【物流DX】物流課題を解決するためのAI（人工知能）

近年、多くの企業でAIが活用され始めています。もちろん、物流領域においても例外ではありません。そして今後ますますAIが当たり前のように導入されていくことが予想されます。

日頃、AI関連のニュースを見たり聞いたりすることが増えいてるかと思いますが、このAIについて皆さんはどのくらいご存じでしょうか。本記事では、AIの種類の解説と実際のAI事例をご紹介します。

AIの機能別4分類

識別系AI

「目」の代わりになるもので、画像や動画を認識したり、解析をすることが可能。
例：画像や動画を識別/良品・不良品を識別/内視鏡検査のガンを識別

予測系AI

「思考する脳の代わり」になるもので、数値予測、行動予測をすることが可能。
例：顧客の需要を予測/混雑状況を予測/株価を予測/おすすめの曲を予測

会話系AI

「耳と口の代わり」となるもので、声を聴いたり、話しをすることが可能。
例：チャットAI/音声案内/音声のテキスト化や要約/翻訳AI

実行系AI

「身体の代わり」になるもので、実際に動作をすることが可能。
例：自動運転/工場内で自動作業/掃除をするロボットAI

タイプ別AIとは

AIの役割によって分類される2タイプ

さらにAIは、以下の2つのタイプに別けることができます。

1. 人間代行型・・・人間ができることをAIが代わりに行う
2. 人間拡張型・・・人間ができないことをAIが代わりに行う

そして、機能別の4分類との掛け合わせ（機能別×代行/拡張）で、8つのタイプのAIが活用されています。実際の活用例は下表をご覧ください。​​​​​​

物流業界でのAI導入事例

以下のように物流領域においてもAIの導入は進んでおり、大幅な省人化、効率化、品質向上に役立っています。

識別系×代行型AI

AIでできること

事前にAIへ学習データを投入しておき、カメラで撮影した画像をAIへ連携、学習データとの変化や違いを自動で読み取る

利用シーン

入出荷検品や品質検査

効果

作業時間の削減・検査品質の向上

予測系×拡張型AI

物流業務における必要人員の質と量をAIが予測。AIがシフト配置の様々な組み合わせの中から最適な配置を発見。

人員配置調節、シフト配置調節

人員コストの削減、業務効率化UP。

実行系×代行型AI

精密機器の自動クリーニングやアダプターの自動結束、画像認識技術を用いた自動検品

リファビッシュ作業での機器のクリーニング、検品作業

効果

人的作業工数の削減、品質向上

ECワンストップセンター北柏のAI導入計画

すべては物流改善のために

トランスコスモスのフルフィルメントセンターでもAI、機械化の導入が進んでおり、さらなる発展をしております。
現在、自動マテハンの導入（自動封緘+オートラベラー）を2機導入しており、大幅な省人化、品質向上につながっております。
今後も仕分けロボット（t-sort）の導入や、サイズ/配送地域情報から最適な配送会社を選定し、配送コストを削減するAIの導入も計画中です。
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