物流業界はサプライチェーンの複雑化と大量の非構造化データに直面する中で、AI（人工知能）の活用に大きな期待を寄せています。
調査によると、物流プロフェッショナルの57％以上が、今後5年間でAIが物流管理に「大きな影響」を与えると考えており、追跡・可視化の強化や自動化による業務効率化、倉庫・物流プロセスのコスト削減などへの効果が期待されています。

一方で、現実の導入状況には大きなギャップがあります。
業界全体で広範囲にAIを導入している企業は11.9％にとどまり、30％ほどが特定用途での試験的な活用を進めている段階です。
また、33.5％はAI導入が限定的にとどまっています。導入の障壁としては、「実装・運用コスト」「技術スキル不足」「データセキュリティへの懸念」などが挙げられており、AIを実際の業務に落とし込むまでには知識・人材のギャップが存在します。

この「AIギャップ」を埋めるには、ただAIツールを導入するだけでは不十分です。
AIを物流の中心的な仕組みとして定着させるためには、質の高いデータ基盤と、社内のAI専門人材や運用ノウハウの育成が欠かせません。
データがデジタル化されていない、あるいは分断されているとAIの学習や判断精度に限界が生じ、導入の効果が十分に発揮されない可能性があります。

ある物流会社では、業務判断と実行を自動化する独自のAIシステムを物流管理に導入しています。
たとえば、AIによる即時の出荷予約処理を実行し、手作業による遅延やエラーを削減します。
また、膨大な非構造化データから最適な船舶や輸送手段を推薦し、コストや信頼性の面で効率的な選択を支援します。
さらに、書類処理の自動化により、貨物情報を正確かつ迅速に統合することで、全体の業務スピードを向上させています。

AI導入は単なる効率化ツールではなく、将来の競争力を左右する戦略的な要素です。
導入に向けた課題を一つひとつクリアし、データ基盤と専門性を強化することで、物流業界はAIがもたらす変革の波を捉え、これまで解決が難しかった課題への対応力を高めることが期待されています。