります。

選定時には、単なる技術力だけでなく、自社が抱える倉庫管理、配送効率といった特定の課題に対する知見が豊富か、技術的な専門知識が深いかを確認する必要があるでしょう。

特に、既存のレガシーシステムとの統合実績や、導入後の運用サポート体制が整っているかどうかも重要な選定要素となります。

また近年は初期投資を抑えられる従量課金制のクラウド型のAIプラットフォームが人気ですが、オンプレミス環境での開発もできるパートナーを選ぶと選択肢が広がって良いかもしれません。

▼オンプレミス環境でのAI利用についてはこちら
オンプレミスLLMとは｜情報漏洩を防ぎつつ競争優位性あるAIを構築

継続的な運用と効果測定によるPDCAサイクルの確立

AIは一度導入すれば完了するシステムではありません。導入後も継続的な運用管理が不可欠です。

はじめに設定したKPIの達成度を定期的に効果測定し、AIモデルの再学習、パラメータ調整、現場のフィードバック反映を繰り返すPDCAサイクルを確立する必要があります。

現場のフィードバックをシステムに反映させ、AIの予測精度と現場のシステム理解を同時に高めていく戦略が非常に重要です。

AIを導入して成功するためには、技術的な側面だけでなく、従業員の教育、新しい運用ルールの徹底、組織全体の意識改革といったマネジメントに強く依存することを理解し、継続的な改善体制を維持していきましょう。

物流業界でAIを導入するにあたっての注意点

物流AIの導入は大きなメリットをもたらしますが、導入の障壁となる課題ももちろん存在します。これらのデメリットを理解し、適切な対策を講じることが、プロジェクト成功の鍵を握ります。

高額な初期導入費用と費用対効果（ROI）の見極め方

最新のAIシステムやAIロボットは、カスタマイズや自社専用システムを構築する場合、初期の導入費用が高額になるケースが多いです。

この高額な投資が、特に中小企業にとって大きな障壁となり得ます。

この課題への対策として、導入前に業務効率化によって見込まれる削減コストを詳細にシミュレーションし、費用対効果（ROI）をしっかり見極める必要があります。

データの質や量が精度を左右する

AIの性能は、学習に用いるデータの質と量に強く依存します。

データが不正確であったり、不足していたりする場合、AIが誤った予測や判断を下すリスクが高まり、導入効果が著しく低下する可能性があります。

したがって、AI導入プロジェクトの初期段階で、データ収集とデータクレンジングの体制を整えることが必須です。

導入の目的次第でECサイトのログデータやWMSやIoTセンサーからのリアルタイムな在庫数データ、プロモーションデータ（セールや広告の実施日と効果）など様々なデータが必要になります。

必要なデータをどのように収集し、形式を整え、欠損値や外れ値をどう処理するかなどあらかじめ抜け漏れのないように検討しましょう。

既存システムとの統合・連携

長年運用されてきた既存のシステム（WMS、基幹システムなど）があったり、部門・拠点ごとに異なるシステムが運用されていたりする場合、新規のAIソリューションとの統合・連携が技術的、または運用面で難しくなることがあります。

データ形式の統一やAPI連携のために追加開発が必要となり、導入期間やコストが増大してしまうことも考えられます。

AIの導入を決定したのちに、想定外の技術的ハードルやコストが発生して、計画が途中で止まってしまわないように既存システムとの兼ね合いは十分に検討しておきましょう。

現場の運用ルール変更と人材の再教育の必要性

AIを導入するにあたって、これまでの現場の作業プロセスや長年の慣習、マニュアルを根本的に見直す必要があります。

従業員がAIの活用を前提に作られたマニュアルを習得し、AIが推奨するオペレーションに従うための教育、すなわち再教育が必須となります。

これらを怠ると、現場の混乱や従業員の抵抗を招き、システムの利用が進まなかったり、間違った使い方をしてしまったりという運用上の大きなリスクとなるでしょう。

AI導入成功は、技術力だけでなく、組織の変革能力にも強く依存することを理解しなければなりません。

セキュリティリスクの増大とAIの不透明性

AIシステムは、顧客情報、在庫情報、配送ルートなど、膨大な機密データを扱うため、情報漏洩やサイバー攻撃といったセキュリティリスクを適切に管理する必要があります。

データの暗号化やアクセス制御、サイバー攻撃の検知などの対策を適切に行い、リスクに十分に備えましょう。

また、複雑な機械学習アルゴリズムを採用した場合、AIがなぜその判断を下したのかが人間にとって不透明になるリスクも存在します。

問題が発生した際の原因特定や、顧客や関係者への説明が難しくなる点も、導入検討時に考慮すべき重要な課題です。

物流業界におけるAI導入事例

物流にAIを導入することで、配送コースや配送車両台数が約10%削減、商品探索時間の短縮、といった成果が報告されています。

AIを活用した配送シミュレータを導入（ファミリーマート）

株式会社ファミリーマートでは、2030年までに2017年度対比30%のCO2排出量削減を目標に掲げ、物流配送におけるCO2削減を積極的に推進しています。

2022年10月から弁当やサンドイッチなどの定温・チルド配送からAIを活用した配送シミュレータの運用を開始し、2023年10月からアイスクリームや冷凍食品などの冷凍配送、2024年6月から加工食品・ドライ飲料などの常温配送に導入し、店舗配送の最適化に繋げています。

効率的なルート設定によって配送コースや配送車両台数が約10%削減されるとともに、2017年度対比、走行距離で約5,300万キロ（約20%）を削減いたしました。

参考記事：物流配送におけるCO2削減を加速 物流配送において排出されるCO2を 2017年度対比12.8%削減｜ニュースリリース｜ファミリーマート

青果市場内の場内流通のAI動態分析（東京青果株式会社）

青果物の物流において、輸送ドライバー不足を背景に、大都市拠点市場へ出荷の集約が進み、東京青果が取り扱う量は年々増加しています。

しかし卸売場が狭く、場内渋滞が頻発していました。

場内卸売場では、社員や仲卸業者の経験に基づいて工夫した場内交通の運用がされていましたが、指針は属人的で、商品の滞留およびフォークリフト・ターレの導線混雑が発生していたということです。

そこで全体最適化のために、カメラで商品の配置およびフォークリフト・ターレの導線を撮影してAI動態分析を行い、施策の検討を実施しました。

商品が最適に配置され、フォークリフト・ターレの導線も適切に確保されれば、商品探索・ピッキングなどの仲卸業者の荷引き時間が短縮されます。

AI 動態分析では、最終的に、東京青果利用スペースの一定範囲を対象とした施策の試行と効果検証を実施 し、「実施した施策が、全体の利用効率向上に繋がる」との結論を得ました。

参考記事：農林水産省令和 3 年度補助事業として 「場内流通の AI 動態分析による物流改善施策検討・検証

まとめ

物流業界においても、AIの導入はEC市場の拡大や人手不足といった現代物流が抱える構造的課題を解決し、企業の競争力を維持・向上させるための必須戦略となっています。

初期導入費用や、現場の運用変更といった課題は存在しますが、明確な目的設定、そしてリスクを最小限に抑えるための「スモールスタート」戦略を採用することで、これらの障壁は十分に管理することが可能です。

AIは、配送ルートの最適化、倉庫作業の自動化、高精度な需要予測といった具体的な分野で、既に大きな成果を生み出し始めています。

できるだけ早期に、自社の課題を明確にし、AI技術を取り入れた物流DXを進める次の一歩を踏み出すことが、将来の競争力を確保するために重要となるでしょう。

エムニへの無料相談のご案内

エムニでは、製造業をはじめとする多様な業種に向けてAI導入の支援を行っており、企業様のニーズに合わせて無料相談を実施しています。

これまでに、住友電気工業、DENSO、東京ガス、太陽誘電、RESONAC、dynabook、エステー、大東建託など、さまざまな企業との取引実績があります。

AI導入の概要から具体的な導入事例、取引先の事例まで、疑問や不安をお持ちの方はぜひお気軽にご相談ください。

引用元：株式会社エムニ