この記事では、AI技術がトラック業界や物流セクターにもたらす革新的な変化に焦点を当てています。AIがどのようにドライバー不足や再配達問題などの大きな課題に対処しているか、またTesco社やDFS社などの企業によるAIを利用した成功事例、国土交通省の物流施策、さらにはAIシステムとロボット技術の進化が業界に与える影響について詳細に解説します。
AIが解消する物流の課題
絶えず変化する消費者の需要に応えるために、海外のトラック業界はAI活用によるイノベーションを追求しています。ここでは、AIがいかにして2つの大きな物流の課題「ドライバー不足」と「再配達問題」に取り組んでいるかを詳しく見ていきます。
深刻化するドライバー不足
日本のドライバーは現在、深刻な人手不足に直面しています。国土交通省のデータによると、道路貨物運送業の従業員数は2003年以降、増減を繰り返しながらも約180万人で安定しています。しかし、この分野で働く若者の割合は他の産業と比べて低いため、人手不足がとくに顕著です。
海外のトラック業界も、経済成長に伴う需要の拡大と、長時間労働によるドライバー不足という二つの課題に直面しています。これらの問題に対して、AI技術の導入が有望な解決策とされています。AIは配送ルートの最適化、貨物の積載計画、交通状況のリアルタイム分析を通じて、ドライバーの労働時間をより効率的に活用することを可能にします。さらに、自動運転トラックの開発が進み、将来的には人の手を必要としない配送の実現が期待されています。
効率化が必要な再配達問題
物流業界では、AI技術が運転手不足と再配達問題の解決に大きく貢献しています。AIによる配送ルートの最適化と貨物の積載計画により、限られたドライバーの労働時間を効率的に活用し、業務の効率化を実現しています。
再配達問題に対しては、AIを用いて顧客が在宅する可能性が高い時間を予測し、配送を行うことで再配達を減らします。さらに、リアルタイムの追跡システムにより顧客は配送状況を把握しやすくなり、受け取り率が向上します。このようにAIの導入により、物流業界は運転手不足や再配達の問題を減らし、効率的な配送システムを構築し、顧客満足度の向上にも貢献しています。
AIによる配送プロセスの革新
世界のトラック業界は、AI技術を活用して配送プロセスを効率化しています。AIは配送スケジュールの管理やルートの最適化、顧客満足度の向上に貢献し、物流に新しい展望をもたらしています。次に、Tesco社とDFS社のAIを用いた配送改革の成功事例に焦点を当てます。
Tesco社のダイナミック・スケジューリング成功事例
Tesco社は、ロンドンのAIコンサルタント会社サタリアと共同で、3年かけて「ダイナミック・スケジューリング」という新しいラストワンマイル配送システムを開発しました。
以前のシステムでは、1日の終わりにWebサイトからの注文に基づいて配送スケジュールを最適化していましたが、新システムでは、注文が入るとすぐに、他の注文との比較を行い、0.5秒以内に配送の実行可能性と空き枠を判断できます。
この変更により、常に最新のスケジュールが保たれ、顧客にはより多くの配送オプションが提供されます。また、当日配送や1時間枠の提供も可能になりました。新システムの導入により、配送車両の走行距離は1100万マイル以上短縮され、事業の燃費は5%改善されたと報告されています。
引用元名：パロアウトインサイト
DFS社のAI導入による配送効率化
DFS社は、50年の歴史を持つ家具企業で、サタリアとの4年間の共同開発により、オンライン配送予約が可能な新システムを導入し、店舗売上の月次更新と配送効率の10%以上の向上を実現しました。倉庫数を92から25に削減し、スタッフをスケジュール業務から解放し、生産性を向上させました。
配送スタッフは4日勤務4日休みのシフトへ移行し、新ブランド「ソフォロジー」の導入に伴い、配送車両を350台から250台に減少させました。また、店舗内の労働力最適化とデータ分析による売上の大幅増加、サプライヤーの信頼性分析による倉庫への商品到着予測の正確性向上などを通じて、業務効率とサービス品質を大きく改善しました。
引用元名：パロアウトインサイト
国と企業による物流効率化戦略
物流の最適化は、国の経済成長と企業の競争力強化に必要です。国土交通省の物流施策と物流総合効率化法は、AI技術を用いた問題解決を目指しています。以下では、これらの施策と、それを採用する企業例を紹介します。
国土交通省の推進する物流施策
国土交通省は「AIによる人間支援ターミナル」プロジェクトの一部として、コンテナターミナルでの外来トレーラーの自動走行に関する取り組みを令和2年度から開始しました。
以下、国土交通省が取り組んだ背景や内容について説明します。
1.取り組みの背景
コンテナターミナルのゲート付近での外来トレーラーの長時間待機問題が深刻化しています。これはドライバー不足とコンテナ輸送能力の低下を引き起こしており、荷役の効率化とドライバーの労働条件改善を通じて、コンテナ輸送力の維持が必要とされています。
2.取り組みの内容
公開募集を通じて実施場所を決定し、実際のターミナルでの現地調査と、模擬フィールドでの自動走行テストを実施しました。このテストでは、自動走行の安全性を検証しました。具体的には、走行レーンの逸脱、GNSSや各種センサーを使った車両位置の検出精度、指定された荷役位置での停止精度、荷役機械との連携など、現場での実証試験を行いました。
＜実証試験の内容＞
① 自動運転トレーラーの走行パターン
・指定されたルートからの偏差
・積載コンテナによるGNSSの精度影響
・直線区間と曲線区間の走行（走行幅、曲がり角度など）
② 荷役を模擬した指定位置と一時停止ポイントでの自動停止と再開始
3.現場実証の結果
ターミナルを模した模擬フィールドで行われた自動走行の基本操作と安全性について、大きな問題がないことが確認されました。しかし、社会実装に向けては、車両の走行速度の向上や停止精度の改善などの技術開発が必要です。また、実際のターミナルを基にした運用方法やルールに関して、関係者間でさらなる検討が求められます。
引用元名：デジタル社会実現ラボ
物流総合効率化法の実践例
物流業界は、AIのさまざまな利益を取り入れ、多様な状況でこの技術を適用しています。以下のセクションでは、「運送」、「倉庫管理」、「検品および仕分け」の各領域でのAIの実用例を具体的に展開します。
【運送】AIによる配送経路の最適化
ある車両配送システム開発企業が作成したAIによる配車管理システムは、走行中の車両からのデータを活用して精度の高い経路を提供し、ドライバーを支援します。
このシステムにより、配送作業に専念し、交通渋滞や運転負荷を考慮した配車計画やルートを効率的に立てることができます。直感的に操作できるユーザーインターフェースにより、簡単な配車作業のフローが実現可能です。既に複数の大手運送会社がこのシステムを導入し、運行時間の削減、コスト削減、人手不足の解消などの利益を得ています。
【倉庫管理】AI画像認識による作業効率の向上
AIに基づく画像認識システムを活用することで、倉庫作業の効率を大幅に向上させることができます。通常、検品時には製品のコードや品番の取得が必要ですが、コードのない商品ではこのプロセスに時間がかかります。ある企業の研究によると、多くの物流倉庫はコードありとコードなしの商品を混在させて管理しており、これは人的ミスを増やし、作業に多くの時間と労力を要する非効率的な方法です。
しかし、AI画像認識システムを使用すれば、スマートフォンのカメラで撮影した画像をAIが分析し、商品を識別して品番を自動で割り当てます。これにより、手動での確認作業が不要になり、作業時間が大きく削減されます。
【検品および仕分け】AIによる自動封入機の故障検出
一部の物流企業では、商品の封入作業を自動化するために自動封入機を使用していました。ただし、時折封入ミスが発生し、従業員が封入状態を目視で確認しても、外見上の異常が見分けられずに出荷されてしまうことがありました。
AIアプリケーションを導入した結果、異常を検知すると自動封入機が停止するようになり、不適切な封入を防止できるようになりました。これにより、封入状態の確認作業の負担が減少し、業務の効率化と品質の向上を達成しています。
AI活用による物流の新たな姿
AIの進化は、物流業界に革命をもたらし、新たな物流の姿を形作っています。このセクションでは、AIシステムとロボット技術の進化が物流業界にどのような影響を及ぼしているか、そして高精度な物流予測が企業にどのような効果をもたらしているのかを詳しく解説します。
AIシステムとロボット技術の進化
物流業界においてAIの利用は、輸送、保管、流通加工の各プロセスを効率的にシステム化し、作業の自動化を促進します。AIを取り入れた包括的な物流システムの実装により、全プロセスの統合管理が可能となり、物流予測の精度向上や配送ルートの効率化が実現します。AIが集めるデータは、システムの最適化や経営上の意思決定に役立ち、労働力の節約と長時間労働の削減にも貢献します。
最新のAIシステムとロボット技術は物流センターの自動化を推進し、従来の人手による作業を大きく減少させます。たとえば、ロボットを用いたピッキングシステムは、人間よりも迅速かつ正確に商品を選定し梱包する能力を持っています。
これにより、労働コストを削減し、ミスのリスクも低減します。さらに、AIによって制御される自律型ドローンや配送ロボットが普及すれば、最終顧客への配送プロセスも自動化される見通しです。
高精度な物流予測の実現とその効果
AI技術の進化は、物流業界に革命的な変化をもたらしています。高度な予測アルゴリズムにより、企業は在庫管理を効率化し、需給の不均衡を最小限に抑えることができるようになりました。さらに、精確な配送予測により、顧客満足度の向上とコスト削減が可能になっています。
ドローン技術の進化もまた、物流業界に新たな可能性を開いています。具体的には、都市部では、医薬品の緊急配送など、速やかな配送が求められる場面でドローンの利用が期待されています。山間部や離島など、アクセスが困難な地域では、ドローンを用いた物資輸送が効率的な物流インフラの構築に貢献しています。
今後の展望として、AIとドローン技術のさらなる進化により、物流業界はより迅速かつ効率的なサービス提供が可能になると考えられます。全体として、AIとドローンの進歩は、物流業界における効率性、信頼性、持続可能性の向上に繋がるでしょう。
