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【人工知能(AI)×物流】AIが変える!物流の未来


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物流業界は宅配便のような小口物流からタンカーによる原油の輸入に至るまで非常に多岐にわたっています。
このコラムでは私たちに一番身近な小口物流に焦点を当ててその中でのAIの活用方法について考えてみたいと思います。

はじめに現状の物流業界での問題点の分析、次に効率化と労働生産性の向上による収益率の改善の課題を見ていきます。

小口物流の大型商品の物流(運送)とのビジネスモデルの大きな違いは、個数とコストとの関係性の違いです。
そして、コンシューマ向けサービスを向上させようとすると物流コストが上がってしまうというトレードオフの関係です。

この厄介な問題の解明にAIがどのように寄与するかを考えます。

物流業界の問題点と課題はなに?

大きな問題点は三点です。

1.人員(ドライバー)不足

宅配便の人手不足はここ最近の大きなニュースのひとつです。

国土交通省のデータによると「道路貨物運送業就業者数は、2003年以降増減しつつも、
概ね180万人超で推移」し「全体に占める若年就業者の割合は、
全産業平均に比へて低く、その差は拡大傾向」にあると指摘しています。

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このような構造的問題を底流に持ちつつ、AmazonをはじめとしたECサイトのカスタマーサビスの変更が
その人手不足に拍車をかける形となっています。

2.過酷な労働環境

一方で働く環境は厳しさを増し、年間総労働時間は全産業の2,124時間に比べて
道路貨物運送業の中小型車で2,580時間、大型車では2,592時間となっています(厚生労働書「賃金構造基本統計調査」)。
厚生労働省から基本的に1日の拘束時間は13時間と定められていますが、
延長する場合は最大16時間で、15時間を超える回数は1週間につき2回までと決められています。

基準でこれだけの厳しい労働時間です。
さらに時間厳守と交通法規順守をしながら緊張を強いられて働くことは大変なことです。

3.再配達問題

家庭への小口配達はサービス向上の観点から必然的に再配達問題を発生させます。
これがドライバーへの負荷のみならず、運送業者の効率化を悪化させます。

再配達の割合は全体の約2割にのぼり、この再配達を労働力に換算すると年間約9万人のドライバーの労働力に相当します。

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物流の問題の解決にAIが大きな役割を発揮する

このように、物流業界の問題点を整理してみるとAIの活用をどのように適応するかが見えてきます。
営業用トラックの積載効率は直近では40.5%まで低下しています。6割近くは「空気」を運んでいることになります。

積載効率は荷物サイズと配送車の許容範囲の計算と配送ルートの組み合わせで決まります。
荷物一つ一つにICタグを付け、IoT(Internet of Things:モノのインターネット)によって
今まで人間が関連付けを行なっていたことをAIにさせることにより格段に精度を上げることが出来ます。

AIの活用で配達先への配達時間とGPS連動による配車システムをリアルタイムで予測し、
受け取り可能の可否を事前にチャットボット(チャット~おしゃべりとロボットを組み合わせた造語)で
ドライバーへ音声通知する。そんなことが可能になります。
再配達防止と積載効率アップによって、劇的に効率化が図れます。

次に、物流コストとサービスはトレードオフの関係にあり、これが労働環境を悪化させるひとつの要因でもあります。
問い合わせに対する対応や調査は運転中にはできません。

再配達問題もAIならば配達先の確認や不在確認によって変更されたルートの確認を瞬時にやってくれます。
チャットボットとの組み合わせで、問い合わせも回答も音声サービスが可能となります。

待ち時間の合間に効率的に問い合わせ業務が処理できれば労働時間の短縮にもつながります。

まとめ

配送車の自動運転やドローンによる配送などの近未来的な物流改革に行く一歩手前の段階でもAIは大活躍できます。
キーワードはAIとIoTとビッグデータの活用による「最適化」で物流コストを抑えて、
どれだけ効率化と収益率を向上させるかです。コンシューマ向けサービスもAI接客サイネージや
チャットボットの導入でサービス品質を上げながらコスト増に繋がらない工夫もできます。

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