物流とSCMにAIは不可欠な時代。AIが物流にもたらす恩恵とは！？｜オープンソースの倉庫管理システム(WMS)【インターストック】

物流とSCMにAIは不可欠な時代。AIが物流にもたらす恩恵とは！？

 画像素材：metamorworks/PIXTA

グローバリゼーションは、過去数十年にわたり世界経済を大きく変革しました。国境を越えた交流と相互依存の増加により、企業や国家は新たなビジネスチャンスを追求し、成長を実現することができました。特に、物流とサプライチェーン業界は、グローバリゼーションの恩恵を最も受けた業界の一つです。

物流とサプライチェーンマネジメント(SCM)は、製品やサービスの効率的な流通を確保することを目指す業務です。グローバルな市場での競争力を維持するためには、生産地から消費地までの供給チェーンを最適化し、製品を迅速かつ正確に届ける必要があります。グローバリゼーションにより、企業はより広範な市場にアクセスできる一方で、需要と供給のバランスを保つことも難しくなりました。

物流とSCMにおいて、AIの役割は非常に顕著になり、特定の業界ではほぼ不可欠になっています。Gartnerによると、サプライチェーン企業は、今後5年間でサプライチェーン活動における機械自動化が2倍に増加すると予想しています。

本稿では、物流とSCMにおいてAIがどのように活用され、どのような未来を描こうとしているのかについて考察します。

執筆：東　聖也（ひがし　まさや）

＜目次＞

1.グローバリゼーションが生み出した物流とSCMの課題

2.物流業界におけるAIの4つの応用分野

3.AIがもたらす物流の未来

 

 

1.グローバリゼーションが生み出した物流とSCMの課題

 

 

技術の進歩は、物流とSCMにおいて重要な役割を果たしています。情報技術の発展により、企業はリアルタイムのデータと洞察を活用して、在庫管理、需要予測、ルート最適化などの重要な意思決定を行うことができます。さらに、自動化技術やロボティクスの進歩により、物流プロセスの効率性とスピードが向上しました。これにより、企業は生産性を向上させ、顧客の要求により迅速かつ柔軟に対応することができます。

物流業界の発展は、経済に大きな貢献をしています。効率的な物流プロセスにより、生産コストが削減され、企業は競争力を維持しながら価格を抑えることができます。また、物流ネットワークの拡大により、雇用創出や経済成長の促進も実現されています。さらに、グローバルなサプライチェーンの構築により、二国間貿易が拡大し、国家間の経済的な相互依存が強化されました。

ただし、物流とSCMはいくつかの課題に直面しています。例えば、国家間の法規制や貿易障壁、通関手続きの複雑さなどがあります。これらの課題を克服するためには、国際的な協力と協調が不可欠です。さらに、環境への配慮や持続可能性の追求も重要な課題となっています。物流業界は、省エネルギーな輸送手段や環境に配慮した包装材の使用など、持続可能なプラクティスを採用する必要があります。

総じて言えば、グローバリゼーションは物流とSCM業界に多くの機会と課題をもたらしました。技術の進歩と国際的な協力により、効率的かつ持続可能な物流プロセスを構築することが求められています。物流業界は、製品を円滑かつ迅速に届けることにより、グローバルなビジネスの成長と繁栄に不可欠な役割を果たしています。

2.物流業界におけるAIの4つの応用分野

 

物流業界では、原材料の調達から輸送、流通に至るまで、広範なサプライチェーンマネジメントのプロセスが必要です。これらのプロセスにAIを組み込むことにより、効率性の向上とシームレスな運用が実現され、運用コストの大幅な削減が可能となります。さらに、ユーザーエクスペリエンスも重要な要素であり、インターネットに限定されるものではありません。物流やサプライチェーン管理においても、顧客や関係者が円滑かつ満足度の高い体験を得ることが求められます。これらの目標はデジタルトランスフォーメーションによってのみ達成できます。

応用分野１：予測分析

プロセスを自動化することで、物流業界ではさまざまなメリットが生まれます。まず第一に、自動化により人的エラーの可能性が減ります。人間のミスや手作業による遅延が減少するため、効率性が向上し、迅速な物流プロセスが実現できます。また、自動化されたプロセスはデータを生成し、これらのデータは予測分析に活用することができます。データドリブン型の予測分析により、需要予測や在庫最適化、輸送ルートの最適化などの意思決定が改善されます。

応用分野２：コンピュータービジョン

AIのもう一つの重要な応用分野は、コンピュータビジョンです。物流業界では、コンピュータビジョンを使用して商品の品質管理や追跡、在庫管理を行うことができます。例えば、製品の外観やラベルの検査にAIを組み込むことで、品質の一貫性を確保し、不良品の早期検出が可能となります。また、物流センターや倉庫内での在庫管理においても、コンピュータビジョンを活用することで、リアルタイムの在庫状況を把握し、効率的な補充やピッキング作業を実現できます。

応用分野３：自立型車両

さらに、物流業界では自律型車両（自動運転車など）の導入も進んでいます。自律型車両は、輸送効率の向上や交通事故のリスクの低減などの利点をもたらします。
AI技術を活用した自律型車両は、経路の最適化や交通状況の予測により、迅速かつ安全な輸送を実現します。また、自律型ドローンやロボットも物流業界で利用されており、倉庫内での商品のピッキングや配送などを効率化しています。

応用分野４：ビッグデータ

ビッグデータは物流業界において重要な役割を果たしています。物流プロセスやトランザクション、顧客のデータなど、さまざまなデータが蓄積されます。ビッグデータを分析し、傾向やパターンを抽出することで、物流プロセスの最適化や需要予測の精度向上が可能となります。また、ビッグデータの活用により、顧客のニーズや嗜好の理解が深まり、よりパーソナライズされたサービスを提供することができます。

これらのAIの応用により、物流業界は効率性の向上、予測可能性の向上、リソースの最適化などの利点を享受しています。AIの活用は、物流プロセスの改善と顧客満足度の向上において重要な役割を果たしており、今後ますます進化していくことが期待されています。

 

3.AIがもたらす物流の未来

 

AIは、製品のサプライチェーンにおいて革命を起こす可能性を秘めています。AIの活用により、企業内の作業が加速され、需要のある製品が効率的に製造および流通されることが期待されます。まず、AIは需要予測と物流計画において重要な役割を果たします。データの解析と機械学習アルゴリズムを用いて、製品の需要を予測することが可能となります。これにより、需要に合わせて製品の生産量や在庫レベルを最適化し、過剰在庫や欠品のリスクを低減することができます。また、物流の計画においてもAIは活用されます。輸送ルートの最適化やトラフィック予測などにより、効率的な輸送計画を立てることができます。これにより、輸送コストの削減や効率の向上が実現されます。

さらに、AIは市場の予測や注文の変更にも活用されます。AIは大量のデータを分析し、市場のトレンドや顧客のニーズを予測することができます。これにより、需要の変動に柔軟に対応することができます。また、注文の変更や倉庫内の製品のルート変更もAIによって自動的に行われます。企業は需要のある商品を迅速に地元の倉庫に配送し、顧客へのサービス向上や迅速な納品を実現することができます。

AIの活用により、倉庫内の効率化も実現されます。AIは倉庫を接続し、在庫の移動や配置の最適化を行うことができます。在庫の管理やピッキング作業の効率化により、
作業時間の短縮や人的ミスの低減が実現されます。また、AIは物流ネットワーク全体を統合し、最適な在庫移動ソリューションを提案することも可能です。

これらのようなAIのユースケースは、物流業界のさまざまな領域で活用されています。需要予測、物流計画、市場予測、在庫管理、倉庫の効率化など、AIは物流業界において効果的なツールとなっています。AIの活用により、企業は競争力を高め、顧客満足度の向上、コストの削減、効率の向上などの利点を享受することができます。