運輸・物流のAI活用事例

【成果】 AIによる高精度な需要予測システムの導入により、担当者の経験や勘に依存しない標準化された配車・人員計画が可能となりました。属人化の解消だけでなく、配送ロスの削減や業務効率の大幅な向上といった具体的な成果を生み出しています。 先行導入エリアでの確かな手応えを受け、現在では全国46箇所の物流センターへのシステム展開を完了しています。全社的な物流業務の最適化が進んだことで、コスト削減と同時に、将来に向けた持続可能な物流網の構築を実現しています。

【成果】 アサヒ飲料が2024年3月から4月にかけて実施した実証実験では、特定の配送センターへの輸送コストを約6.2％、在庫日数を約6.5％削減することに成功しました。先行して実証実験を行ったキリンビバレッジでも、輸送コスト約9.1％、在庫日数約13.2％の削減を実現しています。 これらの結果を受け、サービスの本格展開が決定しました。今後は導入を拡大し、積載率の向上や納品時の欠品率低減を推進していく方針です。

【成果】 AI需要予測モデルの導入により、商品横持ち指示の作成にかかる工数を1日あたり約75％削減することに成功しました。予測精度の向上によって緊急の臨時便が減少し、それに伴う入出荷作業の工数も約30％削減されています。 さらに、期限管理品を補充倉庫で適切に保管できるようになったことで、センター内での不要な商品移動が減り、フォークリフト作業の工数も約15％削減されました。 定性的な成果として、商品の追加や倉庫の拡張といった環境変化にも柔軟に対応できる体制が整い、担当者変更時の引き継ぎ負担も大幅に軽減されています。

【成果】 2024年4月の稼働開始から2カ月後の時点で、複数の熟練担当者が1人・1日あたり約3時間要していた発注業務時間を約1時間半に短縮し、約50％の削減効果を確認しました。 欠品や在庫回転率についても導入前の水準を維持しつつ、熟練担当者と同水準での発注計算が可能となっています。今後は、需要予測の導入拠点を増やしてさらなる業務効率化を進めるとともに、入荷や需要の予測データをサプライチェーン全体に連携させることで、トラックの積載効率向上や物流2024年問題の解決、食品ロスの削減にも取り組んでいく予定です。

【成果】 AIによる需要予測を活用することで、必要な量の食材を適切なタイミングで仕入れることが可能となり、過剰な仕入れや品切れを防ぐ適正な在庫管理が実現しつつあります。これにより、食材が過剰に滞留することなく、より新鮮な状態で商品を提供できる体制が整い、品質の向上に寄与しています。 また、店舗における発注業務の代替や、物流センターでの保管スペースの縮小など、サプライチェーン全体の無駄を削減することで、店舗運営の大幅な効率化が期待されています。今後は実証実験を通じて効果を検証しながら、段階的に対象業態や品目を拡大していく展望を描いています。

【成果】 導入後、AIによる自動発注システムの提案は95％という高い採用率で現場に定着しています。発注業務の省人化が実現しただけでなく、欠品の改善や在庫の低減といった具体的な効果が確認されました。 今後は、店舗の保管スペースにおける在庫の過不足低減や食品ロス削減、納品遅延や緊急配送などのムダの排除が期待されています。

【成果】 新システムの導入により、配車担当者の練度にかかわらず、高品質な配車計画を短時間で作成できる体制が整いました。AIと最適化モデルの処理能力に、担当者の知見を組み合わせることで、取引先の満足度を維持しながら業務効率化を実現しています。 今後は配車担当者全員が本システムを利用することで、配車計画の作成時間を従来比で25％削減することを目指しています。

【成果】 AI配送シミュレーターの導入により、定温センターにおける配送コース数とトラックの稼働台数をそれぞれ約1割削減するという定量的な成果を達成しました。これにより、深刻化するドライバー不足への対応だけでなく、車両稼働の最適化によるCO2排出量の削減にも貢献しています。今後は常温配送への展開も予定されており、さらなる物流効率化と環境負荷低減が期待されています。

【成果】 ニトリグループでは、最適な配送ルートを高速で作成できるようになったことで、商品配送におけるドライバーの労働時間短縮を実現しています。 さらに、効率的な配送ルートの運用によってCO2排出量が削減され、地球温暖化や大気汚染といった環境負荷の軽減にも貢献している点が高く評価されています。

【成果】 新たなロボットの導入とシステムの改良により、「楽天無人配送」のサービス提供範囲が大幅に拡充されました。対象店舗には従来のカフェやスーパーマーケットに加え、新たにケーキ店やコンビニエンスストアが参画し、取り扱い商品数は4,500品以上に増加しています。 また、配送対象地域も晴海全域から月島や勝どきの一部へと広がり、ユーザーが指定できるお届け場所は90カ所を超える規模へと成長しました。今後はAvrideのロボットを順次10台まで増強する予定であり、物流の革新を通じた地域社会の利便性向上が期待されています。

【成果】 約20名の参加者が、データを用いた課題解決の手法や精度改善のプロセスを実践的に学びました。すぐに実業務へ適用できる完璧なモデルが完成したわけではないものの、参加者全員が「もっと学習を続けたい」と答えるほど、データ活用に対する強い学習意欲が芽生えるという大きな成果を得ています。 この成功の裏には、NECの講師による伴走支援がありました。答えをすべて教えるのではなく、ヒントを示して好奇心を刺激したり、チームごとの進捗レポートを基にプログラムを微修正したりするきめ細やかなサポートが、参加者のモチベーション維持に貢献しました。経営層からも高く評価されており、今後は第一期メンバーの学びを深めるとともに、グループ内の多様な人材が集い、データ分析を通じて新たなビジネスを生み出す場として、取り組みを継続・拡大していく展望を描いています。