AI物流で業界は変わる！導入メリットと課題、最新事例を解説

物流業界は深刻な人手不足やコスト増大に直面しており、効率化と競争力強化が急務となっています。 本記事では、AI物流の導入によって得られる具体的なメリットや最新事例を解説し、導入を検討する経営者や担当者が自社の成長戦略に活かせる知見を提供します。

物流業界が直面する課題とAI（人工知能）導入の必要性

物流業界は現在、かつてない変革期を迎えています。 国内における宅配市場は成長を続けており、ネット販売の荷物取扱個数が増加した一方で、運賃の値上げや人手不足といった深刻な課題に直面しています。

担い手が減少傾向にある中で労働力の確保に頭を抱える企業が増加しており、従来の業務体制では対応が困難な状況となっています。 こうした物流業界で起きているさまざまな問題を解決するため、AI（人工知能）をはじめとしたテクノロジーを活用して課題解決や効率化を図ろうという動きが本格化しています。

深刻化するドライバー不足と労働環境の問題

物流業界では深刻な労働力不足が進行しています。 道路貨物運送業の運転従事者数は2000年から2015年までの15年間で約21.3万人減少し、ドライバーの高齢化も顕著です。 40〜50代が約半数を占める一方、20代は約1割にとどまっています。

労働環境の厳しさも深刻な問題です。 2023年度の全産業の労働時間が2,136時間に対し、大型トラックドライバーは2,544時間、中小型トラックは2,508時間と約2割も長くなっています。 ECサイト市場の拡大により再配達が増加し、不在配送によるサイクルがドライバーの労働時間をさらに押し上げている状況です。

参考：厚生労働省 はたらきかたススメ｜トラック

EC市場拡大がもたらす物流量の増大と多様化するニーズ

ECサイト市場の拡大は物流業界に大きな変化をもたらしています。 ネットで買い物をして配達を依頼する消費者が急増し、物流センターや配送業務への負荷が増加しました。 日本のBtoC（個人向け）のEC市場は、2014年に約12.7兆円だった規模が2018年には17.9兆円、2022年には22.7兆円へと拡大し、過去10年でおよそ2.2倍の成長を遂げています。

参考：経済産業省｜令和5年度電子商取引に関する市場調査の結果を取りまとめました

特に個人宅への配送では、不在による再配達の問題が深刻化しています。 初回配達で受け取れないケースが頻発し、同じ荷物を何度も配達するサイクルが発生しています。 これにより配送効率が低下し、ドライバーの労働時間延長につながっている状況です。 消費者ニーズの多様化により、物流プロセス全体の見直しが急務となっています。

燃料価格の高騰とコスト削減のプレッシャー

物流企業の経営を圧迫する要因として、燃料価格の大幅な上昇があります。

1リットルあたりの軽油価格は2020年5月時点で約106円だったものが、2025年9月時点では約155円と約49円も上昇しました。 またレギュラーガソリン価格は2020年5月時点で1リットルあたり約125円だったものが、2025年9月時点では約175円と約50円も値上がりしています。

参考：資源エネルギー庁｜給油所小売価格調査（ガソリン、軽油、灯油）

この燃料コストの急激な増加は、トラック輸送に依存する物流企業にとって深刻な問題となっています。 輸送に欠かせない燃料費は削減が困難な固定費であり、企業の経営に直接的な影響を与えています。 コスト上昇分を運賃に転嫁することも容易ではなく、物流企業は厳しい経営環境に置かれているのが現状です。

AI導入で物流業務はこう変わる！期待される7つの効果

AI技術の導入は、物流業界が抱える課題を解決する強力な手段として注目されています。 蓄積した過去のデータを大量に分析することで、従来の人力では困難だった高精度な予測や最適化が実現できるようになります。

＜AI導入による物流業務への7つの効果＞

• 需要予測の精度向上による在庫の最適化
• 配送ルートの最適化による輸送効率の改善
• 検品・仕分け作業の自動化によるヒューマンエラーの削減
• 倉庫内業務の省人化による生産性の向上
• 最適な人員配置による労働環境の改善
• 運転支援による輸送事故の防止
• データ活用による迅速な経営判断の支援

AIがもたらす効果は多岐にわたります。物流予測の精度向上から配送計画の最適化、検品作業の自動化、人員配置の改善まで、業務プロセス全般の変革が期待されます。

適切な機械学習モデルを用いることで、処理量と精度が飛躍的に向上し、単なる作業の自動化を超えて、データに基づいた迅速で正確な経営判断を支援する役割も果たします。

需要予測の精度向上による在庫の最適化

AIは蓄積した過去のデータを大量に分析することで、物流量やピークタイミングの予測精度を向上させます。 過去の売上データや気象データなどの時系列データを機械学習で処理し、従来の人的判断を超えた正確な需要予測を実現します。

精度の高い需要予測により、販売機会損失による売上減少を防ぎ、過剰在庫を抱えるリスクも防止できます。 適正在庫の維持により保管コストが削減され、キャッシュフローの改善にもつながります。これまで経験と勘に頼っていた在庫管理が、データドリブンな意思決定へと変革されるのです。

配送ルートの最適化による輸送効率の改善

AIは交通量の予測に基づいて渋滞予測や回避ルートの選定精度を向上させ、最適な配送ルートを算出します。 リアルタイムでの交通情報分析により、走行距離の短縮と配達時間の短縮が同時に実現できます。

配送計画の最適化により効率的な物資輸送が可能となり、長時間労働や無駄な配送を削減できます。 燃料費の削減効果も期待でき、環境負荷の軽減にも貢献します。経験の浅いドライバーでも、AIが提案する最適ルートに従うことで、ベテラン並みの配送効率を実現できるようになります。

検品・仕分け作業の自動化によるヒューマンエラーの削減

AIの画像認識技術により、商品やラベルの高速検品が可能となります。 5G環境の整備により大容量データの処理速度が向上し、従来の目視検品を上回る精度とスピードを実現します。

商品にセンサーや通信機能を搭載し、RFIDタグを用いた商品管理システムと連携することで、検品作業が効率化されます。 人的ミスの発生を抑制し、作業品質の均一化が図れます。作業員は単純な検品業務から解放され、より付加価値の高い業務に専念できるようになります。

倉庫内業務の省人化による生産性の向上

AIを活用したロボットやドローンの導入により、倉庫内業務の省人化と無人化が進展します。 ピッキングや運搬作業を自動化することで、24時間稼働による生産性向上が実現できます。

数理最適化技術を活用することで、倉庫内のレイアウトや動線も最適化され、全体的な作業効率が向上します。 人手に依存していた作業の自動化により、労働力不足の解消にも貢献します。作業員はより戦略的で創造性を要する業務に集中できるようになり、職場全体の生産性が向上します。

最適な人員配置による労働環境の改善

AIは物流センター作業人員のシフト最適化や配送人員の配置を最適化し、省人化と効率化を同時に実現します。 過去のデータから業務量を予測し、必要な人員数とスキルレベルを算出することで、適切な人員配置が可能となります。

長時間労働の是正につながり、従業員の労働環境が改善されます。繁忙期と閑散期に応じた柔軟な人員調整により、無駄な残業時間を削減できます。データに基づいた客観的な配置決定により、従業員の満足度向上と離職率の低下も期待されます。

運転支援による輸送事故の防止

AIを搭載したカメラシステムを車内に設置することで、ドライバーの運転状況を常時監視できます。居眠りの兆候を検知した際には即座にドライバーに呼びかけ、事故を未然に防止します。

長距離運転や長時間労働による疲労運転のリスクを軽減し、安全な輸送環境の構築が可能です。事故防止により企業の社会的信用を維持でき、保険料削減などの経済的メリットも生まれます。ドライバーにとって安心して働ける環境が整うことで、人材の定着率向上にもつながります。

データ活用による迅速な経営判断の支援

AIは物流プロセス全体から収集される膨大なデータを分析し、経営判断に必要なインサイトを提供します。リアルタイムでのデータ処理により、従来では把握が困難だった業務の非効率性や改善点を可視化できます。

コスト構造の分析や配送ルートの効率性評価など、具体的な経営指標を定量的に把握できるようになります。データに基づいた迅速な意思決定により、市場変化への対応力が格段に向上します。経験や直感に頼った判断から脱却し、客観的なデータドリブン経営への転換が実現されます。

【業務別】物流へのAI活用事例で見る業務効率化

AI技術が物流現場で実際にどのような成果を生み出しているのか、国内外の先進企業の具体的な導入事例を通じて確認していきましょう。倉庫業務やピッキング業務の効率化、配送ルートの最適化など、多岐にわたる活用事例が報告されています。

ここでは「倉庫管理」「輸送・配送」「検品・帳票処理」の3つのカテゴリーに分けて、それぞれの開発背景や導入効果を解説します。 他社の成功事例を知ることで、自社でのAI導入時の具体的なイメージを掴むことができ、サービス導入を検討する際の参考になるでしょう。

倉庫管理の自動化を実現するAI活用例

大手物流企業では、AMR（自律協働型ピッキングロボット）を導入し、物流倉庫の省人化を実現しています。 ロボットがスタッフのピッキング作業を支援し、商品を所定の場所へ運搬したり、次のピッキング場所を指定したりすることで、人の移動距離を削減し、作業者の負担軽減と生産性向上を達成しました。

ある製造業の企業では、AIを搭載した自動運転フォークリフトを活用した実証実験を実施し、トラックへの荷物の積み下ろし自動化に取り組んでいます。この取り組みにより労働力不足の解消と荷役効率化を同時に実現する効果が期待されています。

また、あるロボティクス企業が提供するAI技術による倉庫業務効率化サービスでは、倉庫内データや作業実績を分析・学習し、商品配置の改善を支援しています。これにより倉庫内の動線渋滞が解消され、ピッキングの移動距離最適化による作業効率向上が実現されています。

輸送・配送の最適化を支援するAI活用例

ある大手宅配事業者では、全国約6,500カ所の配送センターで荷物量を予測し、人員やトラック手配にビッグデータとAIを活用しています。顧客ごとの配送業務量を予測して最適な配車計画を自動作成することで、配送の生産性は最大20％向上し、走行距離は最大25％削減する効果を実現しています。

配送ルート最適化サービスを導入した企業では、AIが天候や交通状況をリアルタイムで分析し、最適なルートを算出しています。 この結果、走行時間が削減され、人材不足の解消にもつながったという効果が報告されています。

また、ある物流企業の実証実験では、電力データからAIが在宅状況を予測し、不在配送削減に取り組んでいます。この取り組みにより不在配送を約20％削減し、実験では9割削減で配送成功率98％を達成するなど、再配達コストとドライバー負担の大幅軽減を実現しています。

検品・帳票処理を効率化するAI活用例

ある通信機器メーカーでは、AI画像認識技術を活用した自動検品システムを導入し、従来の目視検品を自動化しました。この取り組みにより1人当たりの処理台数の生産性が60％向上し、検品ミスを0％に削減する画期的な成果を達成しています。

また、大手物流企業では、AI-OCR技術を搭載したシステムによる帳票処理自動化を実現しました。1拠点で月平均300件のトラックドライバーの運転日報と150件のアルバイト勤務日報を処理していましたが、年換算で6万時間弱の時間削減を実現し、入力ミスもほぼなくなる効果を得ています。

AIエッジデバイスがトラックのナンバープレートを検知・認識し、入退出情報を自動記録するシステムが導入された事例もあります。手入力で起こりがちな入力忘れや間違いなどの人為的ミスを防止し、荷物の積み下ろし時間の実績データを正確に取得できるようになっています。

物流へのAI導入を成功させるためのポイントと注意点

AI技術の導入は物流業界に大きな変革をもたらす一方で、成功させるためには慎重な計画と準備が不可欠です。多くのメリットがある反面、運用ルールの整備や費用負担といったデメリットも存在するため、両方を踏まえた検討が重要となります。

特に導入や運用には相応の費用がかかり、期待した効果を得られない場合のリスクも考慮する必要があります。費用対効果の予測を出し、プラスになるかどうかを検証することがおすすめです。計画的なアプローチによって、AI活用の効果を最大化し、導入後のトラブルを最小限に抑えることが成功の鍵となるでしょう。

導入前に把握すべき2つのデメリット

AI導入には費用面での負担が避けられません。高機能なシステムほど開発や運用、メンテナンスにかかるコストが増大し、初期投資だけでなく継続的な運用費用も発生します。導入前に費用対効果を慎重に検討し、投資計画を立てることが重要です。

また、AI導入に伴い従来の運用ルールを新しいものへ整備し直す必要があります。運用ルールやシステムの変更点に関するマニュアル作成、AIの操作方法を従業員が確認する場の設定など、業務フロー全体の見直しが必要となります。これらの準備を怠ると、導入後の混乱や効果の減退につながるリスクがあります。

導入効果を最大化するための成功の秘訣

AI導入を成功させるには、投資対効果の高い活用目的・方法の選定が不可欠です。自社のどの業務に課題があり、AIで何を解決したいのか、明確な目的設定から始めることが重要になります。

効果的なアプローチとして、アジャイルアプローチでの開発・導入がおすすめです。いきなり大規模な導入を目指すのではなく、特定の業務からスモールスタートで試行し、段階的に拡大していく手法です。

さらに従業員のAI活用リテラシーの向上が欠かせません。 研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、AIに関する基本知識や適切な使用方法を理解してもらい、マニュアルを整備するなど効率的な活用環境を構築することが成功の鍵となります。

AIが切り拓く物流の未来と今後の展望

AI技術の進化により、物流業界は大きな変革期を迎えています。 2027年までに生成AIソリューションの40％がマルチモーダル対応になると予測されており、テキスト・画像・音声・動画など複数のデータを同時処理する高度な分析が可能となります。

物流業界では、発注履歴や顧客フィードバックのテキストデータ、商品写真や倉庫の画像データ、顧客問い合わせの音声データを総合的に分析することで、より精緻な在庫管理や需要予測、CX向上のカスタマーサービス、インテリジェントなラストマイル最適化が実現されます。 AIの導入は、競争力を高めるために不可欠なファクターとなるでしょう。

ネオロジスティクスが提供する物流IT活用の強み

ネオロジスティクスでは、物流業界に精通した情報システムの専任担当者が在籍し、現場を知り尽くした経験者による「現場のため」のシステム管理を実現しています。システムの知識だけでなく物流現場への深い理解があるからこそ、実際の業務に活かされる設計が可能です。

自社開発のWMS（倉庫管理システム）を中心に、ハンディターミナルやPOS検品システム、一体型専用伝票といったツールを連携させ、在庫管理・ロケーション管理・誤出荷削減・標準化の効果を実現しています。 顧客一人ひとりの課題に合わせた最適なシステム活用を提案できることが、当社の強みとなっています。

まとめ

AI物流は、現代の物流業界が直面する課題を解決するための革新的な手段として不可欠な存在となっています。深刻化するドライバー不足や燃料価格の高騰、EC市場拡大による物流量増大といった課題に対し、AI技術は需要予測の精度向上から配送ルート最適化、検品作業の自動化まで多岐にわたる効果をもたらします。

実際の導入事例が示すように、効率化・省人化・自動化により業務プロセス全体の変革が実現されており、競争力を高めるために不可欠なファクターとなっています。ただし、成功のためには費用対効果の検証や運用ルールの整備など、計画的なアプローチが重要です。

ネオロジスティクスでは、物流現場を知り尽くした専任担当者が「現場のため」のシステム管理を提案しています。 物流アウトソーシングを検討される企業様は、専門的な知見を持つ担当者と共に、持続可能な物流システムの構築を目指してみてはいかがでしょうか。

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