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IT点呼キーパー|運送業向けAI活用方法~物流危機を人工知能(AI)の力で解消~

運送業向けAI活用方法~物流危機を人工知能(AI)の力で解消~

時事ネタ
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  • 物流業界が抱える課題を解決するために、人工知能(以下、AI)が活用されていることをご存知でしょうか?国土交通省も物流DXを掲げ、物流業務の効率化や生産性の向上をすすめ、物流のあり方を革新するよう推奨しています。


    本記事では、運送業向けにAI活用方法について解説いたします。物流現場で働く方はぜひ参考にしてください。

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物流業界が抱えている課題

ここでは、全日本トラック協会による「日本のトラック輸送産業 現状と課題 2021」を中心に、物流業界が抱えているさまざまな課題について見ていきましょう。

(1)ドライバーの不足・高齢化

運送業の課題として、トラックドライバー不足が挙げられます。厚生労働省や総務省のデータによると、トラック運転手の高齢化も深刻化しており働き手の平均年齢が高くなっています。中高年層のとくに男性ドライバーの割合が高く、若い年代の労働力の不足が慢性化しています。

(2)長時間労働

トラックドライバーの労働時間を全産業平均と比較すると、年間を通じて長時間労働であるにもかかわらず低賃金となっています。長時間労働が当たり前になっている過酷な労働環境を改善することが、人手不足問題を解消するためにも必要でしょう。

(3)EC市場の拡大

近年では通販市場のなかでも、インターネットを活用したEC市場が年々拡大しています。とくに2020年以降は新型コロナウイルス感染症の感染拡大の影響で、外出自粛などの行動制限が実施されたことで、消費者のECサイトでの購入機会が増加し、宅配便への需要が急増しました。


さらに不在による荷物の再配達の発生が、トラックドライバーの負担を大きくしています。

(4)積載率の低下

ECサイトでの購入など消費者向けの小口配送が増加したことで「多頻度少量輸送」など、配送サービスが多様化しています。そのため積載率の低下が問題になっており、今後は積載効率を向上させる施策の実施も必要でしょう。

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国土交通省による物流課題の解決策

ここでは、国土交通省による物流課題の解決策についてご紹介します。

(1)物流システム構築

国土交通省は簡素で滑らかな物流を実現するために、物流DXや物流標準化を推進することでサプライチェーン全体の最適化を目指しています。


たとえば「物流DX導入事例集」によると、物流センターや倉庫内のデジタル化によって仕分けなどの入庫作業から、商品棚からのピッキング業務や出荷準備作業まで効率化・自動化が可能です。


最近ではあらゆる規模を対象にした、倉庫ロボットソリューションも登場しています。

(2)再配達防止

トラック運転手一人ひとりの労働生産性を向上させるためにも、次のような再配達防止のための呼びかけや実証実験が行われています。


  • 置き配の利用
  • 職場での受け取り
  • 駅やショッピングセンターの宅配ボックスの利用
  • IoT宅配ボックスの導入
  • 自動配送ロボによる配送など

また再配達防止の取り組みは、CO2削減につながるため環境省も推進しています。

(3)AIの活用

技術革新が著しいAIやIoTなどを運送業に導入・活用すれば、従来ならドライバーや倉庫作業員の経験に頼っていた、異常検知、需要予測や業務の最適化などが可能になるとして期待されています。


また、光学技術にAIの学習機能を搭載したAI OCRを導入すれば、データ管理の効率化が可能です。

OCR(Optical Character Readerの略)とは、日本語では「光学的文字認識」という言葉に訳されており、光学技術を利用して手書きの帳票・画像などから文字を抽出してデジタルデータに変換する仕組みを指します。


AI OCRとはAI技術を活用したOCRの仕組みやサービスのことです。

AIの特徴である機械学習・ディープラーニングによって、従来のOCRと比較して文字認識率をより高めることが可能になり、大きな業務効率化につなげられます。


さらに、複雑な仕分け作業の自動化にも対応できる画像認識AIなど、さまざまな活用事例があるのでチェックしてみてください。

運送業向けAI活用方法~物流危機を人工知能(AI)の力で解消~ コラム3画像

AIを物流に活用するメリット

AIは、さまざまな物流課題の解決策として注目されていることから、ここではAIを物流に活用する5つのメリットをご紹介します。AIによって運送業務の自動化や最適化が可能になると、導入企業にとっては結果としてコスト削減を期待できる点がポイントです。

(1)入出荷作業の自動化

AIを搭載した自動運転フォークリフトを活用するなどして、トラックの積み降ろし・入出荷作業を自動化・無人化する実証実験も行われています。


運行状況と連携させればトラック運転手の待機時間の大幅な削減になるほか、倉庫内の人員配置や荷主間における貨物輸送の効率化も可能になるでしょう。


AIを活用すれば、難解なバーコードの読み取りや検品作業の効率化・自動化も可能です。

(2)無人化による人的負担の軽減

AIによって無人化の実現などによって人的な対応を最小限にできれば、人材不足が深刻化する運送業で、従業員の精神的・肉体的な負担を軽減できます。


たとえば従来であれば作業員が実施していた棚卸作業を、ドローンにより自動化することで作業時間の短縮や人件費の削減も可能です。

(3)在庫の需要予測

需要予測AIを物流センターに導入すれば物量をより正確に予測できるので、発注量を調整するなどして過剰在庫を削減可能です。これにより、在庫回転率や配送計画などを改善できるでしょう。

(4)危険運転の予測・検知

車両から取得したデータをAIで分析・解析すれば、危険運転を予測・検知することも可能です。自動運転だけでなく安全運転支援の分野でもAIは役立ちます。


今後は、接触事故を予測して回避まで実現できるAIが登場することも十分ありえるでしょう。

(5)配送ルートの最適化

配送ルートの最適化もAIを導入するメリットの1つです。より効率的に配送できるルートを予測できるようになればドライバーの業務効率化および労働時間短縮につながり、結果として働き方改革を実現できるとして期待されています。

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