物流業界におけるAI活用事例を紹介｜活用のメリット・デメリットも解説

物流業界では、人手不足や法改正への対応を背景に、AI活用が急速に広がっています。本記事では、倉庫・配送・検品などの領域におけるAI活用事例を紹介するとともに、導入のメリット・デメリットを解説します。物流現場へのAI導入を検討中の方は、基幹システム連携からカスタマイズまでワンストップで対応するHacobu Solution Studioもご活用ください。

物流業界においてAI活用が必要とされる背景

物流業界では、ドライバーの労働時間規制や人口減少による人手不足が深刻化しています。影響はドライバーだけにとどまらず、倉庫内のピッキング・仕分け・検品といった庫内作業でも人材確保が年々難しくなっています。

さらに、改正物流効率化法や改正貨物自動車運送事業法により、荷待ち・荷役時間の把握・削減や運送契約の書面化、実運送体制管理簿の作成など、事業者が対応すべき報告・管理業務が大幅に増加しました。限られた人員で現場を回しながら、増え続ける事務作業にも対応しなければなりません。

従来の電話・FAX・紙伝票に依存したアナログな管理手法では、こうした変化への対応は困難です。現場のオペレーション改善と法令対応を同時に進めるために、AI技術の活用が有効な手段として注目されています。

物流業界でAIを活用するメリット

物流領域におけるAI活用は、単なる業務効率化にとどまらず、コスト削減や品質向上、さらには持続可能な物流インフラの構築にも寄与します。ここでは、物流業界でAIを活用することによって得られる主要なメリットを解説します。

物流予測によるコスト削減

AIを活用した需要予測は、物流コストの削減に大きく貢献します。過去の出荷データや季節要因、天候、イベント情報などをAIが分析することで、高精度な需要予測が可能になります。これにより、過剰在庫や欠品といった在庫管理の課題を解消し、倉庫スペースの有効活用や廃棄ロスの削減を実現できます。また、輸送量の平準化により、トラックの稼働率を最適化しすることが出来ます。限られた人手の中、ルート予測などによる適切な稼働により燃料費の削減にもつながります。さらに、需要の変動を事前に把握することで、適切な人員配置や配送計画の策定が可能となり、業務全体の効率化とコスト削減を同時に実現します。

配送や倉庫管理の自動化

AIを搭載したロボットやAGV（自動搬送車）の導入により、倉庫内作業の自動化が進んでいます。従来、ピッキングや仕分け、搬送といった作業は人手に依存していましたが、AIによる画像認識やルート最適化技術を活用することで、生産性の大幅な向上が期待できます。また、AIは商品の配置や在庫管理の最適化にも活用され、倉庫スペースの有効活用や作業効率の向上に貢献しています。さらに、作業者の負担軽減にもつながり、人手不足が深刻化する物流業界において、持続可能な運営体制の構築を支援しています。

関連記事：物流DXとは？定義やDXの3段階のプロセス、メリット・効果などを解説

配送ルートの最適化

AIによる配送ルートの最適化は、輸送コストの削減とCO2排出量の削減に直結します。交通状況、配送先の時間指定、車両の積載量などの複雑な条件をAIがリアルタイムで分析し、最短かつ最も効率的なルートを算出します。これにより、ドライバーの走行距離や時間を短縮し、燃料費の削減にも寄与します。また、リアルタイムでの交通情報や天候データを活用することで、渋滞や事故による遅延を回避し、配送の定時性向上にもつながります。さらに、配送先や荷物の特性に応じた動的なルート変更も可能となり、顧客満足度の向上と環境負荷の低減を同時に実現できます。こうした取り組みは、持続可能な物流体制の構築において重要な役割を果たしています。

運転業務における事故リスクの低減

AIを活用したドライバーモニタリングシステムは、運転業務における事故リスクの低減に効果を発揮します。車載カメラとAIによる画像解析を組み合わせることで、ドライバーの眠気や脇見運転、急ブレーキなどの危険挙動をリアルタイムで検知し、警告を発することができます。

また、AIによる運行データの分析を通じて、ドライバーごとの運転傾向を把握し、安全運転指導に活用することも可能です。疲労の蓄積パターンや事故リスクの高い時間帯を特定することで、適切な運行計画の策定にも役立ちます。こうした取り組みは、ドライバーの安全を守るだけでなく、事故による経済的損失の回避や企業の社会的信頼の維持にも貢献します。

物流業界でAIを活用するデメリット

AIの導入は多くのメリットをもたらしますが、同時にいくつかの課題も存在してしまいます。導入を検討する際にはこれらのデメリットをしっかりと把握し、適切な対策を講じることが重要です。

導入コスト・メンテナンスコストの発生

AIシステムの導入には、初期投資コストが発生します。ソフトウェアのライセンス費用に加え、既存システムとの連携開発、データ基盤の整備などが必要となります。また、導入後も継続的なメンテナンスやシステム更新、AIモデルの再学習などにコストがかかります。 対策としては、まずスモールスタートで効果を検証し、段階的に導入範囲を拡大していく方法が有効です。また、SaaS型のサービスを活用することで初期投資を抑えることも可能です。

ルール策定やマニュアル整備の必要性

AIを業務に組み込む際には、運用ルールの策定やマニュアルの整備が欠かせません。最終判断や異常時など、役割分担を明確にしておく必要があります。また、AIの判断根拠がブラックボックス化しやすいため、トラブル発生時の責任の所在を事前に定めておくことも重要です。 対策としては、AIが担う範囲と人が担う範囲を明確に線引きすることが大切です。加えて、現場スタッフへの教育・研修を行い、AIを「道具」として適切に使いこなせる人材を育成することも不可欠です。

物流業界におけるAI活用事例

ここからは、実際に物流業界でAIを導入し、成果を上げている企業の事例を紹介します。荷主企業、物流事業者などの取り組みから、AI活用の具体的なイメージを掴んでいただければ幸いです。

倉庫業務におけるAI活用事例

Amazon｜AIによる物流センター運営の最適化

Amazonは2025年に100万台目のロボットを日本の物流センターに導入し、世界最大級のモバイルロボティクス製造元となりました。同時に、新しい生成AIモデル「DeepFleet」を導入し、ロボット群の移動時間を10%改善することに成功しています。このAIモデルは、フルフィルメントセンター(FC)内でのロボットの動きをリアルタイムで分析・調整し、より迅速な商品配送を実現します。FC内での商品移動に関する豊富なデータセットを使用し、様々なAWSツールを活用して構築されました。時間とともに学習し改善するため、継続的にロボット同士の連携を最適化していきます。Amazonは2012年から倉庫用ロボットの導入を開始し、現在では多様なロボット群を運用していますが、この「DeepFleet」のようなAI技術が、それらのロボットをより効率的に管理し、物流センター全体の生産性向上と作業者の負担軽減を実現しています。

出典：新しい生成AI技術の導入により、よりスピーディな商品配送を実現へ

日本通運｜AI自走式ロボットによるピッキング作業の効率化

日本通運は、2019年6月に東京都内の物流センターでRapyuta Roboticsと共同で、AI搭載の協働型ピッキングロボットの実証実験を実施しました。このロボットは既存の倉庫レイアウトを変更せず導入でき、自動走行で作業者のもとへ移動します。さらに、作業者はピッキングした荷物をロボットに預けるだけで、ロボットが搬送を担当するため、倉庫内を歩き回る必要がなくなります。実証実験の結果、人とロボットの安全な協働が確認され、作業時間の短縮が実現しました。複数台のロボットを同時導入することで、作業者は継続的にピッキング作業を行え、生産性向上と作業負荷軽減の両立が期待されています。日本通運はこのシステムの既存倉庫への本格導入を目指し、更なる検証を進めています。こうした取り組みは、物流業界におけるAI活用の先進事例として、他の企業にも大きな示唆を与えています。

出典：日通、倉庫向け協働型ピッキングソリューションの実証実験を実施

花王｜車番認識カメラによるトラック誘導の無人化

花王は、豊橋工場の次世代新倉庫において、Hacobuのトラック予約受付サービス「MOVO Berth」と車番認識カメラを連携させ、トラック誘導の無人化を実現しました。従来は受付担当者がトラックの到着を確認し、手作業でバース（荷降ろし場所）への誘導を行っていましたが、入場ゲートに設置されたカメラがナンバープレートを自動で読み取り、MOVO Berthの予約情報と照合します。照合結果に基づき、サイネージに誘導メッセージが自動表示され、ドライバーは迷うことなく指定のバースへ向かうことができます。この取り組みにより、トラックの場内滞在時間をわずか20分まで削減することに成功しました。受付業務の無人化により人件費の削減と業務効率化を同時に達成し、物流現場におけるAI活用の先進事例として注目されています。

出典：完全自動化倉庫×バース予約システムで実現するホワイト物流 API連携で実現する、トラックの場内時間の最小化

日立建機｜カメラ認証による入退場管理の自動化

日立建機は、国内8拠点においてHacobuのトラック予約受付サービス「MOVO Berth」を導入し、カメラ認証を活用した入退場管理の自動化を実現しました。従来は受付担当者が1台あたり約2分かけて入退場手続きを行っていましたが、車番認識カメラとMOVO Berthの連携により、トラックがゲートを通過するだけで自動的に入退場が記録されるようになりました。この取り組みにより、待機車両ゼロを達成し、工場内の安全性が大幅に向上しています。受付作業が不要になったことで、担当者は他の業務に注力できるようになり、大幅な工数削減につながっています。複数拠点での統一的な運用により、全社的な物流効率の改善と標準化が進んでいます。

出典：カメラ認証を活用し待機車両ゼロへ　8拠点の標準化を実現した全社横断プロジェクトの裏側とは

配送業務におけるAI活用事例

ファミリーマート｜AI配送シミュレータによるルート最適化

ファミリーマートは、2022年からAIを活用した配送シミュレータを自社開発し、全国の物流センターに導入しました。走行実績データをAIが分析し、最適な配送コースを自動算出します。これにより、2017年度比で物流CO2排出量を12.8％削減し、輸送効率の向上を実現しました。2030年までに30％削減を目指し、環境配慮車両や次世代燃料の導入と合わせた取り組みを進めています。このシステムは配送担当者の経験や勘に頼らず、データに基づいた科学的な配送計画を可能にしています。また、交通状況や配送先の営業時間などのリアルタイム情報も考慮することで、より柔軟で効率的な配送が実現されています。さらに、ドライバーの労働時間削減や働き方改革にも貢献し、物流業界全体の持続可能性向上に寄与しています。

出典：物流配送におけるCO2削減

日本郵便｜AIによる配達ルート最適化と配達業務支援システムの導入

日本郵便は2020年6月から、システム系2社と連携し、全国約200局の郵便局でAIによる配達ルート自動作成などを活用した配達業務支援システムの試行導入を開始しました。この取り組みは2021年3月までの予定で段階的に導入され、新技術を活用してゆうパックなどの配達を担う社員の負荷軽減や、業務経験の浅い人でも簡単に配達できる仕組み作りを目指しています。本試行は、日本郵政グループの出資先企業および日本郵便主催のオープンイノベーションプログラムで最優秀賞を受賞したスタートアップ企業との継続した取り組みにより実現したものです。AIによるルート最適化により、配達効率が向上し、配達員の移動距離や作業時間の削減が期待されています。さらに、システムの学習機能により、配達エリアの特性や時間帯ごとの交通状況を踏まえた、より精緻なルート提案が可能になり、持続可能な配送体制の構築に貢献しています。

出典：AI による配達ルート自動作成などを活用した配達業務支援システムの試行導入

楽天｜Avride製ロボット導入で自動配送サービスを大幅拡充

楽天は2025年2月27日から、東京都中央区晴海周辺で展開する「楽天無人配送」において、米国Avride社製の自動配送ロボットを日本で初めて導入しました。サービス開始以来、スターバックスや文化堂などの商品を自動配送してきましたが、需要拡大に対応するため最大10台まで増やす予定です。また、対象地域は晴海全域と月島や勝どき一部へと範囲を広げ、お客様が注文時に指定できるお届け場所の数も現在、90カ所を超えました。このロボットは高度なセンサーとアルゴリズムを搭載し、複雑な公道環境でも安全に自動走行できる点が特徴です。対象店舗もパティスリーハットやファミリーマートなど5店舗に拡大し、配送商品数は4,500品以上に達しました。楽天は独自開発の配送管理システムで注文内容に応じた最適なロボット割当を実現し、物流業界の人手不足解消と利便性向上に貢献しています。

出典：楽天、商品配送サービス「楽天無人配送」において、新たなロボットの導入

Hacobu MOVO Vista｜AI配車支援機能による案件情報の自動生成

Hacobuの配車受発注・管理サービス「MOVO Vista」では、生成AIを活用したAI配車支援機能を提供しています。従来、配車担当者は出荷指示データを受け取った後、手作業でルートや車格、顧客条件などを整理し、チャーター便の案件情報を作成していました。この作業は経験と知識を要するため、担当者によって品質にばらつきが生じやすく、また多くの時間を要していました。AI配車支援機能では、出荷指示データから案件情報を自動生成します。AIが納品先住所や荷量、時間指定などの条件を分析し、最適な配送案件として整形することで、配車担当者の作業負担を大幅に軽減します。これにより、業務効率化と情報精度の向上を同時に実現し、配車業務のDX推進に貢献しています。

出典：AI配車支援機能

検品業務におけるAI活用事例

六甲バター｜AIによるチーズ検品の自動化

六甲バターは、主力製品であるベビーチーズの検査工程をAIにより自動化しました。従来は人の目視に頼っていた検品作業を、AIによる画像認識技術で代替することで、検品精度の向上と作業効率化を実現しています。導入過程ではさまざまなトラブルを乗り越えながら、製造現場における検品自動化の先進事例として成果を上げています。このシステムにより、検品作業にかかる時間が大幅に短縮され、従業員はより付加価値の高い業務に集中できるようになりました。また、AIによる24時間体制の検品が可能となり、生産ラインの稼働率向上にも貢献しています。さらに、蓄積されたデータを分析することで、製造工程の改善点を特定し、製品品質のさらなる向上につながっています。

出典：AIによる検品自動化の裏に試練あり。大手プロセスチーズメーカーの挑戦

富山小林製薬｜AI外観検査で包装検品の完全自動化を実現

富山小林製薬は、包装工程における外観検査にAIを導入し、検査員ゼロの完全自動化を実現しました。従来は目視による検品作業に多くの人員を配置していましたが、AI画像認識技術の活用により、製品パッケージの印字不良や破損、異物混入などを高精度で自動検出できるようになりました。この取り組みにより、検品品質の向上と大幅な省人化を同時に達成し、製造ラインの効率化に貢献しています。また、導入されたAIシステムは深層学習により継続的に学習を重ね、検出精度が日々向上する仕組みとなっており、微細な不良も見逃さない高度な検査体制を構築しています。さらに、検査データの蓄積により、不良品発生傾向の分析が可能となり、製造工程へのフィードバックを通じて根本的な品質改善にも役立てられています。加えて、人的リソースを検品作業から解放したことで、従業員はより創造的な業務や品質管理の高度化に集中できるようになり、組織全体の生産性向上にも寄与しています。

出典：富山小林製薬株式会社様 導入事例｜WiseImaging

キリンビール｜AI品質予測システム

キリンビールでは、AI技術を活用した品質予測システムを導入しています。ビールの製造では、麦芽など原材料の品質を見極めた上で配合を決定する必要があり、従来は熟練者の経験に依存していました。AIが過去の製造データと原材料の品質データを分析し、最適な配合を予測することで、品質の安定化と生産効率の向上を実現しています。また、このシステムは季節変動や気候条件による原材料の品質変化にも対応し、年間を通じて一定の味わいを保つことに貢献しています。さらに、品質検査の工程でもAIによる画像認識技術を活用し、微細な異物や色むらを高精度で検知することで、不良品の流出防止を強化しています。将来的には、リアルタイムでの品質モニタリングと自動調整により、さらなる品質向上と製造効率の最適化が期待されています。このシステムにより、製造プロセスのばらつきが大幅に減少し、製品品質の均一化が達成されました。

出典：キリンビール、サプライチェーンにAI・IoTをフル活用し顧客らと価値を共有できる工場に

イートアンド｜AI・IoT活用で餃子製造ラインを革新

イートアンドは、群馬県の関東第一工場に2025年2月、IoTとAIを導入した新ラインを稼働させました。この工場は2023年12月の出火後、6ラインのうち2ラインのみで製造していたため、『大阪王将 羽根つき餃子』などの供給が需要に追いついていませんでした。新ライン稼働により生産能力が大幅に向上します。同社は2023年1月操業の関東第三工場で”日本最大最速級餃子工場”としてAI・IoTによる製造管理を実施しており、その知見を関東第一工場にも活用し、全自動化に向けたチャレンジを進めています。さらに2024年9月には関東第三工場の隣接地に「関東ロジスティクスベース(KLB)」が稼働し、AIで管理しながらシステムやオペレーションを自動化。約1か月分の在庫を保管し、倉庫作業の大半を自動化することで、庫内作業の人員削減とヒューマンエラーの削減を実現しています。AIによる品質管理システムも導入され、製造工程での異常検知や品質予測が可能になり、不良品の発生率が大幅に低減しました。また、IoTセンサーによる設備稼働状況のリアルタイム監視により、予防保全が実現し、設備停止時間の削減と生産効率の向上にも貢献しています。

出典：イートアンド関東第一工場が2025年2月完全稼働

その他業務におけるAI活用事例

三井物産グローバルロジスティクス｜自動封函時の異常検知AI

三井物産グローバルロジスティクスは、シーエーシーと共同でAIを活用した自動封函時の異常検知システムを開発・導入しました。同社の横浜本牧倉庫では、1時間に約4,000箱もの商品発送用の箱を自動封函機で処理していました。しかし、稀に不適切な状態で封函された箱がそのまま発送されてしまうトラブルが発生しており、品質管理上の課題となっていましたAIモデル開発に必要なデータ収集から、アノテーション（データへのラベル付け）、パラメーターのチューニングまでを段階的に実施しました。さらに、複数枚の画像からAIモデルが判定結果を出し、異常を検知した際に自動封函機を即座に停止する機能も搭載しています。異常検知AIアプリケーションの導入により、不適切な形で封函された箱の発送を防止できるようになりました。封函作業の品質向上と効率化が実現し、同社では同じ荷主の商品を扱う神戸の倉庫にも同様の仕組みを展開する予定です。

出典：CAC、自動封函時の異常を検知するAIアプリケーションを三井物産GLに導入

Hacobu MOVO PSI｜AI発注・輸送最適化サービス

HacobuのAI発注・輸送最適化サービス「MOVO PSI」は、予測AIを活用して発注業務の最適化を支援します。過去の出荷データを学習し、将来の受注量を高精度で予測します。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、積載率の向上と輸送費削減につながる最適な発注量を提案します。従来、発注業務は担当者の経験と勘に依存しており、需要変動への対応が難しいという課題がありました。MOVO PSIでは、天候や曜日、季節要因などの多様なデータを考慮した需要予測により、過剰在庫や欠品のリスクを低減します。データに基づいた発注業務への転換により、業務の標準化と効率化を実現しています。

出典：MOVO PSI

Hacobu データ分析エージェント for MOVO Berth｜自然言語による物流データ分析

Hacobuは、生成AIを活用した「データ分析エージェント for MOVO Berth」を提供しています。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・把握できます。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投げかけるだけで、AIがデータを分析しグラフ化や改善提案レポートを作成します。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。専門的な分析スキルがなくても物流データを活用できるようになり、現場主導のデータドリブンな改善活動を促進しています。

出典：データ分析エージェント

Hacobu 物流法AI先生｜物流関連法令のAIチャットボット

Hacobuは、生成AIを活用した物流関連法令のチャットボット「物流法AI先生」を提供しています。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、物流に関わる法令は複雑で改正も頻繁に行われます。現場担当者が法令の詳細を正確に把握することは容易ではありませんでした。物流法AI先生では、これらの物流関連法令に関する質問にチャット形式で回答します。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することで、信頼性の高い回答を実現しています。法令遵守の確認や社内教育、問い合わせ対応の効率化など、幅広い場面で活用されています。

出典：物流法AI先生

物流におけるAI導入ならHacobu Solution Studio

物流現場へのAI導入を検討する際、「自社の基幹システムとどう連携するか」「現場の業務フローにどう組み込むか」といった課題がつきものです。Hacobu Solution Studioは、クラウド物流ソリューション「MOVO」を自社開発するHacobuが提供するシステムインテグレーションサービスです。SaaSメーカーとしての実装知見と物流現場への深い理解を活かし、基幹システムとの連携設計からAI機能の実装、個社固有の業務要件に応じたカスタマイズまでをワンストップで対応します。AI技術の活用により、スピーディーかつ柔軟な開発を実現し、最短距離での物流DXを支援します。

お問い合わせはこちら：Hacobu Solution Studio

まとめ

物流業界では、人手不足の深刻化と法改正による管理業務の増加を背景に、AI活用の重要性が高まっています。需要予測によるコスト削減、倉庫・配送の自動化、配送ルートの最適化、事故リスクの低減など、AIは幅広い領域で成果を上げています。一方で、導入コストや運用ルール整備といった課題もあるため、スモールスタートで効果を検証しながら段階的に展開することが成功の鍵です。

---