【完全版】AI物流の導入手順と活用法3選

物流業界では今、AIを活用した省人化・自動化の動きが加速しています。

AI物流は、デバン作業の効率化、倉庫内ロボットの導入、配送ルートの最適化などにより、現場の課題を大きく変えつつあります。

本記事では、名古屋・飛島をはじめとした導入事例や、AI物流のメリット・デメリット、生成AIとの連携による可能性まで、企業が検討すべき最新動向を解説します。

AI物流が注目される背景

AIの進化により、物流業界にも変革の波が押し寄せています。 この記事では「AI物流がなぜ注目されているのか」を出発点に、背景となる業界の課題や、AI導入で解決できることを解説します。

特に「人手不足」「再配達問題」「EC拡大による物流負担」に注目し、 AIがどのようにそれらの課題にアプローチしているのかを詳しく紹介します。

深刻化する人手不足と再配達問題

高齢化による労働力の減少に加え、若年層の就労者が集まりにくい現状により、人手不足と再配達問題が深刻化しています。

運送ドライバーや倉庫作業員の確保が難しくなり、現場では人手不足による業務の遅延や過重労働が常態化しています。

EC市場拡大による物流負担の増加

EC市場拡大による、宅配便の取り扱い件数や再配達率の増加など、物流負担の増加が要因です。

なかでも「1人の顧客が少量の商品を頻繁に注文する」購買スタイルや、即日・翌日配送への需要の高まりにより、出荷・仕分け・在庫管理といった業務が煩雑化しています。

さらに、セールやキャンペーン期間中の注文集中により、一時的に現場の作業が逼迫しているのが現状です。

こうした背景から、従来の人力中心の体制では対応が困難となりつつあり、AIを活用した自動化や最適化によって業務の効率化と負担軽減を図る動きが加速しています。

AI物流導入で得られる4つのメリット

AIを導入することで、物流の現場にはどのようなメリットがあるのでしょうか。

本章では「配送ルートの最適化による時間短縮」「在庫管理の効率化」「作業の省人化」「労働環境の改善による安全性向上」という4つの観点から、 AI物流の具体的な効果について解説していきます。

配送ルートの最適化による時間短縮

配送ルートの最適化によって、配送の時間短縮と効率化が実現します。

AIは道路の混雑状況や天候などのデータをもとに、ドライバーにとって最も効率の良いルートを自動で提案します。 これにより、無駄な移動を減らして配送スピードが向上し、燃料コストの削減にもつながります。

在庫管理の効率化

在庫管理の効率化によって、欠品や在庫のムダを減らせます。

AIは過去の販売データや季節ごとの傾向などから需要を予測し、必要な在庫量を適切に計算します。 その結果、在庫の持ちすぎや不足を防ぐことができ、倉庫管理の負担軽減やコスト削減にもつながります。

作業の省人化

作業の省人化によって、人手不足の対策と作業効率の向上が期待されます。

AIとロボットの連携により、倉庫内のピッキングや仕分け作業を自動で行えるようになります。 人が介在しない工程が増えることで、作業時間の短縮やミスの削減にもつながり、全体の生産性が向上します。

労働環境改善による安全性向上

労働環境の改善によって、作業者の安全性や働きやすさが向上します。

AIを使うことで、重量物の取り扱いや危険な作業を機械に任せることができ、負担の大きい作業を軽減できます。 また、AIによる危険予測で事故を未然に防ぐ仕組みも進化しており、より安全な職場づくりが進んでいます。

AI物流導入時に注意すべき3つのポイント

AI物流導入時に注意すべき3つのポイントについて、導入前に知っておきたい代表的な課題を整理しました。

本章では「導入初期費用の負担が大きい」「既存システムとの連携が複雑になる」「AI運用に必要なデータ整備の負担増加」といった、導入時に特に注意すべき3つの課題について、わかりやすく解説します。

導入初期費用の負担が大きい

AI物流の導入には、システム構築や機器導入、教育コストなど、初期費用の負担が大きいという課題があります。

特に一括で多額の投資が必要となるため、コスト面を理由に導入を見送る企業も少なくありません。

加えて、自社業務に合わせたカスタマイズや初期運用時のサポート契約なども追加費用として発生します。

こうした負担を抑えるには、段階的な導入や、補助金・助成金制度の活用が現実的な選択肢となるでしょう。

既存システムとの連携が複雑になる

AI物流導入時には、在庫管理や受注処理などの既存システムと連携させる必要がありますが、その作業は複雑になります。

特に、仕様の違いやデータ形式の不一致といった技術的な課題が原因で、統合作業が長期化するケースもあります。

さらに、部署ごとに異なるシステムを利用している場合は、全体の連携調整に手間がかかり、社内のITリソースに大きな影響を与えることもあります。

こうした問題を避けるためにも、事前に各システムの互換性やAPI仕様を確認し、スムーズな連携計画を立てることが重要です。

AI運用に必要なデータ整備の負担増加

AIは大量かつ正確なデータをもとに動作するため、AI運用に必要なデータ整備の負担が増加します。

導入前には、既存データの欠損や重複、フォーマットのばらつきを確認・修正する作業が必要です。

さらに、AIの分析精度を高めるために、新たなデータ項目の追加やセンサー機器によるデータ収集体制の構築も求められる場合があります。 

その結果、導入初期には通常業務と並行して多くの時間と人手を割く必要があり、現場への負担が一時的に増す可能性があります。

AI物流は中小企業でも導入可能？費用と補助金制度

AI物流は中小企業でも導入可能です。

ただし、初期投資の費用負担や社内体制の整備といった課題もあるため、補助金や助成金の活用が導入のカギを握ります。

本章では、「AI物流システム導入に必要な費用目安」と「中小企業向けの補助金・助成金の利用方法」についてわかりやすく解説します。

AI物流システム導入に必要な費用目安

AI物流システム導入に必要な費用目安は、数十万円〜数百万円の初期コストが発生します。

内訳には、AIソフトウェアのライセンス料、初期設定費、システム連携の開発費、社員向けの操作研修費などが含まれます。

また、クラウド型かオンプレミス型かによっても、導入費用は大きく異なります。

導入範囲や必要な機能を絞ることで、スモールスタートによる費用抑制も可能です。

中小企業向けの補助金・助成金の利用方法

中小企業向けには、「IT導入補助金」や「ものづくり補助金」といった補助制度があります。

これらの制度は、AIシステムや自動化ツールの導入費用に対し、1/2〜2/3の補助が受けられる場合があります。

資金面で不安を感じる企業にとって、導入の大きな後押しとなるでしょう。

なお、制度の内容や申請条件は年度や自治体によって異なるため、事前に公式サイトなどで確認しておくことが重要です。

AI物流導入事例4選

AI物流は、すでに多くの企業で導入が進められており、さまざまな業務の効率化に活用されています。

本章では、以下のような代表的な導入事例を4つご紹介します。

・Amazon｜倉庫内AIロボット導入事例

・佐川急便｜AIを活用した配送ルート最適化システム「Loogia」

・サントリーロジスティクス｜AIフォークリフト運転評価システム

・三菱倉庫｜名古屋のEC物流拠点におけるAIロボット活用

Amazon｜倉庫内AIロボット導入事例

Amazonでは、倉庫内にAIロボットを導入し、ピッキングや棚移動の効率化を図っています。

AIは商品の位置や最適な動線をリアルタイムで計算し、ロボットの動きを自律的に制御しています。この仕組みにより作業速度が向上し、人的ミスの削減にもつながっています。

佐川急便｜AIを活用した配送ルート最適化システム「Loogia」

佐川急便ではAIを活用した配送ルート最適化システムを導入しています。

Loogiaは、交通状況や荷物量、配達順などのデータを基に、最短かつ効率的な配達ルートを案内します。 その結果、配達時間の短縮や再配達率の低下、ドライバーの負担軽減に大きく貢献しています。

サントリーロジスティクス｜AIフォークリフト運転評価システム

サントリーロジスティクスでは、AIを活用したフォークリフトの運転評価システムを導入しています。

AIが走行ルートや操作内容を解析し、安全性や効率性を自動で評価することで、ドライバーの運転技術向上を支援しています。 事故の予防や指導内容の標準化にもつながっています。

三菱倉庫｜名古屋のEC物流拠点におけるAIロボット活用

三菱倉庫は、名古屋のEC物流拠点におけるAIロボット活用を進めています。

商品のサイズや重量、出荷先に応じてAIが自動で仕分け指示を出すことで、作業時間の大幅短縮と人手不足の解消を実現しています。 効率性と品質の両立に成功している例です。

AI物流を導入する際の具体的な手順

AI物流を導入するには、どのような手順を踏めばよいのでしょうか。

本章では「導入目的・課題の明確化」「導入に必要なデータ収集・整理」「AI物流システムの選定・比較検討」「システム導入・テスト運用の実施」「本格運用開始後の効果検証・改善サイクルの確立」の流れに沿って、 導入時の具体的な手順をわかりやすく解説します。

導入目的・課題の明確化

「人手不足の解消」や「配送業務の効率化」など、導入目的や課題の明確化はAI物流導入の重要なステップです。

改善したいポイントを具体的に洗い出せば、導入すべきAIシステムの種類や適用範囲が明確になります。

業務全体を見直し、どの工程にAIを活用すべきかを整理することで、投資効果の最大化が期待できます。

目的が曖昧なまま導入を進めると、想定外のコストや機能不足に悩まされるリスクがあるため、事前準備は欠かせません。

導入に必要なデータ収集・整理

AI物流を導入するには、配送履歴や在庫情報、注文データなど、正確な情報の収集と整理が不可欠です。

AIはこれらのデータをもとに予測や判断を行うため、情報の精度が運用成果に直結します。

そのためには、既存データの欠損や重複の確認、入力フォーマットの統一、新たなデータ項目の設定といった事前準備が求められます。

また、センサー機器や業務システムとの連携により、リアルタイムでデータを取得できる環境づくりも重要です。

AI物流システムの選定・比較検討

AI物流を導入するには、自社に適したシステムを選定・比較検討することが重要です。

機能面では、導入目的に合致した内容が備わっているか、操作性やカスタマイズの柔軟性があるかを確認しましょう。

費用面では、初期導入費に加えて、ライセンス料やメンテナンス費用など、継続的な運用コストも考慮が必要です。

また、保守体制の充実度やトラブル時の対応スピード、ベンダーの実績なども比較のポイントとなります。

システム導入・テスト運用の実施

AI物流システムを導入する際は、本番稼働前にテスト運用を実施し、業務への影響を事前に検証することが重要です。

まずは限定的な範囲で試験的に導入し、システムの操作性や現場スタッフの習熟度、業務フローへの影響などを確認します。

この段階で課題を把握することで、不具合や混乱のリスクを最小限に抑えられます。

テスト結果をもとにシステムの最適化を行うことで、正式導入後のスムーズな運用につながります。

本格運用開始後の効果検証・改善サイクルの確立

本格運用が始まった後は、業務効率や人件費、エラー件数、配送スピードなどの指標をもとに、導入前後の成果を比較しながら継続的な改善サイクルを構築することが重要です。

効果検証では、「処理スピードの向上」「誤配送の削減」「作業効率の改善」などをKPI（重要業績評価指標）として数値化し、客観的に評価します。

あらかじめKPIを設定しておくことで、改善の進捗や課題を明確に把握できるようになります。

また、PDCA（Plan・Do・Check・Act）を繰り返すことで、小さな改善を積み重ね、AI物流システムのパフォーマンスを長期的に最適化できます。

AI物流の今後の展開

AI技術の進化により、物流の未来はさらに加速しています。

本章では、「無人物流が実現する可能性」と「生成AI×物流の新たな取り組み」について、 今後の業界動向やテクノロジーの進展を交えて詳しく解説します。

無人物流が実現する可能性

無人物流は、人手不足の解消と業務効率の向上を両立できる次世代の物流手段として注目されています。

自動運転車両やドローンによる配送、無人フォークリフトによる倉庫作業はすでに実証実験が進んでおり、

AIの環境認識や判断技術により、人の操作なしでも正確な搬送や積み下ろしが可能です。

今後は、24時間稼働の自律型物流ネットワークが実現し、物流インフラ全体の変革につながると期待されています。

生成AI×物流の新たな取り組み

生成AIは、需要予測や業務改善のシナリオを自動生成し、物流計画の最適化を支援しています。

例えば、自然言語による指示で倉庫管理システムを操作したり、チャット形式で配送オペレーションを調整するなど、実務への応用も進みつつあります。

従来のAIでは難しかった柔軟な判断や提案にも対応できる点が、物流の高度化・スマート化を後押しする要素として注目されています。

まとめ：AI物流は企業成長を支える鍵

AI物流は、人手不足や業務の非効率化といった課題を抱える企業にとって、

生産性の向上・コスト削減・働き方改革を実現する有力なソリューションです。

導入を成功させるには、目的や課題の明確化、データ整備、システム選定から効果検証まで、

一貫したプロセス管理と継続的な改善サイクルの構築が重要です。

今後は無人物流や生成AIとの融合が進み、さらなる高度化が期待されます。

中長期的な視点でAI物流の導入を進めることが、企業の競争力向上や差別化につながる鍵となるでしょう。