【物流AIシリーズ】EC物流とAI活用の未来：スマートロジスティクスが切り拓く新たな地平

【物流AIシリーズ】EC物流とAI活用の未来

スマートロジスティクスが切り拓く新たな地平

近年、私たちの購買スタイルは大きく変化し、EC（電子商取引）サイトの利用が飛躍的に増加しています。経済産業省の「電子商取引に関する市場調査」によれば、2022年のBtoC市場におけるEC市場規模は22兆7449億円に達し、前年比9.91%という近年最大の増加ペースで伸長しています。さらに、2023年には24.8兆円規模にまで成長しており、特に旅行サービスや飲食サービスといった「サービス系分野」のEC市場が急成長を牽引しています。モバイル端末の普及も後押しし、ECでの買い物はほぼ誰もができる状況にあります。
このEC市場の目覚ましい成長は、物流業界が担う役割をますます重要にしていますが、同時に深刻な課題を突きつけています。
EC物流が直面する課題：成長の裏に潜む「2024年問題」
EC市場の拡大は、必然的に多頻度・小口配送の増加や、個別対応、最短納期への要求といったEC物流特有の特性を加速させています。しかし、日本の物流業界は、長年にわたり構造的な問題に直面してきました。

EC物流の課題

1. 深刻な人手不足 日本の人口減少と少子高齢化を背景に、物流業界も例外なく人手不足が叫ばれています。特に、物流の根幹を担うトラックドライバーの不足は深刻です。全産業の平均年齢が42.9歳であるのに対し、中型・小型トラックドライバーは45.9歳、大型トラックドライバーは48.6歳と高齢化が進んでいます。さらに、29歳以下の就業者の割合が全産業の16.6%であるのに対し、道路貨物運送業では10.2%と、若い働き手の確保が難しい現状が明らかになっています。
2. 過酷な労働環境と低賃金 人手不足と担い手確保の難しさの背景には、労働環境の過酷さがあります。トラックドライバーの年間労働時間は、中小型・大型トラックともに約2600時間にも及び、これは全産業平均の2124時間と比較して2割以上も多い数字です。その一方で、年間所得額は全産業の平均より1割ほど低いとされており、今後さらに需要が見込まれる中で、この厳しい状況を改善しなければ現場はより苦しい状況に追い込まれかねません。
3. 「2024年問題」の顕在化 上記の問題を総合し、現在最も注目されているのが「2024年問題」です。2024年4月からトラックドライバーの時間外労働に年間960時間の上限規制が適用され、労働時間が短くなることで輸送能力が不足し、「モノが運べなくなる」可能性が懸念されています。すでに日本郵便は、一部地域での「ゆうパック」や速達郵便物の配達の遅延、配達時間帯の廃止を発表するなど、具体的な影響が出始めています。
4. 物流コストの高騰と在庫管理の複雑化 燃料費の高騰や人件費の上昇、保管費用の増加など、物流コストは高騰の一途を辿っています。加えて、多種多様な商品を少量ずつ扱うEC物流では、商品の数量や保管場所を正確に把握することが極めて困難であり、在庫不足による販売機会損失や過剰在庫による保管費用増大のリスクも抱えています。
5. 配送までのスピーディーな対応へのプレッシャーと再配達問題 Amazonなどの大手EC事業者がリードする「当日・翌日配送」は、もはや顧客にとって標準的なサービスとなり、EC事業者の競争力維持に不可欠ですが、物流現場には大きな負荷がかかっています。さらに、宅配便の再配達率は約11.9%と高く、ドライバーの労働時間を圧迫し、心身の負担増加に繋がっています。
これらの課題は、制度なども関わる慢性的な問題であり、短期的に解決することは簡単ではありません。そこで、期待されているのがAI（人工知能）の活用です。
AIがEC物流にもたらす変革：効率化、コスト削減、そして顧客満足度向上
AIの概念は1950年代に始まりましたが、本格的な応用と実用化は比較的最近の現象であり、特に2010年代以降に急速に加速しています。これは、AI技術自体の成熟に加え、ECの爆発的な成長による膨大なデータの蓄積、そして人手不足や「2024年問題」といった喫緊の業界課題が同時に作用した結果です。
現時点のAI技術を用いて物流業界にもたらされるメリットは、大きく「業務効率の飛躍的な向上」「コストの削減」「顧客満足度の向上」の三つが考えられます。

AIがもたらすEC物流のメリット

1. 業務効率の飛躍的な向上 AIは、物流の各プロセスにおいて画期的な変化をもたらします。

需要予測の精度向上：過去の出荷実績に加え、気象情報やイベント情報など多角的なデータを分析し、高精度な需要予測を実現します。これにより、在庫の適正化や、人手不足の状況下での物流センター内の最適な人員配置にも貢献します。総合食品卸売業の加藤産業では「物量予測＆シフト調整システム」を活用し、物量予測精度の向上だけでなく、管理者業務の負荷削減や人員配置計画の標準化を実現しています。

倉庫管理の自動化：AIを搭載したロボット（棚搬送ロボット、ピッキングロボット、無人フォークリフトなど）が最適なルートで商品をピッキングし、入出庫作業、在庫管理、パッキング、仕分け作業などを自動化します。これにより、作業時間を大幅に短縮し、ヒューマンエラーを劇的に削減、作業品質を均一化することにも貢献します。NECは物流倉庫で稼働するピッキングロボットの精度向上と学習時間の大幅な短縮を可能にする「ロボット制御AI」を開発しており、学習したものと異なるサイズ・形状かつ不規則に置かれた物品に対しても、的確につかんで所定の位置と向きで置けるようになります。

検品作業の自動化：AIの画像認識技術を活用することで、商品の外観やラベルを高精度で識別し、不良品や誤配送のリスクを低減します。

運送ルートの最適化：AIは、交通状況、天候、配送先の地理情報、ドライバーの労務管理データなどをリアルタイムで分析し、最適なルートを算出します。これにより、配送時間短縮、燃料費削減、ドライバー負担軽減、CO2削減といった多大な効果が期待されます。
2. コストの削減 業務の自動化が進むことで、人手に頼っていた作業が減少し、人件費の抑制に繋がります。特に、人件費が高騰し、人手不足が深刻化する物流業界において、これは経営の安定化に直結する大きな利点です。また、配送ルートがAIによって最適化されることで、車両の走行距離が短縮され、燃料費の削減に貢献します。さらに、高精度な需要予測によって適正在庫が維持されるため、過剰な在庫を抱える必要がなくなり、その保管費用を大幅に削減することが可能です。
3. 顧客満足度の向上 AIによって最適化された物流プロセスは、迅速かつ正確な配送を実現し、顧客は高い満足感を得ることができます。AIを活用したチャットボットやAIオペレーターによるカスタマーサポートは、24時間体制での問い合わせ対応を可能にし、顧客がいつでも配送状況を確認したり、疑問を解決したりできる環境を提供します。これにより、顧客の利便性が向上し、企業への信頼感とブランドロイヤルティの構築に繋がります。AIが顧客の購買履歴や行動パターンを深く学習することで、個別の顧客に合わせたパーソナライズされた配送オプションや、関連商品の提案なども可能となり、顧客体験全体の質を高めることができます。
物流×AI：具体的な導入事例
AIは既にEC物流の現場で様々な形で導入され、効果を発揮しています。

不在配送問題の解消：佐川急便と日本データサイエンス研究所は、個人宅の電力データの稼働をスマートメーターで受信して在宅を予測し、AIが効率的な配送ルートを示すシステムの研究を進めています。これにより不在配送率の改善が期待され、ドライバー不足や労働負担軽減、CO2排出量減少につながると考えられています。

荷物の領域推定AI：東芝は、不規則に積み重なった荷物を通常のカメラ画像から個々の荷物の領域を高精度に推定できるAIを開発しました。このAIを自動荷下ろしロボットなどに搭載することで、荷下ろしやピッキング作業を正確かつ効率的に行うことに成功しています。この技術は、従来の3次元センサーを用いる手法に比べて大幅なコスト削減につながり、実証実験では推定精度を45%改善する世界トップレベルの性能を達成しています。

バーコード以外からの商品情報読み取り：商品ラベルの文字情報とバーコードを同時に読み取れるAI技術も開発されており、読み取り精度は活字の場合95%以上です。これにより、入出庫時の在庫登録や検品業務など、目視確認に頼っていた作業を自動化し、管理・登録業務を大幅に削減することが見込まれます.

Amazonの「全方位戦略」：世界的なEC大手であるAmazonは、AIを用いた倉庫管理の自動化を強力に推進し、ピッキング効率化とエラー率削減を目指しています。多様な物流ロボット（棚やカゴ台車を搬送する「Proteus」、アイテムをピッキングする「Sparrow」、荷物の積み付け・積み降ろしをする「Cardinal」）に加え、作業員も含めた物流センター全体の流れを統合管理するシステム「Sequoia」が存在します。AIがリアルタイムでデータを分析し、各ロボットや作業員に最適な指示を出すことで、倉庫全体の効率を最大化しています。また、配送プロセスでも20を超える機械学習モデルを用いて、道路状況や天気、過去の配送データ、顧客の受け取り傾向などをリアルタイムで分析し、高精度な需要予測に基づき、配送ドライバーにとって最も効率的なルートを特定・提供しています。

モノタロウの「AIストア」：BtoB向けECで独自の地位を築くモノタロウは、顧客へのリードタイム短縮のため、実証実験店舗として「モノタロウAIストア」をオープンしました。顧客はスマホアプリとQRコードで入店し、商品のバーコードをスマホカメラで読み込むことで決済・持ち帰りが可能となり、ECの利便性と実店舗の即時性を融合させています。この店舗では、AIが人の動きを認識するカメラから顧客の動線や滞在時間をヒートマップ化する「滞在分析」、年齢や性別を特定する「顧客属性分析」、顔認識による「人物特定」、異常行動を検知する「不審挙動検出」などの分析結果を提供し、店舗運営やEC戦略に役立てています。

AIがもたらす課題と対策

AI導入は多くのメリットをもたらしますが、同時にいくつかのデメリットや課題も存在します。
1.
高額な初期投資と運用コスト：AIシステムの導入には、専用のハードウェアやソフトウェア、システム構築費用など高額な初期投資が必要となる場合があります。また、システムの維持・管理、データの収集・分析、人材育成など、運用にも継続的なコストがかかります。中小企業にとっては、この初期投資が大きなハードルとなる可能性があります。
2.
専門知識を持つ人材の不足：AIシステムの導入・運用には、AIやデータサイエンスに関する専門知識を持つ人材が不可欠ですが、市場では不足しており、採用や育成に時間とコストがかかる場合があります。
3.
データの質と量：AIはデータに基づいて学習・判断を行うため、データの質と量が非常に重要です。不正確なデータや不足しているデータでは、AIの能力を十分に引き出すことができません。適切なデータを収集・整備するための手間やコストが発生します。
4.
既存システムとの連携：既存の物流システム（WMS、TMSなど）とAIシステムをスムーズに連携させるには、技術的な課題や調整が必要となる場合があります。システム間の互換性やデータ連携の設計が複雑になることも考えられます。
これらのデメリットを十分に理解し、事前の計画と準備を行うことが、AI導入を成功させるための鍵となります。
EC物流にAIを導入するためのステップ
AI導入を検討している企業が、どのように計画を立て、実行していくべきか、以下のステップが推奨されます。
1.
STEP 1: 活用業務の選定 AI導入は「目的ありき」で考えるべきであり、明確な目標設定が成功の第一歩です。現場で起きている課題を定性的・定量的なデータに基づいて洗い出し、過剰な人手を要する作業、トラブルが頻発する工程、非効率なルート設定など、具体的な課題を特定します。同時に、最新の市場動向や競合他社のAI活用動向をリサーチし、自社でAIを適用できる可能性のある業務を幅広く検討・選定します。特に、投資対効果が高い業務を適切に選定することが重要です。
2.
STEP 2: 活用範囲と業務プロセスの決定 AI導入は初期費用が高額になるケースも多いため、いきなり全体に適用するのではなく、一部の業務やエリアから小規模にAI導入を試みる「PoC（Proof of Concept：概念実証）」が非常に有効です。例えば、倉庫内の入出荷業務や特定の配送エリアでのルート最適化など、限定された範囲で導入・検証を行います。この「スモールスタート」のアプローチは、リスクを抑えながらAIの効果を可視化し、段階的な拡張によって投資対効果を最大化することに貢献します。
3.
STEP 3: システム連携とデータ基盤の整備 AIの力を最大限に引き出すためには、既存のWMS（倉庫管理システム）やTMS（輸配送管理システム）といった基幹システムとの連携が不可欠です。また、IoT機器やセンサーなどからリアルタイムでデータを収集・統合・分析できる仕組み、すなわち堅牢なデータ基盤の構築も重要です。AIの精度は、もとになるデータの質に大きく左右されるため、紙帳票や属人的な記録が多い物流現場では、まずデジタルデータを蓄積する基盤づくりから始める必要があります。
4.
STEP 4: 本開発・運用 AI導入は技術的な側面だけでなく、実際にその技術を使う人々の理解と納得があってこそ成功します。そのため、操作性や現場負荷に配慮しながら、丁寧な導入研修と継続的なフォローアップを行うことが重要です。従業員向けの利用ルールやマニュアルの策定も必要となります。現場の声を吸い上げながら柔軟に改善する姿勢は、AIソリューションが現場に定着し、継続的な活用に繋がるための鍵となります。AI導入の成功は、技術的な課題だけでなく、人的資源管理と組織変革管理の課題でもあり、企業は従業員に投資し、継続的な学習と適応の文化を育むことが不可欠です。
今後のEC物流におけるAIの可能性
AI技術の進化は止まることなく、EC物流の未来をさらに大きく変える可能性を秘めています。

より高度な予測と最適化：現在の需要予測やルート最適化はさらに精度を高め、突発的な気象変動やイベント、社会情勢の変化にも柔軟に対応できるようになるでしょう。より複雑なデータパターンから未来を予測し、サプライチェーン全体のレジリエンス（回復力）を高めることが期待されます。

完全自動化の実現：倉庫内作業だけでなく、トラックやドローンによる自動配送がより普及し、人手を介さない完全自動化された物流網が構築されるかもしれません。これにより、24時間365日の稼働が可能になり、労働力不足の根本的な解決に繋がるでしょう。

サプライチェーン全体の最適化：個々の物流プロセスだけでなく、サプライヤーから最終顧客までのサプライチェーン全体がAIによって最適化され、無駄のない効率的な物流が実現します。生産計画から配送までが一元的に管理され、リードタイムの劇的な短縮や、在庫の最小化が図られるでしょう。

パーソナライズされた物流体験：AIが顧客のニーズや行動パターンを深く学習し、個別の顧客に合わせた最適な配送オプションやサービスを提案できるようになるでしょう。例えば、顧客の自宅の冷蔵庫の在庫状況をAIが把握し、必要な商品を最適なタイミングで自動配送する、といった未来も考えられます。

まとめ

まとめ
EC市場の急拡大と「2024年問題」に代表される物流業界の課題は、AI活用が不可欠であることを示しています。AIは、需要予測、倉庫管理の自動化、配送ルートの最適化などを通じて、業務効率の向上、コスト削減、そして顧客満足度の向上といった多大なメリットをもたらします。Amazonやモノタロウの事例が示すように、AIは既にEC物流の様々なプロセスで具体的な成果を生み出しています。
もちろん、AI導入には初期投資や専門人材の確保、データ品質などの課題も伴います。しかし、適切な計画と段階的なアプローチ、そして物流の専門家との連携を通じて、これらのリスクは最小限に抑えることが可能です。
AI技術の進化は止まることなく、EC物流の未来をさらに大きく変える可能性を秘めています。より高度な予測と完全自動化、サプライチェーン全体の最適化、そしてパーソナライズされた物流体験の実現に向けて、AIはEC物流の新たな姿を創造していくでしょう。
「すべての産業の新たな姿をつくる」ことをミッションに掲げるLaboro.AIのように、AI技術を用いて業界全体の課題解決を支援する企業や、ウルロジのようにAI活用に関する物流の専門家として相談に応じるサービスも存在します。EC事業者は、これらのAIの可能性を最大限に活用し、変化し続ける市場で競争力を維持し、持続的な成長を実現していくことが求められています。