深刻化するドライバー不足や、労働時間規制への対応など、物流業界は今、大きな課題に直面しています。そうしたなか、業務の効率化を実現する手段として注目を集めているのが「AI（人工知能）」の活用です。

配送ルートの最適化や需要予測、倉庫内作業の自動化など、すでにさまざまな場面でAIの導入が進んでいます。

今回の記事では、物流業界でAI活用が進む背景をはじめ、具体的な活用例や、導入の際に活用できる公的な支援制度を解説します。物流分野でのAI導入をご検討中の方は、ぜひ最後までご覧ください。

物流業界でAI活用が進む背景

近年、物流業界ではAIの活用が急速に進んでいます。その背景には、業界が抱えるいくつかの構造的な課題があります。

最も大きな課題が、ドライバーをはじめとする人手不足です。労働人口の減少や高齢化により、担い手の確保は年々難しくなっています。加えて、労働時間の規制強化により、限られた人員と時間のなかで、今まで以上に効率的な輸送が求められるようになりました。

一方で、EC市場の拡大などにともない、宅配便の取扱個数は増加傾向にあります。小口配送が増えたことで、業務は一層複雑化しています。

そうした「人手は減るが、荷物は増える」という状況を打開する手段として、AIの活用が注目されているのです。人の経験や勘に頼っていた業務をAIで最適化することで、限られた人員でも効率的に業務を回せる体制づくりが進められています。

物流業界におけるAIの主な活用例

物流の現場では、さまざまな場面でAIの活用が進んでいます。

ここでは、具体的な活用例を紹介します。

配送ルートの最適化

AI活用の代表例が、配送ルートの最適化です。従来、どの順番で荷物を届けるかというルート設計は、ドライバーや配車担当者の経験と勘に頼る部分が大きいものでした。

AIを活用すれば、配送先の位置や荷物の量、道路状況、時間帯ごとの交通量といった膨大なデータをもとに、最も効率のよいルートを自動で算出できます。実際に、AIによるルート最適化を導入した物流事業者のなかには、走行距離の削減や、配送にかかる時間の短縮を実現した例も報告されています。

それにより、燃料費の削減やCO2排出量の抑制といった効果も期待でき、コスト面と環境面の両方にメリットをもたらします。

需要予測・在庫管理への活用

需要予測の分野でも、AIの活用が広がっています。過去の出荷実績や季節変動、天候、イベント情報といったデータをAIが分析することで、将来の需要を高い精度で予測できるようになります。

需要を正確に予測できれば、必要な在庫を適切な量だけ確保でき、過剰在庫や欠品を防ぐことが可能です。また、繁忙期を事前に見込んで、人員や車両の手配を計画的に進められるようになる点も大きな利点です。結果として、保管コストの削減や、機会損失の防止につながります。

倉庫内作業の自動化・効率化

倉庫内の作業においても、AIは力を発揮します。たとえば、AIを搭載した自律走行ロボットが、商品の棚まで移動して運搬を行ったり、画像認識技術によって商品の検品を自動化したりといった取り組みが進んでいます。

また、出荷頻度の高い商品を取り出しやすい場所に配置するなど、AIが倉庫内のレイアウトを最適化することで、ピッキング作業の動線を短縮することもできます。人手に頼っていた作業を自動化・効率化することで、作業スピードの向上と、従業員の負担軽減を同時に実現できます。

配車計画の自動作成

どのトラックに、どの荷物を、どのように積んで運ぶかという配車計画の作成は、車両のサイズや荷物の量、納品時間、ドライバーの労働時間など、多くの条件を考慮する必要がある、難易度の高い業務です。熟練の担当者でなければ対応が難しく、属人化しやすい領域でもありました。

AIを活用すれば、そうした複雑な条件を踏まえた配車計画を自動で作成できます。それにより、計画作成にかかる時間を大幅に短縮できるだけでなく、積載効率の向上も期待できます。ベテラン担当者のノウハウに依存しない体制を築ける点も大きなメリットです。

トラックの待機時間削減

物流の課題として長年指摘されてきたのが、荷待ち時間の長さです。荷物の積み下ろしのために、トラックが倉庫や物流センターで長時間待機することは、ドライバーの拘束時間を延ばす大きな要因となっています。

そこで、AIを活用したトラックの予約受付システムなどを導入し、到着時間を分散させる取り組みが進んでいます。荷物の量や作業にかかる時間をもとに、適切な受付枠を割り当てることで、待機時間の削減が可能になります。そうした取り組みは、ドライバーの労働環境の改善に直結するとともに、施設側の作業効率の向上にもつながります。

物流分野のAI導入に活用できる支援制度

AIをはじめとするシステムの導入には、相応の費用がかかります。そこで活用したいのが、国による支援制度です。

ここでは、国土交通省がこれまでに実施してきた支援策を紹介します。

中小物流事業者の労働生産性向上事業（物流施設におけるDX推進実証事業）

国土交通省では、「中小物流事業者の労働生産性向上事業（物流施設におけるDX推進実証事業）」が実施されてきました。これは、中小物流事業者における業務効率化や働き方改革のための自動化・機械化・デジタル化を推進することを目的とした事業です。

対象とされていたのは、物流施設を保有・使用する物流関係事業者が、トラックドライバーの荷待ち・荷役の削減や、施設の省人化を図るために、「システム構築・連携」と「自動化・機械化機器の導入」を同時に行う場合です。その経費の一部が支援されるとともに、専門家による伴走支援や効果検証なども受けられる内容となっていました。

補助率は2分の1以下で、上限額は、システム構築・連携が1社あたり2,000万円、自動化・機械化機器の導入が1社あたり3,000万円。なお、申請事業者が事業場内の最低賃金を3%以上または45円以上増加させる場合は、補助上限がそれぞれ2,200万円、3,300万円に引き上げられる仕組みでした。

なお、そうした支援制度は年度ごとに公募が行われ、募集期間も限られています。制度の内容や補助率、対象要件などは年度によって変更される可能性があるため、活用を検討する際は、最新の情報を確認しましょう。

参考：物流：物流施設におけるDX推進実証事業 – 国土交通省

物流業界においてAI活用は必須

人手不足や労働時間規制への対応が求められるなか、物流業界においてAIの活用は、もはや欠かせないものとなりつつあります。配送ルートの最適化や需要予測、倉庫内作業の自動化、配車計画の自動作成、待機時間の削減など、その活用範囲は多岐にわたり、業務効率化とドライバーの負担軽減の両面に効果をもたらします。

導入にあたっては費用の負担が課題となりますが、国土交通省による支援制度を活用することで、負担を抑えられる可能性があります。制度の内容は年度ごとに変わるため、最新情報を確認しながら、計画的に導入を進めていきましょう。