物流「2024年問題」やドライバーの長時間労働が問題となり、物流業界全体での業務効率化が課題となっています。
ITツールなどを活用した物流DXが注目を浴びる中で、AIも物流業界の業務効率アップに活用できるのはご存知でしょうか。
そこで本記事では、AIツールが物流業界に与える影響や、実際の活用事例を紹介します。
残業時間の削減や人材の確保に悩んでいる事業者の方は、ぜひ本記事の内容を参考にしてみてください。
目次
物流業界ではコロナ禍におけるEC市場の急速な拡大や、物流「2024年問題」による残業規制により、人手不足が深刻な課題となっています。
単に物量の増加だけでなく、荷役時間や荷待ち時間が増えることによりドライバーの待ち時間が発生し、長時間の残業に繋がっています。
こうした物量の増加や長時間労働の削減のためには、業界全体で物流の効率化に取り組むことが急務です。
AIを用いる事で人材不足や業務課題を解決できる可能性があるので、期待できる効果を確認しておきましょう。
物流の効率化や人手不足の解消に、AIの導入が活用できます。
これまで人の手で行っていた作業をAI×ロボットを使って自動化することにより、生産性の向上に繋がるでしょう。
また、業務の効率化だけでなく安全性の向上や在庫予測など物流品質の担保にも効果を発揮します。
物流課題を抱えている事業者の方は、ぜひAI×ロボットの導入を検討してみてください。
物流の現場においてAIを活用するメリットは、主に以下の2点です。
業務効率を大幅にアップできる場合があるので、活用方法の参考としてください。
AI導入は配送ルートの効率化にも有効です。
過去のデータや渋滞情報などに基づき、適切なルートを予測できれば配送時間の削減ができるでしょう。
また、それに伴ってドライバーの長時間労働の抑制にも繋がり、物流「2024年問題」への対応策としても活用できます。
AIは在庫量や出荷量の予測を行い、適切なサービスレベルの担保、または商品品質を担保するのに利用できます。
人では解析が難しい膨大な過去データによる分析も、AIならより正確な物流予測が可能です。
人員配置から在庫の需要予測まで、過去実績に基づいて処理する事項に対しては、AIは高い精度で行えるのでおすすめです。
物流事業にAIを導入するデメリットは以下の2点です。
AIに限らずシステム導入などの際に起こりがちな問題点です。
スムーズな導入につなげるためにも、デメリットも押さえておきましょう。
AIを導入しても、管理するのは人なので使用方法についてのマニュアルや教育が必要です。
そのため、小規模な事業者の場合は人の手で行った方が早い場合があるでしょう。
しかし、事業拡大のために人を増やし続けるのは、リスクや人材確保の観点から難しいと考えられます。
早い段階でAIの導入を行い、事業拡大に専念するのも検討してみてはいかがでしょうか。
AIは導入や運用自体に費用がかかります。
そのため、導入前には費用対効果を必ず試算してください。
AIの導入によって人件費などを大幅削減できる場合があるので、トータルでのコストで考える必要があります。
物流業界におけるAIの導入・活用事例を3点紹介します。
膨大な物量を扱う事業者を中心にAIは導入が進んでいます。
実際の活用事例を参考に、導入するかを検討してみてください。
EC最大手では、ロボットを活用した自動化が進んでいます。
たとえば、物流倉庫では棚の下にロボットが潜りこみ、商品棚ごと作業者の元へ運びこむシステムが導入されています。
人が歩き回ってピッキングをせずに済むため効率的です。
宅配業者大手では、ビッグデータ・AIを活用した配送需要予測のシステムが導入されています。
過去の配送データに基づき、配送業務量を予測して適切な配車や配送ルートの適正化が可能です。
また、配送ルートが効率化されることにより配送距離も短くなり、CO2削減などにも効果を発揮します。
コンビニエンスストア大手でも配送人員やルートの手配などにAIが活用されています。
全国に存在する数万店舗へ、毎日商品の入出荷が行われます。
そこで、AIの導入によって各店舗への配送を効率化することでドライバーの残業時間軽減やトラック台数の削減へ繋げているのです。
本記事では、物流業界においてAIを導入するメリット・デメリットと、実際の活用事例を紹介しました。
AIの導入は物流プロセス全体の効率化へとつながり、人件費の削減や安全性の観点からも有効です。
導入にはコストがかかるものの、品質の担保や人材確保の観点からみれば費用対効果が高い場合もあります。
ドライバーの残業時間削減など、物流課題を抱えている事業者の方は、まずはどのような業務に導入ができるかを検討してみてください。