ロジスティクスにおけるAI：潜在的なメリットとアプリケーション

ロジスティクス管理は、サプライ・チェーン・マネジメントのサブセットであり、製品を製造し最終顧客に届けるプロセスのあらゆる段階にまたがり、原材料の輸送、製品の移動と保管を含みます。ロジスティクス・マネージャーは、このプロセスのより効率的な管理方法を常に模索しています。これまで、輸送および倉庫管理ソフトウェア、ならびにトラック、配送車両、貨物列車、およびその他の輸送手段の追跡を容易にするモノのインターネット・デバイスの恩恵を受けてきました。現在、AIがこれらのアプリケーションやデバイスに組み込まれつつあり、ロジスティクス・マネージャーはこれまで以上に精度の高いツールを自由に使えるようになっています。

ロジスティクスにおけるAIとは

AIは、需要予測と出荷計画、倉庫保管の最適化、ルートや貨物の状況に対するステップバイステップの可視化、障害の可能性の把握など、さまざまな目的でロジスティクスに使用されています。AIアルゴリズムは、ロジスティクス担当者による輸送時間の予測、最適な価格での最適な輸送会社の決定、輸送障害時の代替ルートや輸送会社の特定を支援することができます。また、基本的な顧客からの問い合わせに対応するAIによるチャットボットや、顧客からの苦情を分析し、そのデータをロジスティクス・チームにフィードバックするAIベースのツールなど、カスタマーサービスの自動化にも使用することができます。

主なポイント

• 企業はAIを使用して、サプライチェーンのさまざまな段階を移動する商品や部品の出所を追跡し、サプライヤーが公正な労働法やサステナブルな取り組みを順守していることを確認することに役立てています。
• AIは、交通、天候、納入場所、従業員のストライキの影響などを考慮し、輸送ルートを最適化することができます。最適化されたルートにより、企業は二酸化炭素排出量と燃料消費量を削減し、より多くの製品を迅速に移動させることができます。
• AIは製品の返品問題の解決を支援することができます。たとえば、顧客からの返品が多い製品を特定し、企業はそのフィードバックを利用して製品の欠陥や、製品と対象とする市場とのミスマッチを発見することができます。

ロジスティクスにおけるAIの説明

ロジスティクスにおけるAIの主な目標は、社内外のデータ（たとえば、天気予報や作業停止の可能性など）に基づいてより正確なETA予測を生成し、リスクのある貨物を特定することで、マネージャーが（たとえば、貨物を別のルートにシフトするなどの）対策を講じることができるようにすることです。AIモデルは、過去に実行された注文やユーザーの嗜好に基づいてトレーニングされるため、運用パフォーマンスの向上を支援し、手動による介入の必要性を低減します。McKinsey & Companyの調査によると、AIによるサプライチェーン管理ソフトウェアを早期に導入した企業は、遅れをとっている企業よりもロジスティクス・コストを15%削減し、在庫水準は35%改善しています。

現代のロジスティクスにおけるAIの役割

現代のロジスティクスにおけるAIの役割は拡大しています。Zogby StrategiesとXometryが2024年に行ったメーカーのCEOを対象とした調査によると、回答者の97%が今後2年以内に自社の運用にAIを使用すると回答しました。

ロジスティクス・マネージャーは、たとえば、最も燃費の良い輸送ルートを特定し、コストのかかる遅延を回避するために、交通および天候パターンを分析することで、輸送効率の向上のために新しいAI機能を使用し始めています。メーカーは、世界中から届けられる何千もの部品を利用して製品を組み立てており、これらの部品は必要なときに必要な分だけ確保できるように手配することが求められますが、余分な在庫の保管には多大なコストがかかる可能性があるため、早すぎる納入は避ける必要があります。

ロジスティクスにおけるAIの潜在的な利点

製品の輸送、保管、配送中に生成されるデータの量は膨大です。データポイントには、リアルタイムの位置、温度、出荷コスト、運送会社の利用可能性など、数え上げればきりがありません。AIによるロジスティクスとそれに伴う定時搬送が顧客満足度に与える潜在的な影響は明らかですが、AIがロジスティクスの強化を支援する方法は以下に説明するとおり、他にも数多くあります。

• 在庫管理
  AIを活用した倉庫管理ツールは、ロジスティクス・マネージャーが、予測される配送時間が目標を上回る入荷注文を特定するのに役立ちます。そして、リスクのある注文の詳細を配送マネージャーと共有し、それらの注文のピッキングを優先したり、注文の多い製品をグループ化するためにアイテムの在庫場所を調整することができます。さらに、生成AI機能は、関連する注文修正履歴の簡潔で構造化された要約や、新しい注文や変更注文の編集可能なEメール通知を提供するように設計されています。
• 需要の正確性
  AIの組み込まれたロジスティクス・アプリケーションは、需要予測担当者が完成品の納品を遅らせる可能性のある問題を予測できるよう支援するデータを提供することができます。また、需要予測アプリケーションによって生成されたデータは、ロジスティクス・マネージャーが顧客満足度と全体的な収益性に最も強い影響を与える可能性のある製品の配送を優先することを支援できます。
• 過剰在庫の最適化
  メーカーはAIベースの予測分析を使用して、履歴データとリアルタイムの需要データから在庫水準を最適化し、在庫切れを防止して余剰在庫の量を削減できるよう支援することができます。
• 配送効率
  AIは、たとえば特定の製品に最適な場所を決定するために過去の需要データを分析したり、配送を迅速化するためのフロア・レイアウトと従業員ルートを推奨するなど、倉庫の効率化を支援することで、配送率の向上をサポートすることが可能です。また、倉庫マネージャーはAIを使用して、配送コンテナが無駄なスペースなく最適な量の荷物で満たされているかを評価することもできます。
• 注文の正確性
  メーカーおよびロジスティクス企業は、カメラとセンサーから取得したデータでAIアルゴリズムをトレーニングし、倉庫から間違った製品を引き出したり、間違った場所にアイテムを送るなどの従業員のミスを発見および防止できるよう支援しています。同じシステムを使用して、取得したデータを分析し、たとえば、従業員のトレーニングの改善、パッケージの変更、需要水準に基づく製品位置の最適化など、プロセスや設計の変更によって回避できるエラーが頻繁に発生していないかを判断することができます。
• ピッキングの最適化
  AIは、倉庫スタッフが注文配送のために製品を集める際に、配送パターンを明らかにし、一緒に注文されることが多い製品を倉庫の同じ場所に移動するよう提案することで、製品ピッキングを最適化することができます。生鮮品や一刻を争う注文など、納期が早い製品を倉庫の最も便利な区画に保管するよう提案することも、AIによる需要予測が製品ピッキングを改善できる方法の1つです。
• ラベルの自動化
  生成AIツールを使用して、これまで手作業で行われ、エラーが生じやすい作業であった出荷ラベルの作成を自動化することができます。このタスクのためのツールは、ロジスティクスと倉庫管理アプリケーションに統合され、多言語および国際的な出荷要件をサポートすることができます。
• 輸送管理
  AIによる輸送管理アプリケーションは、ロジスティクス・マネージャーが出荷を計画している時点と、製品の移動中という2つの異なるタイミングで出荷ETAを予測することができます。計画段階では、ロジスティクス管理者が代替輸送ルートや輸送会社を選択できるように、出荷が遅れる可能性があることを事前に把握することが役立ちます。
  
  輸送中に必ず輸送会社を変更できるとは限りませんが、マルチレッグの移動では最適化の機会がより多く得られます。ロジスティクス管理者はAIベースのデータ分析を使用して、たとえば貨物を別の港に送ったり、トラック輸送サービスをより良いルートに誘導することが可能です。AIツールを使用して予測された輸送時間と実際の輸送時間を並べて分析することもできるため、ロジスティクス・マネージャーは最もリスクの高いレーンを特定し、可能な限り回避することができます。当然ながら、貨物が配送地点に近づくにつれて予測精度は向上します。ETAの信頼性が特定の閾値に達すると、AI管理ツールを使用して自動的に最適な輸送業者に入札を送信することができるため、貨物が到着するとすぐに出荷できます。
• 燃料節約
  欧州環境庁によると、世界の航空部門と海運部門は、現在の排出量を削減するための対策を講じない限り、A世界の二酸化炭素排出量の約40%2050年までに世界の二酸化炭素排出量の40%近くを占めるようになる可能性が高いとされています。AIによって最適化されたロジスティクスは、トラックや船舶の積載量や配送ルートを最適化することで、製品や資材の輸送による環境への影響を軽減することを支援できます。2021年のレポートで、世界経済フォーラムはトラックの走行距離の15％が荷物を積んでいない状態で走行していたと推定しています。
• 納期の最適化
  ロジスティクス・マネージャーはAIを使用して配送ルートを最適化し、企業が必要な時に必要な原材料を確保し、完成品を迅速に効率よく倉庫や店舗に出荷できるようにしています。マネージャーは、注文量や製品の在庫状況など、ほぼあらゆる要因に基づいて優先順位を設定することができます。さらに、注文が危険にさらされていると見なされる場合、AIを使用して、優先順位の高い顧客からの注文にあらゆる段階で特別な注意を払うように指示することもできます。
• 納品の安全性
  AIによるダッシュボード・システムおよびカメラやセンサーで構成されるその他のシステムは、運転手の注意散漫や居眠りなどの車内リスクや、差し迫った衝突や道路状況の急変などの車外リスクを検知できるよう支援します。ロジスティクス・マネージャーは、これらのシステムからのデータを使用して、安全プロトコルを遵守しない従業員を特定することもできます。事故が発生した場合、管理者はAIを使用して原因の分析を支援し、将来そのような事故が発生しないように防止策を講じることができます。
• 倉庫と輸送のメンテナンス
  フォークリフト、パレット、ソーター、コンベア、ローダーなどの倉庫機器は、トラック、船舶、鉄道車両、その他の輸送手段の主要機器と同様に故障がよく発生します。ロジスティクス・マネージャーは、これらのマシンやインフラストラクチャに組み込むことができるセンサーから得られるデータに生成AIを適用することで、より正確に故障を予知することができ、メンテナンスのスケジュールを先行的 に立てることができるようになり、予定外のダウンタイムの回避と高価な機器の寿命延長を支援し、最終的にはサプライチェーンの円滑な運用の維持を支援することができるようになります。
• 製品返品
  AIは、リバース・ロジスティクス（別名、製品返品）の問題にもスポットライトを当てることができます。特定の製品が顧客から高頻度で返品されている、あるいは特定の地域から頻繁に返品されている場合、AIアルゴリズムはそのような傾向を迅速に根絶できるようサポートし、潜在的な設計上の欠陥や不具合、あるいは製品と市場のミスマッチをメーカーに警告することができます。大量の製品がリコールされた場合、たとえば、リコールされた製品が他の返品に紛れ込まないように、指定の場所に誘導する特別な返品コードを設定するなど、より効率的な返品フローを確立することで、AIはそのプロセスの効率化を支援することができます。

ロジスティクスにおけるAIの活用

メーカー各社は、機器の故障の追跡、製品の品質向上、顧客への商品発送の迅速化といった作業の自動化を支援するためにAIソフトウェアの活用を開始しつつあります。また、AIを使用して大量のデータを分析し、最も複雑なロジスティクス問題の対処を支援しています。ロジスティクス管理者がAIの活用により目標を達成している具体的な方法をいくつかご紹介します。

• ルートの最適化
  ルート計画は、かつて手動の労働集約的なプロセスでした。しかし、AIシステムを使用して、交通状況や道路状況、天候、納入先、その他の関連データを考慮に入れることで、最適化することができます。より効率的なルートにより、企業は燃料費を削減し、二酸化炭素排出量を減らすことができる一方、ドライバーは同じ時間内により多くの納品を行うことができます。
• ラストマイルの計画
  CapGemini Research Instituteによると、配送ハブから顧客の玄関先までの配送の最終段階、つまり「ラストワンマイル」に関連するコストは、2018年には納品コスト全体の41%でしたが、2023年には53%に増加しました。納品スピードに対する顧客の期待が高まるにつれ、企業は小規模な配送拠点のネットワークを構築したり、サードパーティ・サプライヤーにアウトソーシングしたり、AIを使用してルートスケジューリングを最適化することで対応しています。AIツールは、納品場所と車両の容量を分析し、ドライバーが予期せぬ減速に迅速に適応するよう支援することで、車両ルーティングをより効率的にすることを支援します。
• フリート管理
  フリート管理アプリケーションに組み込まれたAI機能は、マネージャーが有料運送業者と自社フリートによる輸送の最適な組み合わせを決定できるよう支援します。また、これらのツールは、自律的にドライバーにロードを割り当てたり、社内外の履歴データに基づいて出荷の開始時間を調整できるよう支援します。
• 需要予測
  従来の需要予測は、社内の履歴データのみに依存していました。AIによる需要予測ツールは、天候、地域イベント、変動する顧客の需要パターンなどのサードパーティー・データの分析も支援し、フォーキャスト精度を向上させます。
• ロボット工学と自動化
  AIを搭載したロボットは、人間による操作よりも迅速かつ効率的に製品の保管やピッキングを行うことができます。自動化ロボットの利点には、エラーと怪我の減少、スペースの有効活用などがあります。自律型トラックの試験導入プログラムは、輸送コストのさらなる削減と、ほぼ24時間365日の車両稼働による納期改善の可能性を秘めています。
• インテリジェントな梱包と仕分け
  AIアルゴリズムは、施設内外への在庫の移動を迅速化できるよう支援する最適な倉庫フロア・レイアウトを提案することができます。また、製品ピッカーが注文配送を行うのに最も効率的な倉庫ルートの計画をサポートすることもできます。世界的な大手宅配企業は、AIを搭載したロボットを使用して荷物の仕分けまで行っています。
• 動的な価格設定
  従来の静的な価格設定メカニズムは、一部の業界では、AIアルゴリズムが市場の需要およびその他の要因の継続的な分析に基づいて商品とサービスの価格を常に調整する動的な価格設定に徐々に置き換えられつつあります。航空業界はこの分野のパイオニアであり、ホテル、小売業者、eコマースサイト、ライドシェア企業、プロフェッショナル・スポーツ・チームなどがいち早くそれに続きました。
• ドキュメントの自動化
  生成AIベースの文書理解機能（インテリジェント文書認識と呼ばれることもあります）は、デジタルファイルからテキストを自動的に抽出するように設計されています。これらの機能は、たとえば、船荷証券からデジタル領収書を作成したり、紙の請求書をデジタル化して買掛金システムに取り込むなど、ロジスティクス業務の効率化を支援することが可能です。生成AIは、ドキュメントからテキスト、表、その他の主要データを抽出し、経費支払い、請求処理、コンテンツ管理を支援することもできます。
• カスタマー・サービスとエクスペリエンス
  企業は生成AIベースのチャットボットを導入して、製品の特定の住所への発送が可能か、輸送会社が特定の国で国際配送や複数個口配送をサポートしているかといった、顧客の最も一般的なロジスティクスに関する問合せに対応しています。従来、カスタマーサービス・ エージェントは、このような質問に答えるためにマトリックス化されたスプレッドシートを確認する必要がありました。AIシステムは、複数の変数を詳細に調べ、これらの変数が変化すると自動的に回答を更新するように設計されています。ユーザーは自然言語ユーザー・インターフェースにより、チャットボットとの会話を通じて、こうした情報にアクセスできます。

ロジスティクスにおけるAIの例

Western Digitalは、Logibotというデジタル・アシスタントを使用して、サプライチェーン・パートナーにロジスティクス・プロバイダーに関する情報を提供しています。Western Digitalのロジスティクス・エグゼクティブは、自社のオンライン・ストアと競合他社のオンライン・ストアをベンチマーキングした後、24時間365日のクエリ対応、顧客からのフィードバックの収集とコメントへの対応、そしてほとんどのクエリを自律的に処理し、カスタマーサービス・エージェントが最も重要な問題のみに対応できる機能という3つの目標を設定しました。同社にとっての最終目標は、Logibotとユーザーとのやりとりをすべて追跡し、成功したやりとりの回数と成功しなかったやりとりの回数を判断し、そのデータを使ってツールをより効率的にし、より適切なカスタマーサービスを提供することです。Western Digitalは、ロジスティクスから計画、調達、製造まで、Logibotを拡大する予定です。

生鮮品を栽培または製造している企業や、複雑な出荷ネットワークを利用して商品を調達し、完成品を顧客に配送している企業にとって、出荷を追跡およびトレースできることは必須事項です。AIは、すでに移動中のアイテムを自律的に追跡する機能を提供し、出荷コンテナの温度上昇や予期せぬ遅延など、出荷を危険にさらす可能性のある問題が発生した場合は、人間のエージェントに警告を発します。ロジスティクス・マネージャーはその情報を使用して、製品のルートを変更し、顧客に到着予定の変更を伝えることができます。出荷前であっても、ロジスティクス・マネージャーはAIの予測機能を使用して、天候、道路や港の閉鎖、従業員のストライキ、その他の変数に関する社内の履歴データやサードパーティー・データを使用して、潜在的な問題の発見を支援することができます。

AI導入における課題

AIは材料と製品の保管および輸送方法を向上させる可能性を秘めていますが、その導入は必ずしも容易ではありません。ここでは、企業がAIを導入する際に直面する課題をいくつかご紹介します。

• 導入と従業員トレーニングのコスト
  従業員は、たとえクラウドベースの直感的なものであっても、新規アプリケーションに臆してしまい、導入に抵抗を感じることがあります。企業は、従業員が新しい機能に慣れるためのダウンタイムをスケジュールに組み込むよう検討することをお勧めします。また、AIによるアラートに適切に対応する必要があるロジスティクス・マネージャーや、自動運転機能を使用しAIに最適化されたルートに従うドライバーなど、さまざまな役割に適したトレーニング・プログラムを開発するために、企業はベンダーとの連携を検討する必要があります。
• 既存のシステムとの統合
  新しいAI機能をレガシーのオンプレミス・アプリケーションに統合することは困難な作業となる可能性があり、多くの場合システム・インテグレーターが必要です。システムが本番稼動できるようになると、組織では通常、ある程度のダウンタイムが発生します。クラウドベースのアプリケーションのAIやその他の機能改善は、通常、大幅によりシームレスに提供されます。
• プライバシーとセキュリティに関する懸念
  レガシーのオンプレミス・アプリケーションでは、企業は常にパッチを適用してセキュリティの脆弱性に対処する必要があります。しかし、クラウドで実行されるAIによる自動化ロジスティクス・アプリケーションでは、ソフトウェアは定期的に自動更新され、データ・セキュリティとプライバシーの向上を支援します。

オラクルで配送を最大限に高速化

Oracle Fusion Cloud Supply Chain Management & Manufacturingの一部であるOracle Fusion Cloud Logisticsは、ロジスティクス業務の効率化、輸送ルートの最適化、在庫保有コストの削減を支援する新しいAI機能を備えています。このような機能は、メーカーのコスト削減、納期短縮、従業員の安全性向上、カーボン・フットプリントの削減を支援するために活用できます。

ロジスティクスにおけるAIのFAQ

AIをロジスティクスで使用する方法を教えてください。
AIはロジスティクスにおいて、主に需要予測、出荷計画、貨物状況のモニタリング、倉庫スペースと輸送ルートの最適化に使用されています。

AIが海運業界を変えつつある仕組みについて教えてください。
海運企業はAIを使用して、交通量、海流、天候などの要因を分析し、航路を微調整したり、代替案を作成することにより、燃料消費量を削減し、コストのかかる遅延のリスクを軽減しています。また、機器の予知保全にもAIを使用しています。

AIがサプライチェーンをよりサステナブルにする方法を教えてください。
AIがサプライチェーンをよりサステナブルにすることができる主な方法は、輸送ルートを最適化することで、これにより輸送車両の化石燃料消費量の削減と二酸化炭素排出量の削減を支援することができます。