識別AI・予測AI・生成AIの違いとは？物流DXにおける活用を解説

物流業界でも「AI活用」という言葉を耳にする機会が増えてきました。しかし、ひとくちにAIといっても、その種類や得意なことはさまざまです。

本記事では、AIを「識別AI」「予測AI」「生成AI」という3つの機能別に分類し、それぞれの特徴と物流業務における活用シーンをわかりやすく解説します。

「どのAIが自社に合うかわからない」「AI導入を支援してほしい」という方には、Hacobuのソリューション導入支援「Hacobu Solution Studio」がおすすめです。また、物流戦略の見直しやデータに基づく改善提案をご希望の方は「Hacobu Strategy」をご覧ください。

AIの3つの機能分類とは

AIの分類方法にはさまざまなものがありますが、本記事では「何ができるか」という機能の観点から、以下の3つに整理して解説します。

AIの種類	ひとことで言うと	用途
識別AI	「これは何か？」を分類する	画像認識、音声認識など
予測AI	過去のデータから未来を予測する	需要予測、売上予測など
生成AI	「新しいもの」を作り出す	文章生成、画像生成など

この3つは、それぞれ得意なことが異なります。AIの種類によって解決できる課題が異なるため、物流DXを推進するうえでは、目的に応じて適切なAIを選ぶことが求められます。

識別AI ── 「これは何か？」を見分ける

識別AIとは

識別AIは、データを見て「これは何グループに属するか」を判断することが得意なAIです。画像認識や音声認識などがこれにあたります。

識別AIの身近な活用例

スマホの顔認証・写真の自動分類

カメラ画像から「この顔は本人か」「この写真には何が写っているか」を判定します。スマホのロック解除や、写真アプリでの自動アルバム作成に活用されています。

レシート読み取り家計簿アプリ

レシートを撮影するだけで、店名・日付・金額・品目を自動で読み取ります。手入力の手間が減り、家計管理を続けやすくなります。

物流業務における識別AI

車番認識（ナンバープレート認識）

物流施設の入退場ゲートに設置されたカメラが、トラックのナンバープレートを読み取ります。従来は人が目視で確認していた作業を自動化し、受付業務の効率化や滞在時間の把握に貢献します。

AI-OCRによる伝票入力の自動化

OCR（光学文字認識）とは、紙や画像上の文字をデジタルデータに変換する技術です。

伝票や証憑の文字（手書き含む）を読み取り、データ入力を自動化します。事務作業の効率化を支える代表的な活用例です。

予測AI ── 「次はどうなるか？」を予想する

予測AIとは

予測AIは、過去のデータのパターンを分析して「将来どうなるか」を計算することが得意なAIです。

「過去の売上がこうだったから、来月はこれくらい売れる」といった予測を行います。

予測AIの身近な活用例

動画・音楽のレコメンド

NetflixやYouTube、Spotifyなどが「次に見たい・聴きたいもの」を表示します。視聴履歴や好みの傾向を分析し、ユーザーが選ぶ可能性の高いコンテンツを予測しています。

スマート家電の自動制御

エアコンが外気温や生活リズムを学習し、数時間後の室温を予測して最適な運転に切り替えます。洗剤の残量を予測し自動注文する洗濯機も登場しています。

物流業務における予測AI

需要予測・発注最適化

過去の出荷データを学習し、将来の受注量を予測します。

発注タイミングや輸送量を平準化することで、積載率UP・輸送費削減につなげることも可能です。経験と勘に頼っていた発注業務を、データに基づいて最適化できる点がメリットです。

倉庫内作業の効率化

倉庫内の「動き」を先読みし、ピッキングや在庫管理をスムーズにします。

例えば、「今月によく出荷される商品」を予測し、出口に近い棚へ移動させることで作業時間を短縮できます。商品の回転率から適切な発注タイミングをアラートし、キャッシュフローの改善にも貢献します。

生成AI ── 「新しいもの」を作り出す

生成AIとは

生成AIは、学習したデータの特徴をもとに「オリジナルの新しいコンテンツを創造する」ことが得意なAIです。ChatGPTのようなテキスト生成や、画像生成ツールなどが代表例です。

識別AIや予測AIが「答えを選ぶ・計算する」のに対し、生成AIは「答えのない問いに対して案を出せる」点が大きな特徴です。

生成AIの身近な活用例

アイデア出し・ヒントの提案

企画やイベントの案、プレゼント選びなど、一人では行き詰まりがちな場面で力を発揮します。

断片的なキーワードからでも多様な切り口を瞬時に提案してくれるため、思考の幅を広げる相棒になります。

文章・メール作成の支援

箇条書きのメモから、取引先への丁寧なメールやプレスリリースの下書きを短時間で作成できます。長い議事録の要約や論点の抽出も得意です。

物流業務における生成AI

物流現場では、生成AIは「万能アシスタント」として活躍します。適用範囲が広く、さまざまな業務に応用できます。

データ分析・レポート作成

蓄積された物流データ（待機時間、配送実績など）をAIが自動で分析し、グラフ化や改善提案レポートを作成します。

例えば、「先週、滞在時間が最も長かったのはどの曜日・時間帯か？」といった質問をチャット形式でやりとりしながら分析することが可能です。

配車支援

出荷指示データから配送案件の情報を自動生成したり、納品先住所をもとに最適な配送ルートを組み立てたりします。

問い合わせ対応

物流関連の法令に関する質問に答えるチャットボットや、メール・電話の内容を要約してシステムに入力する業務補助などにも活用されています。

AIを活用した物流改善ならHacobu

Hacobuは、物流領域のDX化を推進し、持続可能な物流の実現を支援する企業です。識別AI・予測AI・生成AIをそれぞれの特性に合わせて物流DXソリューションに実装しています。

識別AIを用いたHacobuのソリューション

Hacobuのトラック予約受付サービス「MOVO Berth」では、車番認識カメラとの連携により、トラック誘導の自動化を実現しています。

花王株式会社の事例

豊橋工場の次世代新倉庫では、入場ゲートのカメラがナンバープレートを読み取り、MOVO Berthの予約情報と照合。サイネージに誘導メッセージを表示し、トラック誘導を無人化しました。その結果、トラックの場内滞在時間をわずか20分まで削減しています。

花王株式会社の事例を見る

日立建機株式会社の事例

国内8拠点でMOVO Berthを導入し、カメラ認証を活用した入退場管理を実現。待機車両ゼロを達成し、工場内の安全性が向上しました。従来は1台あたり約2分かかっていた受付作業も不要になり、大幅な工数削減につながっています。

日立建機株式会社の事例を見る

予測AIを用いたHacobuのソリューション

AI発注・輸送最適化サービス「MOVO PSI」は、過去の出荷データを学習し、将来の受注量を予測します。単に「どれくらい売れるか」を予測するだけでなく、発注タイミングや輸送量を平準化することで、積載率UP・輸送費削減につながる最適な発注量を提案します。

経験と勘に頼っていた発注業務を、データに基づいて最適化できる点が大きなメリットです。

MOVO PSI の詳細を見る

生成AIを用いたHacobuのソリューション

Hacobuは、物流×AIの実験場「MOVO AI Lab」などを通じて、生成AIを活用したソリューションを提供しています。

データ分析エージェント for MOVO Berth

MOVO Berthに蓄積された予約・入退場・滞在データを活用し、自然言語での問いかけに応じて稼働状況や課題を分析・把握します。主要KPIの即時可視化、課題の抽出、施策候補の提案まで、迅速な意思決定を支援します。

データ分析エージェントの詳細

物流法AI先生

物流効率化法、貨物自動車運送事業法、取引適正化推進法（下請法）など、物流関連法令に関する質問にチャット形式で回答し、国土交通省や厚生労働省などの公的機関が公開する情報に加え、Hacobuが蓄積したナレッジを参照情報として活用し、信頼性の高い回答を実現しています。

物流法AI先生の詳細

MOVO Vista AI配車支援機能

配車受発注・管理サービス「MOVO Vista」では、出荷指示データからチャーター便の案件情報を自動生成します。従来は手作業で行っていたルートや車格、顧客条件の整理作業を削減し、業務効率化と情報精度の向上を支援します。

AI配車支援機能の詳細

まとめ

本記事では、AIを「識別AI」「予測AI」「生成AI」の3つの機能別に分類し、それぞれの特徴と物流業務における活用シーンを解説しました。

• 識別AI：現場の「目」として、認識・分類を自動化
• 予測AI：計画の「頭脳」として、データに基づく予測を実現
• 生成AI：優秀な「アシスタント」として、創造的な業務を支援

AIの種類によって解決できる課題が異なるため、物流DXを推進するうえでは、「どのAIを使えばよいか」ではなく、「解決したい課題に対して、どのAIが適しているか」という視点で考えることが求められます。自社の課題を整理したうえで、適切なAI技術の活用を検討してみてはいかがでしょうか。