ライターコラム

こんにちは。
中央株式会社の魅力をお伝えする、ライターの山崎です。
今月からこのコラムがスタイル新たに生まれ変わります！
中央株式会社や物流のあれこれをご紹介できたらと思いますので、どうぞよろしくお願いいたします。

さて、今回のテーマは「物流とAI」。
AI（人工知能）といえば、ユーザーが入力した質問に対してAIが自然な対話形式で答えるチャットボット「ChatGPT」が、現在大変な話題になっていますね。
AIの進化には目を見張るものがあります。

実は、AIは物流の分野にも活用されはじめていて、展示会においてもAIを活用したシステムが注目を集めています。

そこで、今回は物流業界の課題とそれを解決するためのAI活用例をみていきましょう。

新型コロナウイルス感染拡大の影響もあり、インターネットを利用した買い物が日常に溶け込みました。

ここ数年でEC市場は拡大の一途をたどっています。

それにともない荷物の小口化が進み物流量も増加していますが、物流の担い手は不足する一方。
もともと担い手の人手不足や高齢化などの課題があった上に、トラックドライバーに時間外労働の上限規制が適用される、いわゆる「2024年問題」も重なり、担い手の確保がより難しいものになっています。

この難題解決のために、国をあげて物流DXを推進しています。
AIの活用も、物流DX推進の流れにのるものです。

それでは、物流業界の中で、実際にAIはどのように活用されているのでしょうか。

実は、AIは配送をはじめ、庫内業務や需要予測など、さまざまな場所に活用されているんです！

AIに配送実績などを学習させ、そのときに配送に必要な車両台数、配送順、予定の到着時刻などを自動計算するシステムがすでに活用されています。
ドライバーは計算されたルートをたどれば、経験や勘に頼らなくても、短時間で効率的な配送を実現することができます。

AIを搭載した車内カメラで運転中のドライバーの状況を分析し、ドライバーの居眠りを判別した際にアラートなどで呼びかけを行うシステムが活用されています。
長距離を運転するトラックドライバーの過重労働防止と安全の確保に、この技術が役立っています。

AIで商品の需要を予測して、在庫を適切にコントロールする企業があります。
過去の実績やニーズ、気象情報などの膨大なデータをAIに学習させることで予測が可能に。
このシステムを活用すれば、過剰な在庫を抱えることが減り、管理する人員やスペースを削減することができるようになります。

今まで商品の検品作業は目視が一般的。
しかし、画像認識AI技術を活用することで自動化され、その負担を軽減することができるようになりました。
さらに、商品名やコードを同時に取り込んで、ピッキングの確認作業と検品を一度に行えるものも登場しています。

倉庫内で大活躍するフォークリフト。
AIカメラを搭載し人の接近を検知して知らせる機能のついたフォークリフトが開発されています。
安全な現場環境を支えるものとして注目されています。

既存のシステムとAI技術が組み合わせることで、より安全に、効率的な物流を実現できるようになります。
技術が進めば、物流の自動化もますます進むでしょう。

また、スタッフ数も最適になるだけでなく、AIのサポートによって、経験が浅い若手スタッフや女性スタッフもベテランに近い働きができるようになります。

これらの積み重ねで現在の物流業界の人手不足問題に一石を投じてくれそうです。
無駄を省いた効率的な物流で利益向上も期待できそうですね。

注意しておかないことを2点にまとめてみました。

業務効率化や生産性向上を実現する高精度なAIを導入には、開発の時間とコストが必要です。
特に自社でシステムを作る場合は、必要な情報の収集や設計を一から行うため、コストも膨大になりがち。
今ではシステムによってはパッケージとして販売されているものもあります。
会社にとって最も利益になるAIは何か見極めることが大切です。

ChatGPTでも事実でない回答が返ってくることがあるように、AIのはじきだしたものが必ずしも100％正しいものとは限りません。
AIが学習を重ねることで誤差はかなり少なくなりますが、それでもなくなることはないでしょう。
AIとの付き合い方を活用する人がしっかり学び、共有しておく必要があります。

物流にAIが導入は、物流業務が効率化や業界の人手不足解消の一助になるなど、今後の物流業界になくてはならないものになるでしょう。
AIを活用するのは、あくまでも人間。
過信することなく上手に活用することで、安全かつ便利な物流が生まれるのではないでしょうか。
　　
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