カテゴリー: ロジスティクス

倉庫と運輸の両面でのデジタル活用が進むロジスティクスの世界。ヒトが行う作業が多いからこそ、人手不足に対応したソリューションが求めらえる一方で、抜本的なビジネスプロセス全体の最適化は難しいといわれる。ここでは、スマートロジスティクスの基本と事例について紹介する。

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スマートロジスティクスとは
スマートロジスティクスは、主に「倉庫の管理」を行うためのものと、「輸送網を効率」的に行うものとに分かれる。

倉庫の管理を行うものとしては、ロボットや自動搬送機などを活用したもの、AVGと呼ばれる荷棚を動かすもの、ヒトによるピッキング作業を効率化し、ミスを少なくするもの、自動走行する搬送用機械(フォークリフトなども含む)、倉庫の設計システムやVR/ARなど、多岐にわたる。

また、輸送網については、トラックの自動走行や、トラックの状態管理、ドライバーの状態管理や、ラストワンマイルを解決するためのドローンなど、多くのテーマについて考える必要がある。

しかし、荷主や荷受け、倉庫管理者、物流業者などの様々なステークフォルダーが一つのモノを運ぶ役割を担っている現状、ビジネスプロセス全体を最適化し、人不足にも対応した、安価なロジスティクスを実現することは簡単ではない。

B2Cのロジスティクスにおいては、ECサイトの台頭で、荷物が飛躍的に増えている昨今、ビジネスプロセス横ぐしでの効率化が必須となる。

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基本と事例
スマートロジスティクスを実現する上で必要な基本と事例を紹介する。
スマートロジスティクスの基本

スマート物流プラットフォームのアーキテクチャ
スマート物流実現に必須となる標準化
スマート物流を実現するための3つの視点
物流におけるモノの動きの見える化に必要な要素

スマートロジスティクスの事例

デジタルツイン上で車両をシェアリングし、輸送効率が向上するか知りたい
スマートマット活用でホテル備品の発注を最適化

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記事一覧

  • C.H. Robinson、小口貨物輸送の集荷漏れを解消するAIエージェントを導入

    C.H. Robinson、小口貨物輸送の集荷漏れを解消するAIエージェントを導入

    複数の荷主の荷物を一つのトラックに積み合わせるLTL(小口貨物輸送)輸送において、指定時間に荷物を集荷できない「集荷漏れ」は、サプライチェーン全体に遅延の連鎖を招く課題となっている。

    こうした中、世界的な物流プラットフォームを提供するC.H. Robinsonは、自律的な「AIエージェント」を2026年1月26日より導入したことを発表した。

    今回導入されたシステムは、役割の異なる2つのAIエージェントが連携し、電話確認と意思決定を自律実行する。

    具体的には、一方のエージェントが運送業者へ電話をかけて状況を確認し、もう一方のエージェントが高度な推論を用いて「配送をどう継続させるか」という次のアクションを決定するというものだ。

    これらは人間のように1件ずつ処理するのではなく、同時に100件以上の通話と意思決定を行うことが可能とのことだ。

    導入にあたっては、まず同社の中小企業向け見積もり・予約プラットフォーム「Freightquote(フレイトクォート)」を利用する顧客に対して先行導入を実施した。

    このスモールスタートによる検証で技術的な有効性を確認した後、対象範囲を拡大し、LTL輸送サービスを利用する全顧客に対してAIエージェントの適用を開始した形だ。

    この段階的な展開により、特定のセグメントでの成功実証を基盤として、全社規模でのサプライチェーン提供を実現しているのだという。

    これにより、集荷漏れ確認作業の95%が自動化され、1日あたり350時間以上の手作業が削減された。

    また、荷物の準備不足などでトラックが無駄に戻ってくる「空振り」の再訪問回数を42%削減したほか、荷主にとっての輸送期間が最大1日短縮された。

    現在、このAIエージェントは11,000社以上の顧客に対し、1日数百件の出荷トラブルを解決しているとしている。

    なお、C.H. Robinsonではすでに30以上のAIエージェントが稼働しており、今回のAIエージェントもこれに加わった形だ。これらのAIエージェントは、LTLの価格見積もり、注文、貨物分類、出荷追跡、配達証明も処理する。

  • セーフィーとハコベル、AIカメラとトラック予約/受付システムでトラック入退場記録を自動化

    セーフィーとハコベル、AIカメラとトラック予約/受付システムでトラック入退場記録を自動化

    物流業界における人手不足が深刻化する中、2025年4月に施行された改正物流関連二法により、荷待ち・荷役時間の短縮が荷主の努力義務となった。

    さらに2026年4月からは、一定規模以上の「特定荷主」に対し、物流効率化に向けた中長期計画の提出が義務化される予定であり、現場ではトラックの待機時間や作業時間を正確に把握することが急務となっている。

    こうした中、クラウド録画サービスを提供するセーフィー株式会社と、物流プラットフォームを運営するハコベル株式会社は、セーフィーの「AI-Appナンバープレート認識」とハコベルのトラック予約/受付システム「トラック簿」のシステム連携を開始した。

    今回の連携により、これまで手作業や目視に頼っていた車両の入退場管理を、映像AIによって無人化・自動化することができる。

    具体的には、物流拠点のゲートに設置されたセーフィーのクラウドカメラが、入場するトラックのナンバープレートを「AI-Appナンバープレート認識」により自動で検知する。

    読み取られたデータはハコベルの「トラック簿」と即座に連携され、事前予約情報との照合および入場時刻の登録が自動的に行われる仕組みだ。

    同様に、荷役終了後の退場時にもカメラがナンバーを検知し、退場時刻を記録する。

    セーフィーとハコベル、AIカメラとトラック予約/受付システムでトラック入退場記録を自動化
    両ソリューションの連携イメージ

    この自動化により、事務所スタッフの受付業務負荷が軽減されるほか、人為的な記録ミスや改ざんの余地がない「正確な時間データ」の蓄積が可能となる。

    また、この蓄積された客観的なデータは、2026年4月から「特定荷主」に義務付けられる中長期計画策定の基礎資料(エビデンス)として活用できるとのことだ。

    両社は今後、同ソリューションのシステム導入から運用体制の構築、データ活用までを含めた提案を進めていくとしている。

  • 吉田海運、リスク運転50%削減の実績を基に全営業車両へ「AI搭載型ドライブレコーダ」導入を完了

    吉田海運、リスク運転50%削減の実績を基に全営業車両へ「AI搭載型ドライブレコーダ」導入を完了

    物流業界において、交通事故の防止は社会的責務であると同時に、輸送品質を担保し企業の信頼性を維持するための最重要課題である。

    しかし、従来のドライブレコーダによる管理は事後対応中心になりがちで、事故の未然防止やドライバごとの運転特性に応じたきめ細やかな指導には限界があった。

    こうした中、総合物流企業の吉田海運株式会社は、グループ会社を含む全営業車両に対し、AIを搭載したドライブレコーダの導入を完了したと発表した。

    今回採用されたのは、GOドライブ株式会社が提供するAIドラレコを活用した交通事故削減支援サービス「DRIVE CHART」を中心としたシステムだ。

    吉田海運グループでは、本格導入に先立ち、一部の拠点で実証運用を行っていた。その結果、約1年間で走行距離1,000kmあたりのリスク運転件数を約50%削減するという成果が確認された。

    吉田海運は、単にリスクを管理するだけでなく、蓄積された運転データをドライバ一人ひとりの特性に合わせた指導に活用することで、「人財育成」の強化につなげる狙いがあるとしている。

  • 日清医療食品、infonervの自動発注AI「α-発注」を導入し在庫を20%削減

    日清医療食品、infonervの自動発注AI「α-発注」を導入し在庫を20%削減

    日清医療食品株式会社は、全国の病院・福祉施設に対して給食受託事業を展開している企業だ。

    しかし、その物流を支える発注業務は、1倉庫あたり約2,000商品という膨大なSKU(在庫保管単位)を扱う必要があり、長らく熟練担当者の「経験」と「勘」に依存せざるを得ない状況が続いていた。

    この業務の属人化は、担当者の異動に伴う教育コスト(習熟に約1年)の増大や、個人による判断のばらつきが招く欠品・過剰在庫のリスクとなっており、業務プロセスの標準化が急務となっていた。

    こうした中、日清医療食品は、株式会社infonervが提供する自動発注AIソリューション「α-発注」を本格導入したと発表した。

    今回導入された「α-発注」は、過去の出荷実績や季節変動などのデータをAIが学習することで、最適な発注数を自動算出するSaaS型ソリューションだ。

    日清医療食品は、2年間の比較検討プロセスを経て本格導入に至り、毎月200SKUずつ段階的にAIへ移行する手法をとった。その結果、現場での信頼獲得が進み、当初の計画を上回るスピードで運用が定着したのだという。

    現在ではレギュラー商品の約80%をAIによる自動発注へ切り替えている。

    その導入効果は、業務効率と在庫適正化の両面で顕著に表れており、これまで5名体制で行っていた発注業務が4名での運用が可能となったことで、1日あたり1時間以上の工数削減を実現した。

    また、AIによる高精度な需要予測により、月末在庫量を最大で約20%削減することに成功している。これにより、倉庫保管料の圧縮や入荷作業の効率化にも寄与しているとのことだ。

  • イトーキ、オラクルのAIで自動物流倉庫の故障兆候を検知する予知保全システムを開発

    イトーキ、オラクルのAIで自動物流倉庫の故障兆候を検知する予知保全システムを開発

    株式会社イトーキは、日本オラクル株式会社の「Oracle Autonomous AI Database」と「Oracle Cloud Infrastructure(OCI) Data Science」を基盤に、自動物流倉庫の稼働データを収集・AI解析して故障の兆候を事前に把握する予知保全システムを開発したことを発表した。

    今回イトーキは、完全自律型データベースを提供する「Oracle Autonomous AI Database」と、フルマネージド・プラットフォーム「OCI Data Science」を活用し、稼働状況の可視化や稼働データの解析によって故障の兆候を検知することで、ダウンタイムの発生を軽減しつつ計画的なメンテナンスを実現できる予知保全システム「スマートメンテナンス」を開発した。

    「スマートメンテナンス」では、イトーキのシャトル式自動倉庫「システマストリーマー SAS-R」に取り付けたセンサや制御装置から収集した稼働データを「Oracle Autonomous AI Database」に集約し、拠点や季節ごとの差を調整しながら加工する。

    その後、業務知見と解析技術を組み合わせて重要な特徴量を抽出し、「OCI Data Science」上で多様な正常状態を考慮した機械学習モデルを開発する。

    このモデルを利用することで、現場で発生しうる多様な故障・異常パターンの予兆を早期に検知できる仕組みとなっている。

    収集する稼働データには、水平方向に荷物を搬送するシャトル台車(ドーリー)から取得したトルク値や、垂直方向に昇降するリフター(リザーバー)のセンサ情報などが含まれ、これらを蓄積・表示することで、設備の状態を継続的に監視する。

    こうしたデータの可視化を基盤に、異常検知や入庫制限、部品交換時期の最適化といった保全機能を展開する。

    なお、「スマートメンテナンス」は、現場に行かずに遠隔で状況把握・復旧を支援できる「リモートメンテナンス」と統合し、「ITOKIアドバンスドメンテナンス」として2026年1月より提供を開始するとしている。

  • i-PRO、AIカメラとハコベルのトラック予約/受付システム「トラック簿」とを連携

    i-PRO、AIカメラとハコベルのトラック予約/受付システム「トラック簿」とを連携

    i-PRO株式会社は、同社のAIネットワークカメラと、ハコベル株式会社が提供するトラック予約/受付システム「トラック簿」との連携を、2026年3月より開始する。

    この連携により、i-PROのAIネットワークカメラが車両ナンバーを自動で認識し、無償提供されるバース予約システム連携アプリケーションを通じてトラック簿へ情報を反映することで、入退場や荷役作業を自動的に記録する。

    i-PRO、AIカメラとハコベルのトラック予約/受付システム「トラック簿」とを連携
    システム構成イメージ

    なお、ゲートを設置している物流拠点では、ナンバー認識と予約情報の照合結果に基づき、到着車両に応じたゲートの自動開閉にも対応可能だ。

    他にも、システム構成のイメージとして、AIカメラのナンバー認識とトラック簿の予約情報連携によるトラック入退場時刻の自動記録や、予約情報と照合し入場制御することでの待機時間の削減、バースに設置したAIネットワークカメラが荷役作業の開始・終了を自動検知することでの役作業時間の可視化などが挙げられている。

    また、ナンバー認識をカメラ内で行うため、サーバの構築や運用が不要となり、導入コストを抑えることができる。さらに、録画映像を活用して作業状況の分析や業務改善にも役立てることが可能だ。

  • Univearthが物流CO2削減策に関する調査結果を発表、AI輸配送ルート最適化が最多とソフト施策に注目

    Univearthが物流CO2削減策に関する調査結果を発表、AI輸配送ルート最適化が最多とソフト施策に注目

    株式会社Univearthは、2025年7月1日〜7月20日に、荷主企業の物流業務従事者200人を対象とした「CO2排出量削減の具体的施策に関する調査」を実施した。

    調査の結果、CO2排出量削減策として最も多くの企業が取り組んでいる、または計画していると回答したのは「輸配送ルートの最適化、AI活用」で47.2%だった。

    この結果は、EVトラック導入のような高額なハードウェア投資に先行して、データとAIを活用した「運用の工夫(ソフト施策)」が、現実的かつ効果的な脱炭素への一手として捉えられていると考えられる。

    ルートの最適化は、車両の燃費といったハード面の改善に加え、走行距離そのものを削減するソフト面の対策であり、CO2排出量削減に直接寄与することが期待できる。

    その他の施策としては、2位がエネルギー効率の高い輸送モードへの転換(モーダルシフト)で44.7%、3位が最新車両・低燃費車両の利用推奨で38.2%、次いで積載効率向上が30.9%、共同配送の推進が30.1%となっている。

    Univearthが物流CO2削減策に関する調査結果を発表、AI輸配送ルート最適化が最多とソフト施策に注目
    「CO2排出量削減のために取り組んでいる、または計画している施策は?」に対する回答(n=123、複数回答)

    大規模な投資や輸送モードの転換といった施策と並び、日々のオペレーション改善に直結する「ルート最適化」がトップ、さらに「積載効率向上」「共同配送の推進」といったDX活用による効果が期待される項目も3割以上の支持を集めた。

    注目すべきは、「特に取り組んでいる施策はない」という回答がわずか7.3%に留まった点だ。

    これは、多くの荷主企業が、規模の大小にかかわらず脱炭素へのアクションを既に開始していることを示している。

    こうした調査結果から、企業の脱炭素化アプローチが「エコカー減税」に代表されるハードウェアの刷新フェーズから、「いかに賢く運ぶか」というソフトウェア・運用改善のフェーズへ移行していることが伺える。

    また、高額な設備投資を伴う施策よりも、「今すぐ始められ、かつ経済合理性の高い効果的な一手」が求められていると言える。

    出典:【荷主企業の脱炭素調査】CO2削減策、最多は「ルート最適化」。ハード投資より先に「運用の工夫」を求める企業の本音。

  • ケイヒン配送、ラピュタロボティクスのピッキングアシストロボットを導入し属人的運用脱却と生産性向上へ

    ケイヒン配送、ラピュタロボティクスのピッキングアシストロボットを導入し属人的運用脱却と生産性向上へ

    ケイヒン配送株式会社は、同社の横浜商品センターに、ラピュタロボティクス株式会社のピッキングアシストロボット「ラピュタPA-AMR 大容量モデル」を納入し、稼働を開始したと発表した。

    ケイヒン配送では、出荷作業がベテラン作業スタッフの経験やノウハウに依存しており、スポットワーカーや新人作業スタッフの即戦力化が課題となっていた。

    また、人手不足の深刻化により、現場オペレーションへの負荷が増大していた。

    こうした課題を解消し、属人的なオペレーションからの脱却と社内オペレーションの標準化を進めるため、今回人のピッキングをアシストする「ラピュタPA-AMR 大容量モデル」を導入した形だ。

    「ラピュタPA-AMR 大容量モデル」は、最大75Lサイズのオリコンや段ボールを積載することができるモデルだ。ピッキング容器に合わせてロボットのサイズを変更することができる。

    今回ケイヒン配送は「ラピュタPA-AMR大容量モデル」に30Lオリコンを4つ搭載し、オリコンごとに1オーダー分をピッキング可能にした。

    従来の60Lオリコンに複数オーダーをまとめる方式と比べ、4間口で同時に作業を進行でき、移動距離を削減する。

    これにより、マルチオーダーピッキングと歩行数削減の組み合わせることができ、従来比で2倍以上の生産性向上と、新人やスポットワーカーでも即戦力として活躍できる環境を整えるとしている。

    今後は、定例会を通じた稼働データや作業者別の生産性分析、環境・設定値の調整などを含むPDCAサイクルを継続的に実施するとしている。

    関連記事:ピッキングの重要性とは?ミスを低減し生産性向上やコスト削減に成功した製造業の事例も紹介

  • Hacobu、配車受発注・管理サービス「MOVO Vista」にAI配車支援機能を追加

    Hacobu、配車受発注・管理サービス「MOVO Vista」にAI配車支援機能を追加

    株式会社Hacobuは、同社の配車受発注・管理サービス「MOVO Vista(ムーボ・ヴィスタ)」に、AI配車支援機能を追加したことを発表した。

    「MOVO Vista」は、荷主企業・元請事業者・運送事業者といった企業間の契約を書面化・電子化し、配送案件の管理を支援する物流DXツールだ。

    出荷指示データをもとにチャーター便(トラックを貸し切る輸配送方式)の案件を作成し、協力運送事業者に輸配送を依頼することができる。

    しかし、複数の出荷指示からルートや車両サイズ、顧客ごとの条件を整理し、案件情報として反映する必要があり、現場での入力作業が負担となる場合があった。

    そこで追加されたAI配車支援機能では、生成AIを活用して案件情報を自動生成できるようにした。

    ユーザが対象となる出荷指示を選択することで、生成AIがその内容をもとにチャーター便の案件情報を自動生成する。

    自動生成された案件情報は画面上で確認でき、必要に応じて修正や調整が可能で、そのまま協力運送事業者への依頼に活用することができる。

    これにより、案件情報の入力作業を削減するとともに、業務効率化と情報精度の向上を支援する。

    利用シーンとしては、納品先が5件以内程度のシンプルなルート配車や、メーカ工場からの出荷指示を基に配送依頼書を作成するケース、完全自動化ではなく業務の補助としてAIを活用したいケースが挙げられている。

    なお、開発にあたっては、川崎重工業株式会社に実務で重視されるポイントやルールをヒアリングし、現場の業務に即した形で機能を設計したのだという。川崎重工業は、2025年5月に「MOVO Vista」を導入しており、明石工場において同機能の活用を開始しているとのことだ。

  • ナカノ商会、シマントと幹線輸送効率化へ向け輸配送計画システムを共同開発し運用を開始

    ナカノ商会、シマントと幹線輸送効率化へ向け輸配送計画システムを共同開発し運用を開始

    ヤマトホールディングス株式会社傘下で、広域輸配送・倉庫関連事業を行う株式会社ナカノ商会と株式会社シマントは、輸配送計画システム「Auto Dispatch」を共同開発し、2025年10月1日からナカノ商会で運用を開始すると発表した。

    「Auto Dispatch」は、ベテラン配車担当者のノウハウと大量の輸配送データ処理技術を活用して開発された輸配送計画システムだ。

    ナカノ商会のベテラン配車担当者たちのノウハウが配車ロジックに組み込まれているほか、大量データの処理・分析・提案を得意とするシマント独自のデータ処理技術を用いることで、一度に10万〜20万件の輸配送データ処理を行う。

    これにより、大量の輸配送案件に対して最適な組み合わせを自動計算し、物流事業者に無駄のない輸配送計画を提示する。

    ナカノ商会とシマント、幹線輸送効率化へ向け輸配送計画システムを共同開発し運用を開始
    「Auto Dispatch」の概要図

    「Auto Dispatch」を導入することで、「効率的な輸配送計画の自動作成による配車効率の向上」「運行を組み立てる配車担当者の計画策定力の向上」「幹線輸送の運行効率の向上」といった効果が期待されている。