物流業界におけるXR・生成AI導入事例

物流業界は今、大きな変革の時を迎えています。「物流の2024年問題」が大きな話題を呼びましたが、ドライバーの労働条件が改訂されることにより、今まで以上の人手不足の壁にぶち当たることが懸念されています。

本記事では、物流業界での抱える課題に触れた上で、生成AIやXRの具体的な導入効果を解説していきます。

最後に生成AIやXRの先端技術を導入し、業務効率向上や業務自動化、労働力不足の解消などに取り組み、成功した企業事例を紹介していきます。

「2024年問題」物流業界が抱えている課題

近年、ECサイトの利用者増加や小口配送の増加等により物流業界は慢性的な人手不足の状態が続いています。さらに人手不足問題に加え、物価高の影響により物流コストの増加や、複雑化するサプライチェーンなどさまざまな問題を抱えている状態です。

そんな状態から脱却するためにも、どんな課題を抱えているのか今一度おさらいする必要性があるでしょう。

物流業界が抱えている課題は、主に以下の通りです。

• 人手不足
•  物流コストの増加
•  デジタル化や自動化の遅れ
•  需要の変動
•  複雑化するサプライチェーン

それでは、物流業界が抱えている課題についてご説明しましょう。

人手不足

物流業界で最も深刻化しているのが、ドライバーや倉庫作業員などの深刻な人手不足です。

少子高齢化によって労働人口が減少していることに加え、ドライバーや倉庫作業員の業務が激務になっていることも要因の1つでしょう。

さらに話題となった「物流の2024年問題」では、働き方改革関連法による法改正で、運送業のドライバーに年間960時間の残業上限が設けられ、長時間労働が制限されます。

この制限により、労働力不足がさらに深刻化し、配送遅延やコストの増加が予測されています。

物流コストの増加

物流コストの増加も物流業界にとって大きな課題の1つです。

具体的には、物価高による燃料費の高騰、時間指定配送や小口配送の増加による効率低下がもたらす人件費の高騰が挙げられるでしょう。

またトラックなどの車両・倉庫等のインフラの維持、老朽化対策でもコストがかかっています。

デジタル化や自動化の遅れ

物流業界にもデジタル化や自動化の導入が進んでいますが、すべての物流業界で導入が進んでいるわけではありません。

デジタル化や自動化に対応しようとしたとしても導入費用がかかってしまうため、余裕がないところは未だに手作業で業務が行われています。

無事に導入できれば業務効率化につながるとはいえ、予算の問題などが課題になるでしょう。

需要の変動

物流業界では需要の変動によって対処しにくくなっているのが問題です。

近年ではEC市場の拡大に伴い、誰でも1品から商品を注文できるようになった反面、小口配送や時間指定配送の需要が急速に高まり、ドライバーや倉庫作業員の業務負担が増加しています。

季節やイベントによっては配送量が多くなることもあるので、絶えず変動する需要に対応していかなければなりません。

複雑化するサプライチェーン

サプライチェーンの複雑化は、物流企業にとっても大きな影響を与えています。

例えば、先に説明したEコマースの普及により店舗向けの大口配送と消費者向けの小口配送、両方への対応が求められることにより物流ネットワークが複雑化しています。

また消費者への即時配送がサービスとして標準化しつつあり、スピーディーなラストワンマイル配送が求められています。これにより配送拠点の増加やルートの効率化が急務となっており、出荷頻度の増加によるコスト増加が課題となっています。

さらにはサプライチェーンが多様化することで在庫を複数拠点に分散させることが必要になります。地域ごとの需要予測が必要となり、過剰在庫や欠品による追加コストが発生するリスクも発生します。

それに加え、自然災害などのイレギュラーが発生した場合に供給ネットワークの混乱が、物流企業には大きなリスクとなっています。

生成AIツールの導入で期待できる効果

近年急速に普及しつつある生成AIツールを活用することで、物流業界における課題の解決が実現できる可能性を秘めています。

生成AIツールの導入によって期待できる効果は、主に以下の通りです。

ドキュメントの自動生成・要約による作業効率化
配送ルートの最適化による配送時間の効率化とコスト削減
需要予測と在庫計画の最適化
チャットボットによる顧客満足度向上

それでは、生成AIツールの導入によって期待できる効果についてご説明しましょう。

ドキュメントの自動生成・要約による作業効率化

生成AIを活用することで、定型的な書類作成が自動化されると、作業の効率化や人的ミスの削減が期待できます。

例えば、出荷伝票やインボイスに留まらず、通関書類や証明書類の作成を自動生成することができます。フォーマットに沿って正確な書類を作成することができるでしょう。

手作業入力が不要になることで、作業時間の削減、入力ミスの防止にも繋がります。

またカスタマーサービスの観点からも、生成AIの活用で定型的なメールの返信やチャットボットを活用することで24時間365日、顧客への対応が可能になります。

配送ルートの最適化による配送時間の効率化とコスト削減

配送ルートの最適化領域では、従来からAIが広く活用されていますが、特定の状況では生成AIの活用も有効とされています。

例えば、生成AIは、突然の需要変動や予期せぬ遅延が発生した場合、交通状況や天候データをもとに効率的な配送ルートを複数提案することが可能です。

それぞれのルート案の利点やリスクも含めたレポートを自動で生成するため、管理者は最適なルートを比較して選択可能できるのです。結果として、配送時間の短縮とコスト削減が期待できます。

需要予測と在庫計画の最適化

配送ルート同様に、需要予測の分野においても従来よりAIが活用され最適化が進んでいます。

生成AIは需要予測データを分析し、在庫計画に反映するだけでなく、その予測結果に基づいた具体的な計画書を作成するのが特徴です。

需要に応じた在庫計画を自動で最適化し、在庫不足や過剰在庫のリスクを軽減するだけでなく、予測根拠を含むレポートも自動生成し、関係者に共有することで管理者が根拠に基づき判断することが可能になるのが生成AIを利用する最大のメリットと言えるでしょう。現場が混乱することなく生成AIの意思決定に基づき、判断することが容易になります。

チャットボットによる顧客満足度向上

生成AIを活用したチャットボットを導入することで、進捗状況の確認や配送スケジュールの変更、特別なリクエストの対応などを自動で行うことができます。

これらを自動化することで、業務効率化のみならず、顧客満足度を向上させるとともに、対応に必要な人的リソースを削減できます。
単純な問い合わせは自動で処理され、複雑なケースのみ人間のオペレーターが対応することで効率化が期待できます。

XRの導入で期待できる効果

近年、製造業を中心にビジネス導入が進むARやMR、VRといったXRは物流業界で導入するにも相性の良い先端技術の1つです。

XRの導入によって期待できる効果は、以下の通りです。

• 業務効率化・省人化が図れる
• 研修・トレーニングの効率化
• 安全管理の強化

それでは、XRの導入によって期待できる効果についてご説明しましょう。

業務効率化・省人化が図れる

XRを導入することによって、物流における業務効率化・省人化が実現できます。

例えば、ARグラスを活用したピッキング作業では、リアルタイムで商品の位置や数量を指示してくれるので、ピッキングミスや作業時間を削減することができます。

ピッキング作業だけではなく、ARによって作業者の視界に最適な移動ルートが表示され、倉庫内での移動が効率化することも可能です。これにより、無駄な動線を移動することがなくなり、結果的に省人化に繋がります。

また修理などメンテナンス等でもAR技術の活用は可能です。複雑さや高度な技術を要するメンテナンスでは、その作業に多くの時間を要したり、作業できる人員が限られるケースも多いです。ARグラスを活用することで、現場作業者が高度な技術者にその場の状況を伝えること、また修理指示を受けることが可能になり、迅速な対応ができます。

研修・トレーニングの効率化

VRやARを導入することで、現場における研修や教育が効率良くできるようになります。

トレーニングでVRシミュレーションを使用し、倉庫内の設備や作業手順を仮想空間で学習ができます。危険な場面を仮想体験することで、安全意識の向上やミス防止に繋げることができます。

VRトレーニングの利点として、場所や時間の制約がないため、どこからでも研修環境が実現することがVR導入するメリットの1つでもあります。

安全管理の強化

物流倉庫や物流センターは荷物だけではなくフォークリフトや大型トラックをはじめとする専用車両が多く行き交うため、危険が伴うことも多いのが実情です。

ARグラスやスマートデバイスを装着した作業員に、倉庫や工場内の危険エリアや注意が必要な場所をリアルタイムで表示することもできます。

高所作業やフォークリフトの通行エリアなど、リスクの高い場所を可視化することで、作業員は視覚的に安全なエリアと危険エリアを即座に判断でき、安全事故の防止につながります。

生成AI導入事例2選

実際に物流業界で導入された生成AI導入事例は、以下の通りです。

• FedEx
• Maersk(マースク)

実際に物流業界で導入された生成AI導入事例についてご説明しましょう。

FedEx：チャットボット・在庫管理最適化

FedExはアメリカで創立した、国際総合貨物輸送会社です。 世界220の国と地域で展開する世界でも有名な物流企業です。

FedExでは、生成AIを活用してカスタマーサービスや業務効率化を図っています。具体的には、AI搭載のチャットボットを導入し、配送や追跡に関する問い合わせに自動応答することで、応答時間の短縮とサービス品質の向上を実現しています。

また、生成AIによる需要予測に基づき、繁忙期や地域ごとの需要変動に応じた在庫管理を最適化し、在庫の過剰や不足を防いでいます。これにより、ピーク時でも効率的な在庫管理が可能となり、コスト削減と顧客満足度の向上に寄与しています。

Maersk(マースク)：書類の自動生成・契約交渉

Maerskは、デンマークに本社を置く国際的な海運および物流企業です。

輸送の効率化を目指し、生成AIを利用して、書類の自動生成やレポートの作成を行い取引のスピードアップと業務効率化を図っています。

書類の自動作成だけではなく、サプライヤーとの契約交渉にChatGPT などの AI ツールを活用して契約交渉の時間を削減できている実績もあります。

実際に物流業界で導入されたXR導入事例2選

実際に物流業界で導入されたXR導入事例は、以下の通りです。

• SATS
• ANAエンジンテクニクス株式会社

それでは、実際に物流業界で導入されたXR導入事例についてご説明しましょう。

SATS：空港地上業務効率化

SATSは、シンガポールのチャンギ国際空港を拠点とし、機内食のケータリングや乗客の手荷物、貨物を取り扱うランプ業務を担う会社です。SATS社は、Vuzix Corporationが提供するM300スマートグラスというARグラスを採用しました。

ARグラスで指定のバーコードをスキャンすることで、荷物の搭載方法などがリアルタイムで表示されることで、1フライトあたりの搭載時間が15分ほど短縮されています。

ARグラスを使うことで、作業する手が塞がることなく必要な情報を確認することができるため、作業効率化が実現されています。

ANAエンジンテクニクス株式会社：遠隔地からの整備支援

ANAエンジンテクニクスは、航空機エンジンの分解から組立、地上性能テストまで一貫したエンジン整備を提供している企業です。

ANAエンジンテクニクスでは、米国Xerox（ゼロックス）社が提供するCareARを導入し、エンジン整備作業の品質向上や、工数削減に成功しています。

具体的には、突発的なエンジンに関する整備作業が発生した場合には、専門的な知識を持つ整備士が現地に出向いて作業支援を行う必要がありました。

各社員に配備されているタブレット端末をARグラスの代わりとして、アノテーション機能やレーザーポインター機能を利用し整備箇所を示すことで、オンライン上で問題箇所を共有することが容易となりました。

同時に複数人と状況共有を行いながら整備指示を遠隔から出せるようになったことで、整備士の移動工数が大幅に削減され年間で約400工数の削減ができたようです。

XR・生成AIを導入するハードルと解決策

XR・生成AIを導入する際の課題は、以下の通りです。

• 技術的な導入ハードルが高い
• データセキュリティ体制の構築とプライバシー保護の徹底
• 費用対効果と事業化に向けた課題

それでは、XR・生成AIを導入するハードルと解決策についてご説明しましょう。

技術的な導入ハードルが高い

XRや生成AIを導入したくてもなかなか実現できないのは、技術的なハードルが高いことが挙げられます。

物流業界の躍進に必要不可欠なことは分かっているものの、そのためには最新のXR・AI技術を深く理解しなければなりません。

業界問わずXRやAIの事業活用が強まる中、優秀なエンジニア採用の難易度は年々高くなると同時に、採用コストも高額となるのが現場です。

人材を確保できない場合は、AIやXRに知見がある企業に外注することを検討するのも良いでしょう。

データセキュリティ体制の構築とプライバシー保護の徹底

XRやAIシステムを導入するにあたって、厳重なセキュリティ体制とプライバシー保護の徹底は必要不可欠です。

機密情報や顧客情報が漏洩した場合には、企業にとって大きな損失に繋がります。

したがって、事前にデータの暗号化やアクセス権限の管理、手厚いセキュリティ監査などを行い、セキュリティが脆弱になっていないか確認することが大切です。

費用対効果と事業化に向けた課題

XRやAIを導入する際は、導入検討する前に、将来的にどれだけのリターンが見込めるのか費用対効果を分析してハッキリさせることが重要です。

具体的にどれだけの費用対効果が見込めるのか、コストがどのくらい削減できるのか、収益増化の可能性はどこまであるのかなどを分析することで、課題の事業化につなげられるでしょう。

まとめ〜高いハードルを乗り越えて物流業界に革命をもたらすXR・生成AI〜

現在の物流業界はさまざまな課題を抱えており、人手不足や業務負担の加速化などの深刻な問題で頭を抱えているケースもあるでしょう。

しかし、XRや生成AIを導入することで物流業界に革命をもたらすと言っても過言ではないので、業務効率化や業務負担の軽減などを実現させるために導入するのがおすすめです。

導入ハードルは確かに高いですが、それを補って余りあるほどの恩恵があると言えるでしょう。