【物流業界】こんなことに困っていませんか？生成AI導入で解決できる課題と企業実例を解説

物流業界は、ECサイトやネットショッピングの需要拡大に伴い、右肩上がりで成長しています。物流業界全体の市場規模として、2021年度は約23兆円、2022年度は約24.6兆円に達する見込みです。*1

しかし、こうした成長の裏には、人手不足や業務効率化の遅れといった問題が潜んでいます。特にドライバー不足や倉庫作業員の確保が難しい現状は、多くの企業にとって深刻な悩みの種となっています。さらに、デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進や環境負荷軽減への対応も急務です。

本記事では、物流業界が直面するこれらの課題について詳しく解説し、それぞれの課題に対する生成AIの解決策を探ります。最後までお読みいただき、物流業界の未来を一緒に考えていきましょう。

物流業界の現状・課題

ECサイトの増加やネットショッピングの需要が拡大しているため、物流業界全体で右肩上がりの成長を見せています。しかし、成長しているからと言って手放しで喜んでいられません。物流業界は以下の課題に直面しております。

• 2024年問題：トラックドライバーの労働時間の制限や正規、非正規社員の同一労働同一賃金への是正
• 人手不足：需要増加により、事務やドライバー、倉庫業務の人手が不足
• デジタル化導入の遅れ：手分けや手卸など人の手による作業が多い
• 燃料の高騰：円安による原油価格高騰と再配達増加による燃料費の圧迫
• 環境問題：トラックなどの貨物輸送車両から排出されるCO2対策

物流業界が今後より成長するためには、これからの課題を解決しなければなりません。

なお、生成AI×物流業界について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生成AIが解決しうる物流業界の課題5選

生成AIは、学習済みデータを活用して新しいデータを生み出せるAIです。テキストや画像、音声など生成できるものは多岐に渡り、専門知識がなくても利用できるため、使いやすいという特徴があります。特に、生成AIを使うことで企業の課題を解決できることも多くあり、注目が集まっています。

生成AIを利用するメリットは以下のとおりです。

• 効率化と生産性の向上
• 新たな価値の創出
• 創造性や発想力の向上

一方でデメリットも存在します。

• 不正確な情報の生成
• 偏った情報の生成
• 悪意のあるコンテンツの生成

デメリットを考慮しながらメリットを享受することで、物流業界の課題を解決できる可能性が高まります。この章では生成AI導入によって解決しうる物流業界の課題について詳しく解説していきます。

課題1.事務の人手不足

事務作業は物流業界において不可欠な役割を果たしますが、人手不足が深刻な課題となっています。この問題に対して生成AIは、以下のような解決策を提供します。

• メール生成等の事務仕事の自動化：生成AIを活用することで、メールの自動生成やデータ入力などの事務作業を自動化でき、事務員の作業負担が軽減され、効率が大幅に向上します。
• チャットボットによる顧客対応の自動化：チャットボットを導入することで、顧客からの問い合わせ対応の自動化が可能。チャットボットは24時間対応が可能なため、顧客満足度の向上が期待できます。
• RAGを活用した社内ノウハウの継承：生成AIとRAG技術を組み合わせることで、社内のノウハウをチャットボットに読み込ませることができます。この結果、新入社員や異動者に対するノウハウの継承がスムーズに行えるようになり、業務の一貫性と効率が保たれます。

生成AIの導入で事務作業の効率化と品質向上が期待できるため、人手不足の問題を大きく解消できるといえるでしょう。

課題2.ドライバー不足

ドライバー不足は、物流業界全体に影響を及ぼす深刻な課題です。昨今ではAmazonや楽天市場などのネットショッピングの需要が増えているため、商品を届けるドライバーの需要も増えています。しかし、供給する側の人手が供給に追いついていません。

そこで、生成AIを使った自動運転がドライバー不足を解消する可能性が出ています。

自動運転車両の開発を行っている「Turing」は、2025年12月に人間が一切介入しない自動運転の実証実験を行うことを発表しました。従来の自動運転の多くは、センサーを多数配置し、ルールを処理することで運転を制御していましたが、歩行者が割り込んできた場合などのイレギュラーに対応できないという課題がありました。この課題を解決するために生成AIを組み合わせています。*2

課題3.倉庫の人手不足

倉庫作業もまた人手不足に悩まされる課題です。商品をすぐに消費者のもとに届けるためには、あらかじめ近くの倉庫で商品を管理しなければなりません。しかし、人の手で管理するには限界が来ているため、生成AIとロボットで管理させる動きがあります。

生成AIにより作成したデータをロボットの学習に使うことで、ロボットが倉庫作業を行える可能性があります。まだまだ品質管理や技術的な課題があるため、すべての倉庫作業がロボットだけでできるわけではありません。しかし、人手不足を解消できる手段として注目が集まっています。

課題4.DX・脱紙媒体

物流業界におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）は急務です。生成AIを使って物流DXを進めることで、輸送中の道路状況や最適なルートをリアルタイムで把握できます。この結果、すばやく配送できるため、納期短縮やコスト削減などの効率化ができ、顧客満足度が向上します。

また、紙媒体を電子化することで、事務処理の手間を軽減できます。物流業界では紙で扱っている帳票が多数あるため、事務処理に時間がかかっています。脱紙媒体を実現するために生成AIを導入し電子化することで、事務処理の効率化が可能です。

DX・脱紙媒体を実現することで、配送をスムーズに行い、事務処理時間を短縮させられます。その結果、適切な人員配置ができるようになるため、組織全体の生産性向上も見込めます。

課題5.カーボンニュートラルへの対応

物流業界では、電気自動車やハイブリットカーが増えているものの、まだまだガソリン車が多くなっているため、地球温暖化の原因の一つである二酸化炭素の排出量を減らす（カーボンニュートラル）必要があります。

カーボンニュートラル対応の手段として、ドローン配送に注目が集まっています。ドローンはバッテリーで飛行するため二酸化炭素の排出を削減できます。さらにバッテリーで使用する電力が、水力や風力などで発電されていればより環境に良いですよね。

さらに空を飛んで商品を運ぶため渋滞することがなく、効率よく配送できるメリットもあります。実際に、トラックとドローンでエネルギー消費量と二酸化炭素排出量がどれほど異なるか調べたら、最大でエネルギー消費量が94%、二酸化炭素排出量が84%も削減出来ることがわかりました。*3

すべての商品をドローンが運ぶのにはまだまだ解決しなければならない課題がありますが、導入するメリットが非常に大きいため、カーボンニュートラルへの対応方法として有効な手段となりうるといえるでしょう。

物流業界TOP「Amazon」の生成AI活用例2選

物流業界のリーダーであるAmazonは、生成AI技術を積極的に活用しています。以下に、具体的な活用例を2つ紹介します。

• リスティング生成
• 運搬用ロボットの学習データ生成

それぞれを参考にして、自社に取り入れられないか検討してみてください。

リスティング生成

Amazonは、生成AIを活用し、購入者だけでなく、販売者向けのサービスを展開しています。生成AIを使って販売者向けに展開しているサービスは以下のとおりです。

• 商品のリスティング作成
• 最適な商品説明やタイトルの生成

販売者は商品説明を書くのに多くの時間を必要としていたため、大きな負担となっていました。しかし、Amazonは、商品画像をアップロードするだけで、最適な商品説明やタイトルを生成し、消費者の興味を引く内容に仕上げます。この結果、販売者の負担が大きく軽減されるだけでなく、商品の売上が向上し、在庫の回転率を向上させられるようになりました。*4

運搬用ロボットの学習データ生成

Amazonでは、ドライバーが荷物を届ける瞬間までのあらゆる活動に生成AIを使っていると発表しました。生成AIを使っている主なシーンは以下のとおりです。

• 倉庫の在庫管理：倉庫内で適切な商品を適切な場所に保管
• 在庫出荷の調整：1日に4億以上の商品需要を予測し、世界中の在庫出荷を調整
• 仕入れの決定：世界中のどの拠点でどの商品をどの程度仕入れるのか決定
• 倉庫から配送トラックへの積み込み：商品を棚から積み込むべきトラックへ移動
• 発送前検査：商品発送前の商品認識、仕分け、品質検査を実施
• 最終配送居田ので商品仕分け：商品を玄関先に届ける前の最終拠点で商品の仕分けを実施
• 玄関先までの最適ルートの提案：効率よく配達できるよう最適なルートを提案

このようにAmazonでは物流に関わる多くの業務を生成AIを使って効率化しています。*5今後は倉庫で学習したデータを用いて、ドローンのような配送手段に応用することでより効率化ができるかもしれませんね。

なお、Amazonでの生成AI活用についてより詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生成AIを導入して物流業界の課題を解決しよう

今回は、生成AIが解決しうる物流業界の課題を紹介しました。簡単にまとめると次のとおりです。

生成AIの導入で解決しうる物流業界の課題

• 事務の人手不足
• ドライバーの人手不足
• 倉庫の人手不足
• DX・脱紙媒体
• カーボンニュートラルへの対応

生成AIは、事務やドライバーなどの人材不足の解消や業務効率化、環境問題の対応などさまざまな場面で活躍できます。今後は、ドローン配送や自動運転トラックが本格導入する可能性も高く、生成AIと物流業界による革新は大きいものになると期待できますね。

最後に

いかがだったでしょうか？

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