物流業界が対面する2024年問題とは
物流業界が直面している「2024年問題」とは、2024年4月からドライバーの労働時間に上限が設けられることに伴って生じる問題のことを指します。
2019年4月に施行された労働者の時間外労働に関する規制で、例外的に5年間の猶予期間が設けられていた物流・運送・建設・医療業界では、その猶予期間が2024年3月末で終了するため、2024年4月からは物流・運送業界のトラックドライバーに対しても時間外労働規制が適用されることとなります。
この時間外労働の規制により人員の確保がさらに難しくなる可能性があります。
特に労働者不足は深刻で、配送効率の低下を招く主要な要因となっています。
この問題への対応策として、多くの企業がAI技術を導入し始めています。AIは、自動化された倉庫管理、効率的なルート計画、運輸最適化など、物流の各段階で活用されており、効率的かつ持続可能な物流システム構築を目指しています。
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2024年問題を前にした物流業界の課題とは
2024年問題を前にし、物流業界は労働力不足、積載効率の低下、再配達数の増加など複数の課題に直面しています。
労働力不足
物流業界は、長い労働時間が問題視されており、少子高齢化による人材不足も不安視されています。
また、トラックドライバーの平均年齢は高齢化が進んでおり、若い人材が深夜運転や長時間労働を行うような仕事を避ける傾向にあるため、労働力不足が深刻となっています。
積載効率の低下
EC市場の拡大により、小口配送が増加傾向にあります。
1回当たりの貨物量が減り、トラックの許容積載能力よりも下回った状態で配送しているため、小口化がさらに進むと、荷物の積み降ろしの時間や手間も増えることになります。
再配達数の増加
EC市場の拡大し、ユーザーの利便性をあげることから、再配達の数も増加傾向にあり、これもドライバーの負担になっているのが現状です。
これらの課題に対処するため、AIを活用した自動化技術やデータ分析が注目されており、より効率的かつ持続可能な物流システムの構築が進められています。
物流業界でAIを導入するメリットは？
物流業界でAIを導入することは多くのメリットをもたらします。
AI技術を活用し配送ルートを最適化したり、倉庫内でのAIロボットの利用やデータ管理の自動化などの取り組みが挙げられます。
配送ルートの最適化
AIを活用し配送計画を最適化することで、短時間で効率的な配送ルートの予測が可能になります。
また、交通量データから渋滞予測なども可能になり、スムーズな配送も実現します。適切な配送ルートを予測することで、業務効率化が望めます。
需要予測の向上
物流企業に溜まっている集荷量や配送料などの膨大なデータをAIが分析することで、ビッグデータを高い精度で予測し、物流量の予測が可能になります。
在庫の適正化
AIが精度の高い予測をすることで、必要な在庫数量を算出することができるようになります。その結果、過剰在庫を抱えるリスクが軽減されます。
作業効率化と労働力不足の解消
AIを搭載した画像認識システムで不良品を検出したり、倉庫内で荷物を運搬するAMR（自律走行搬送ロボット）を導入することで、労働力不足が改善されます。
AIの導入により、全体の運用コスト削減とサービス品質の向上が期待され、持続可能なビジネスモデルへの転換を支援します。
AI導入事例（配送・倉庫・検品）
AI技術の導入により、物流業界は大きな変革を遂げています。
配送分野では、AIがリアルタイムで交通状況を分析し、最適な配送ルートを計算します。
これにより配送時間の短縮とコスト削減が実現しています。
倉庫管理では、AIを活用した自動化ロボットが商品のピッキングや仕分けを行い、作業の効率化が進んでいます。
また、検品プロセスにおいても、AIによる画像認識技術を使用して製品の品質を高速かつ正確に検査し、品質保証の精度を向上させています。
【配送】株式会社ファミリーマート
コンビニエンスストア大手の株式会社ファミリーマートでは、既製品のAIシステムをルート作成に使ってきましたが、効率的な商品配送を実現するため、AIの自社開発を行いました。
効率的な配送の実現により、エリアごとのトラック数を減らしたり、輸送コストやCO2排出量の削減を目指しています。
【配送】ヤマト運輸株式会社
配送センターで扱う荷物量を予測する新たなデータ分析システムを本格導入。
過去4年分の荷物の集荷や配達データなどを基に、機械学習のアルゴリズムを用いて、全国に約6500カ所ある配送センターにいつ、どのくらいの荷物が届くかを予測。
AIの開発や運用・保守を円滑に管理するために「MLOps」も取り入れました。
【倉庫】サントリーロジスティクス株式会社/富士通株式会社
フォークリストのドライブ映像データを活用し、フォークリフトの安全性を高めるAIシステムを開発。
乗務員の操作から、爪操作と走行状態を検知し、危険な操作を抽出・判定することに成功しました。
【倉庫】アスクル株式会社
アスクル株式会社がm物流センターと補充倉庫間の拠点間で商品輸送を行う「横持ち計画」にAIを使用した需要予測モデルを導入。
従来、担当者が経験や知見を生かして手作業で計画を立てていたが、同モデルの使用によりAIで予測した結果に基づく商品横持ち指示が可能となり、需要予測の精度向上に加え、作業工数の削減につながりました。
【検品】株式会社NTTロジスコ
株式会社NTTロジスコは、撤去・回収したレンタルの通信機器の再利用のためのクリーニング・動作試験・再生品のセット化などのリファビッシュ業務を手掛けており、そのリファビッシュ作業のうち、クリーニング済みのレンタル機器本体や付属品の電源アダプターのセット化作業において、AI画像認識技術を活用した自動検品システムを活用しています。
これにより、1人当たりの処理台数の生産性が60%向上し、検品ミスは0%を達成しています。
これらの事例から、AIの活用が業務の効率化と精度向上に貢献していることが分かります。
AIで物流業の課題を解決！
物流業界はAI技術を駆使して、多くの課題への解決策を提供しています。
例えば、AIは配送ルートの最適化に活用され、無駄な運行を削減しながら時間と燃料コストを節約しています。
さらに、AI搭載の自動化ロボットが倉庫内での商品のピッキングや梱包作業を効率的に行うことで、人手不足の解消と作業のスピードアップを実現。
また、AIによる需要予測モデルは、在庫管理を精密に行うことを可能にし、過剰在庫や品切れのリスクを大幅に低減します。
これらの技術は、物流業界の生産性を向上させ、経済的利益だけでなく顧客満足度の向上にも寄与しています。
AI導入するならアイディオット
物流業界におけるAI導入で、アイディオットが提供するソリューションは特に注目に値します。
私たちは、運送ルート最適化、自動倉庫管理、在庫予測など、業務の効率化を図る多彩なAIツールを提供しています。
特に強みは、独自のアルゴリズムを使用したリアルタイムデータ処理技術で、これにより顧客はより迅速かつ正確に情報を活用し、意思決定を行うことができます。
アイディオットの技術を活用することで、コスト削減、時間短縮、顧客サービスの向上が期待でき、競争力のあるビジネス運営が可能になります。
まとめ
物流業界におけるAI導入は、多岐にわたる課題に対応するための鍵となっています。
この分野では、AIを用いた自動化とデータ分析が業務の効率化、コスト削減、配送の高速化を実現しており、競争力の向上に直結しています。
具体的な導入事例としては、配送ルートの最適化、倉庫内の自動化システム、顧客需要の予測などが挙げられます。
これらの技術は業務を効率化し、より迅速なサービス提供を可能にし、最終的には顧客満足度の向上をもたらしています。
物流業界におけるAIの活用は今後も拡大すると見込まれ、その進化に注目が集まっています。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
