物流業界の現状と課題
ネット通販の拡大やグローバル市場の変化により、物流業界はかつてないスピードで進化を求められています。しかしその一方で、人材・コスト・環境といった複数の課題が複雑に絡み合い、現場の負担はますます大きくなっています。ここでは、現在の物流業界を取り巻く代表的な課題を整理してみましょう。
人手不足が深刻化！2024年問題の影響とは？
2024年4月に施行された「働き方改革関連法」により、トラックドライバーにも時間外労働の上限規制が適用されました。これにより、運べる荷物の量が制限される「物流の2024年問題」が現実のものとなっています。特に長距離輸送を担う人材の確保は難しく、今後さらに深刻化が予想されます。
燃料費・人件費など物流コストの増大
燃料価格の高騰や人件費の上昇が、物流コストに直接的な影響を及ぼしています。また、輸送効率の改善が進まない限り、コスト増加は避けられません。企業の利益を圧迫する要因となっており、今後はより効率的な運用体制の整備が求められています。
EC市場の成長に伴うリードタイム短縮の必要性
EC市場の拡大に伴い、消費者の「すぐ届くのが当たり前」という意識は加速しています。これに応えるためには、在庫管理から出荷、配送までの一連の流れを一層スピーディーに行う必要があります。リードタイムの短縮は、顧客満足度を左右する重要な要素です。
カーボンニュートラル対応の課題
脱炭素社会の実現に向けた動きが加速する中、物流業界にもCO₂排出量の削減が求められています。EVトラックの導入やモーダルシフトなどの対策は進んでいるものの、導入コストやインフラ整備などの課題も多く、各企業の対応には温度差があります。
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AIで解決！物流の主要課題別アプローチ
人手不足、納期短縮、コストの上昇―。物流業界が直面するこれらの課題は、現場のオペレーションに大きな負荷をかけ続けています。そこで注目されているのが、AIの活用です。AIと聞くと先進的な技術という印象を受けがちですが、実際には現場に即した実用的な活用が始まっており、すでに成果を上げている企業も増えてきました。ここでは、AIを用いてどのように各課題へアプローチできるのかをご紹介します。
人手不足への対策
AIによる配車計画の自動化や、倉庫作業の動線最適化が進むことで、限られた人員でも効率よく業務を進められる環境が整いつつあります。たとえば、AIが作業の優先順位を判断し、指示を出す仕組みによって、熟練者に依存せず誰でも同じレベルで作業できるようになっていて、少人数でも安定したオペレーションが可能になります。
リードタイム短縮の実現
AIは、過去の配送実績や交通データ、天候などの変動要因をリアルタイムで分析し、最適な輸送ルートを即座に提案することができます。
渋滞やトラブルによる遅延リスクを最小限に抑え、納品までの時間短縮や需要予測の精度も向上し、在庫不足による遅延も防げるようになります。
コスト削減の方法
AIを活用した配送ルートの最適化や積載率の向上により、燃料費や人件費の削減が可能になります。また、AIが業務のムダを可視化することで、無駄な運行や在庫を見直すきっかけにもなります。これまで見落としていた非効率なポイントを洗い出し、持続可能なコスト管理を実現する手段として、AIは大きな武器となるでしょう。
AI活用の最前線！国内外の成功事例
株式会社セイノー情報サービス
株式会社セイノー情報サービスは、2025年3月、国内外の企業に対する新たな価値を提供するため、物流業界では初となる物流版AIエージェント「ロジスティクス・エージェント」の開発を表明しました。ロジスティクス・エージェントは、AIが人に代わって物流現場の状況を分析・判断、未来を予測し、問題解決のための改善アクションをガイドします。
併せて、自律型AIエージェントが人の承認を得ながら、必要な処理を自動実行するもので、人手不足をはじめとする物流の諸問題を解決、物流管理・物流現場を高度化する革新的なソリューションとして、国内マクロ物流コストにおける管理系コストを大幅に削減するとともに、50兆円全体の効率化を目指して社会課題を解決し、持続可能な物流の実現に貢献しますとしています。
出典）
https://www.siscloud.jp/news/20250327.html
日本通運株式会社
日本通運株式会社は、2025年4月、D2C(Direct to Consumer)向け物流Webアプリ「DCX（デジタル・コマース・トランスフォーメーション）」において、AIを活用した出荷予測サービスを新たにリリースしました。
D2Cを推進する事業者向けの、入出荷履歴や在庫明細をリアルタイムで確認できる物流Webアプリ「DCX」では、在庫管理を委託されているお客様に対し、蓄積された過去の出荷データを基に、AIを活用してアイテムごとの月別出荷数量を短時間で予測することが可能です。また、「DCX」のオプションメニューである「Business Insight」を活用し、「エリア別の出荷状況」や「期間別の在庫量」など、必要なデータをサブスクリプションサービスにて、販売やマーケティングの分析にご利用いただけます。
出荷予測サービスでは、最大3ヶ月先までの出荷数量を、上限から下限までの3パターンで予測することができ、過去のセールやキャンペーンなど予測における「例外値」の除外や、対象の納品先の特定など、様々な視点から予測精度の改善や検証を行う仕組みも設けています。
「DCX」を活用した在庫管理は、ＮＸグループの経験やノウハウを活かしながらオペレーションを実施しているため、正確な出荷予測を算出するための物流データについても、鮮度や精度の高い情報を蓄積することができます。
出典）
https://www.nipponexpress-holdings.com/ja/press/2025/20250403-1.html
株式会社オプティマインド
株式会社オプティマインドはラストワンマイルに特化した配車システム「Loogia（ルージア）」というアプリを開発しました。AI技術を活用した自動配車クラウドサービスです配送ルートの最適化を通じて、業務効率の向上やコスト削減を支援します。
・主な機能と特徴
高精度な経路探索：実際の走行データを解析し、交通状況や規制を考慮した最適な配送ルートを提案します。
直感的な操作性：シンプルなユーザーインターフェースにより、誰でも簡単に配車計画を作成・修正できます。
API連携：既存のシステムと連携し、ルート計算結果の取得や最新の走行ルートの更新が可能です。
ドライバーの配送時間の短縮、コスト削減、カーボンニュートラル・SDGsの実績があります。
出典）
アスクル株式会社
2023年11月、アスクル株式会社は、物流センターと補充倉庫間の商品輸送（横持ち）計画にAIを活用した需要予測モデルを導入し、全国の物流拠点で展開を開始しました。
このAI需要予測モデルは、物流センターとその近郊に位置する補充倉庫間での「いつ・どこからどこへ・何を・いくつ運ぶべきか」をAIが指示するものです。従来は担当者が経験や知見を基に手作業で計画を立てていましたが、AIの活用により予測精度が向上し、作業工数の削減にもつながりました。
・ALP横浜センターで得られた成果
商品横持ち指示の作成工数：約75％減/日
入出荷作業：約30％減/日
フォークリフト作業：約15％減/日
出典）
https://www.askul.co.jp/kaisya/dx/stories/00147.html
物流DXを成功させるためのAI導入ステップ
物流業界において、AIの導入はもはや一部の先進企業だけのものではなくなりました。人手不足やリードタイム短縮、コスト削減といった喫緊の課題に直面するなか、AI技術の活用は業務改善の大きな鍵となっています。とはいえ、導入には段階的な準備と明確な目的設定が欠かせません。ここでは、物流DXを成功に導くためのAI導入ステップを整理してご紹介します。
1. 現状把握と課題の洗い出し
まず取り組むべきは、現場で何が起きているかを丁寧に見つめ直すことです。過剰な人手を要する作業、トラブルが頻発する工程、非効率なルート設定など、定性的・定量的なデータをもとに課題を洗い出します。AIの導入は“目的ありき”で考えるべきで、現場の声と数字に基づいた分析が欠かせません。
2. 小さく始めるPoC（概念実証）から
いきなり全体に適用するのではなく、一部の業務やエリアから小規模にAI導入を試みる「PoC（Proof of Concept）」が有効です。たとえば、倉庫内の入出荷業務や特定配送エリアでのルート最適化など。PoCを通じて効果検証を行い、現場との相性や改善余地を確認してから本格展開につなげます。
3. システム連携とデータ基盤の整備
AIを活かすためには、既存のWMS（倉庫管理システム）やTMS（輸送管理システム）との連携が重要です。
IoT機器やセンサーからの情報を活用するには、リアルタイムでデータを収集・統合・分析できる仕組みが必要です。サイロ化された情報を横断的につなげることで、AIの力を最大限に引き出せます。
4. 現場との対話と運用設計
技術だけでなく、実際にその技術を使う人たちの理解と納得があってこそAI導入は成功します。操作性や現場負荷に配慮しながら、丁寧な導入研修とフォローアップを行いましょう。現場の声を吸い上げながら柔軟に改善する姿勢が、継続的な活用につながります。
AI導入の課題とその解決策
物流業界におけるAIの活用は、業務の効率化や省人化に大きな可能性をもたらしています。しかし、実際の導入に踏み切ろうとすると、コストや技術、人材などの課題が浮き彫りになります。ここでは、企業が直面しやすい代表的な課題と、その解決に向けた視点を紹介します。
導入コストの問題：ROI（投資対効果）を最大化するには？
AI導入には、システム構築費用や初期投資が必要不可欠です。そのため、効果が見えるまでの期間や、費用対効果に不安を感じる企業も多いのが現状です。まずはスモールスタートで始め、限定された業務範囲で導入・検証を行うことで、リスクを抑えながら効果を可視化することができます。段階的な拡張によって、投資対効果の最大化を図ることが重要です。
データ品質の確保：正確なデータがAI精度を左右する
AIの精度は、もとになるデータの質に大きく左右されます。紙帳票や属人的な記録が多い物流現場では、まずデジタルデータを蓄積する基盤づくりから始める必要があります。IoT機器の導入や既存の業務システムとの連携により、リアルタイムで正確な情報を取得できる仕組みを整えることが、AI活用の土台になります。
既存システムとの統合：WMS・TMSとの連携
AIを単体で導入しても、現場の業務に活きなければ意味がありません。既に稼働しているWMS（倉庫管理システム）やTMS（輸送管理システム）との連携は必須です。APIやミドルウェアを活用して、シームレスに情報を連携させることで、AIによる判断がより実務的な価値を持つようになります。
社内のAI活用スキル不足
「AIをどう使えばいいかわからない」「現場で使いこなせるか不安」という声も少なくありません。この課題には、外部パートナーとの連携や、社内向けのトレーニング、勉強会の開催といった取り組みが効果的です。導入を進める際は、現場の担当者を巻き込みながら、技術に対する理解を深めていくことが成功の鍵になります。
物流業界の未来！AI×DXでどのように進化するのか？
今、物流の現場では大きな変化が始まっています。人手不足やコスト高騰といった課題に直面する中で、AIやデジタル技術の導入が、現場の働き方やサービスの在り方そのものを変えつつあります。ここでは、物流業界がこれからどのように進化していくのか、その未来像を具体的に解説していきます。
完全自動倉庫とドローン配送の普及
すでに一部の倉庫では、人の手を介さずに荷物を仕分け・搬送できる「フルオート倉庫」が稼働を始めています。AGV（無人搬送車）やロボットアーム、AIピッキングなどが連携し、効率よく作業を進めることで、大幅な省人化が実現しています。また、ドローンや無人配送ロボットによるラストワンマイルの配送も実用化が進み、特に過疎地や災害時の輸送手段として注目されています。
カーボンニュートラルとAIの融合で環境負荷削減
温室効果ガスの排出削減は、全業界の共通課題です。物流でも、AIを活用した最適ルートの計算や、配送の積載率向上によって、トラックの運行回数や走行距離を削減する取り組みが広がっています。さらに、EV（電気自動車）やFCV（燃料電池車）の導入、再生可能エネルギーを活用した物流センターの運営など、環境負荷を最小限に抑えるための工夫が加速しています。
物流企業が今取り組むべきAI戦略とは？
AI導入の目的は、「自動化」ではなく「最適化」にあります。だからこそ、いきなり大掛かりなシステムを入れるのではなく、自社の課題に合ったテーマから始めることが大切です。
たとえば、配車業務の効率化、需要予測、在庫管理の精度向上など、身近な業務の見直しから着手することで、AIの効果を実感しやすくなります。現場の声を活かしながら、少しずつでも継続的に取り組むことが、未来への確かな一歩になります。
まとめ
本記事では、物流業界が直面する人手不足やコスト増、リードタイムの短縮といった課題に対して、AIを活用した具体的な解決策をご紹介しました。倉庫内作業の自動化、最適な輸送ルートの算出、需要予測の精度向上など、AIの導入は単なる効率化にとどまらず、業務全体の質を底上げする大きな武器となります。
今後、物流DXがさらに進む中で、AIをどう活用するかが企業の競争力を左右する鍵となるでしょう。未来の物流に向けた第一歩として、ぜひ自社に合った取り組みから始めてみてください。
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。
