~　今回はAIを用いた物流システムについてどのようなものがあるのかご紹介いたします。

　どのような場面でAIの活躍の機会があるのか、そのイメージをもってもらえればと思います。　~

【物流業界が抱える課題】

AIの事例紹介の前に物流業界が抱える課題について確認しましょう。AIに頼る理由は今現在抱えている課題について解決したいという思いから研究、開発が行われておりますので、AIを用いる動機について確認しておきます。

1. 人手不足

　現在物流業界は深刻な人手不足に陥っております。これはどの業界においても叫ばれている事ですが、物流業界は特に近年の情勢の影響が強いです。それはネットショッピングによる影響です。いつでもどこでも利用可能なネットショッピングですが、そのサービスを可能にするために物流業界も24時間稼働している必要があり、この長時間稼働に対応した人員が十分に確保できていないというのが現状です。

2. トラックの運送効率の悪化

　ネットショッピング普及による物流業界の影響については上記で記載いたしましたが、運送への影響も大きいです。それは単に配送する商品の量が増えたことによるものだけでなく、個人宛の荷物が増えたことによる小口発送の増加にも影響を及ぼしております。これにより、一つの届け先のルートに対する荷物の細分化に発展し、トラックへ積載率も減っているのです。その結果、荷物は増えたが一度に運べる量が少ないので、運送効率が著しく低下し、コストや労働時間に多大な影響を及ぼしております。

3. 需要に適用した倉庫管理

　倉庫に商品を保管するにあたってそれぞれの商品に対して適切な量を保管するというのはとても大切なことです。しかしながら、どの商品をどれだけ在庫すればよいかといった需要予測は難しく、人間に判断させるにはかなり高度な技術を要します。

解決策①：画像認識による在庫管理

　倉庫の入出荷業務では商品に欠損がないかを検品したり、商品のバーコードやラベルを読み取ることで、想定された箇所に在庫し、WMSといういわゆる倉庫管理システムで管理を行います。これらはAIの画像認識処理を用いることで、人の手を介さずにどこに在庫すればよいか、といった情報を得ることができます。そして得た情報より、ロボットを介して在庫することで、業務の自動化が行えます。これにより、効率化が実現できますし、ヒューマンエラーの削減にも貢献できます。

解決策②：AIを活用した需要予測

　適正な在庫を維持することは倉庫のコスト削減を実現できますが、AIを用いれば、季節や温度、または直近の傾向や世の中の情勢を基に商品の適正在庫を導くことができます。需要予測はAIが得意とする分野の一つでもありますので、大きな効果が期待できます。また需要予測が適切に行えるどこにどれだけの人員を割り当てればよいかといった人員の最適化も行えます。

解決策③：AIを活用した配車システム

　配車システムとは、商品の重量や容積から、最適な配送コースや配送計画を作成するものです。ここにAIを絡めることによって、過去のデータや適切なデータを導くためのアルゴリズム、その倉庫でのルールといったものから、どのように配送計画を組めば、低コストかつ、高効率で配送することができるかを導きだせるものです。近年、飛躍的にコンピュータの計算精度が向上したことにより、実用的なシステムとなってきました。

いかがでしたでしょうか弊社でも上記に基づいた内容のAIの研究・開発を進めておりますので、物流ではどのようにAIが活用されているのかイメージを持っていただければ幸いです。