特集 IT、AI、IoT 活用で変わる物流

AI、IoT等の新技術がもたらすロジスティクス改革と課題
New Technology and Logistics Innovation
矢野裕児：流通経済大学 流通情報学部 教授

略歴

1980年横浜国立大学工学部建築学科卒業。82年同大学院修了。89年日本大学博士後期課程修了。工学博士。日通総合研究所、富士総合研究所を経て、1996年4月から流通経済大学流通情報学部助教授。2002年４月から現職。

［要約］ AI、IoT等の新技術導入は、物流センター内の自動化、自動運転、ドローンといった物流現場だけでなく、サプライチェーンの改革をもたらす。
「先を読んだロジスティクス」を可能とし、サプライチェーンの全体最適をもたらす。実現にあたっては、情報共通基盤の構築が重要であるが、その前提となる物流関連情報の電子化、物流の標準化が欠かせない

1．Society5.0 とロジスティクスのロジスティクスと同じだが、どのようにして実現するかが違うのである。現在のロジス

日本政府は、狩猟社会（Society1.0）、農耕

ティクスは、フィジカル空間（現実空間）が社 会（Society2.0）、 工 業 社 会（Society3.0）、中心で、一部サイバー空間（仮想空間）が入っ情報社会（Society4.0）に続く、未来社会のた段階であり、物と情報が連動することはあ姿 と し て、Society5.0を 打 ち 出 し て い る。

るものの、物の状態がリアルタイムで常に管Society5.0によって実現する超スマート社会

理されているわけではない。

を「必要なもの・サービスを、必要な人に、それに対して、これからのロジスティクス必要な時に、必要なだけ提供し、社会の様々改革はサイバー空間（仮想空間）とフィジカなニーズにきめ細かに対応でき、あらゆる人ル空間（現実空間）を高度に融合させたシスが質の高いサービスを受けられ、年齢、性別、テムにより実現するものである。物と情報が地域、言語といった様々な違いを乗り越え、つながり、リアルタイムでその状態が把握、活き活きと快適に暮らすことのできる社会」

管理され、さらに人、物、サービスすべてがロジスティとしている１）。前半部分の文章は、情報でつながる。大量のデータ、情報を収集・ク ス で 使 わ れ る5R(right items,to the right

蓄積し、AIにより識別、情報として整理し、place,at the right time,in the right

可視化、見える化によりバーチャル化する。

condition,and at the right cost)と全く同じとその情報を分析して、サイバー空間上で予測、言っても良い。すなわち目指すところは従来最適化をし、それに基づいて現実の世界で実2

特集 IT、AI、IoT 活用で変わる物流行する。このように現実のフィジカル空間とをもたらす。

バーチャルなサイバー空間が同期化、相互連関するのである。

３．物流現場の変革
物流センター内の業務については、荷物の２．新技術がもたらすロジスティク
ス改革

荷卸し、保管、ピッキング、仕分け、積込と「新産業構造ビジョン中間整理」では、今いった作業の自動化が進展する。ロボットに後の技術のブレークスルーとして、IoT、ビッよるパレット等への積み付け、ピッキングしグデータ、AI、ロボットを取り上げている２）。

た商品を梱包するところまで、完全自動化を新技術によるロジスティクス改革として、ま目指す企業もある。センター内では、入荷検ず思い浮かぶのは無人の物流センター、無人品、入庫検品、ピッキング作業時の検品、出の 輸 配 送 で あ る。 人 が い な く て も24時 間、荷検品、さらには棚卸など、複数段階での商365日稼働する物流センターが実現するかも品、個数等のチェック作業があり、電子タグ、しれない。輸配送についても、自動運転、ド画像認識技術を用いて、これらの検品作業はローンが導入されれば、運転手を必要としなほとんど省人化できる。さらにこれまでは、い輸配送手段が実現する。物流業は、これま様々な新技術を道具として導入する場合が多で労働集約型の典型ともいえる産業であった

かったが、今後は、電子タグ、無人搬送車、が、物流業務が省人化、無人化され、まったロボットといった新技術とAIを組み合わせ、く違った物流現場が出現する可能性がある。

さらなる効率性、柔軟性をもたらし、物流セ新技術の導入は、このような物流現場の変革

ンター全体の生産性を向上するという視点もだけでなく、サプライチェーン全体の変革を欠かせない。

もたらすことも予想される。そして、経済・輸送関連では、自動運転、ドローンの実現

産業構造、就業構造も劇的に変え、物流、ロが考えられる。
トラックの自動運転関連では、ジスティクスにおいても、図1のような変革隊列走行の実証実験が行われている。高速道

図1

新技術がもたらすロジスティクス改革路での早期実現が期待されており、新東名、新名神では、4車線区間の6車線化などのインフラ整備もあわせて進められている。
さらに、特定地区内での自動運転の早期実現も考えられる。北海道で農産品の自動運転の実証実験が行われているほか、港湾地区内での実現も考えられる。ドローンについても、実証実験が進められ、過疎地、緊急時の利用が期待さ

出典：産業構造審議会新産業構造部会「新産業構造ビジョン中間整理」を参考にして作成

図 1 新技術がもたらすロジスティクス改革

出典: 産業構造審議会新産業構造部会「新産業構造ビジョン中間整理」を参考にして作成れている。このように、自動運転、ドローン
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特集 IT、AI、IoT 活用で変わる物流については、限られた条件下での早期実現は多く、上流側の過剰在庫、欠品などを引き起可能性が高いものの、一方で一般地域での実こす原因となっている。企業間の情報共有に現には、まだ相当時間がかかると予想される。

より、需要情報を収集、蓄積、分析することは、サプライチェーン全体での計画的かつ柔４．サプライチェーン全体の変革軟な供給を可能とする。輸送関連でも、現状では事前出荷情報が通知されず、トラックの新技術導入によって、さらに期待されるの到着予定時間がわからない場合が多いが、情がサプライチェーン全体の変革である。現状

報共有によって、物流センター内の入荷、荷では、サプライチェーン全体を構成する各主役、保管等の作業の計画化、省人化が可能と体間での情報共有は限定的であった。
例えば、なる。このように、サプライチェーン全体で工場内の工程については、計画通りに進行しの情報共有は、全体最適をもたらす。ているかをチェックしているものの、その状新技術の導入は、サプライチェーンの根本

況をサプライチェーンの後工程に反映するの的な流れを変えることにもつながる。工程のは難しかった。商品、部品単位で、工場内の進捗状況、使用状況を管理するあるいは消費生産ラインでの進捗状況、あるいは輸送状況者が求めるニーズを感知することによって、などを、リアルタイムで把握することが可能

大量の情報をもとに、AIで分析、予測したとなり、AI等により、後工程作業に即座に結果に基づいて、業務を遂行する。従来の物反映することが可能となる。生産方式も、あ流は、需要変動あるいは緊急の受発注、さららかじめ決定された工程に従って進める固定に作業工程などがずれたときに、その場その的・静的なものではなく、ダイナミック・有場でどれだけ対応できるかの現場力を高める機的な生産が実現でき、遅延などが発生したことが重要とされてきた。しかしながら、計としても、即座に後工程の作業手順の変更な画的に業務を行えないということは、積載効どにより、手待ち時間などが解消される。こ率を悪くし、過剰在庫、欠品といった状態をのような考え方は、1工場内、1物流センターもたらしやすく、かつ自動化、機械化などの内だけでなく、サプライチェーンの全体最適取組が難しいなど、生産性を低くする原因と化も可能とする。サプライチェーン全体で、なる。このようなことが起きる背景として、リアルタイムに情報共有され、１本のラインサプライチェーンにおける、情報共有、企業のように連動し、最適な資源を用いて、柔軟間連携ができておらず、そのつなぎである物に対応していくことが実現できる。

流の効率化が遅れていることがあった。
今後、現在、一般的な日用品、食料品といった消サプライチェーン全体で、情報を収集、蓄積、費財では、小売販売段階での販売情報、在庫AIを利用して分析することは、次に起こる情報が、川上側の卸、メーカー、サプライヤーであろうことを予測し、準備、調整を可能とに、正確にリアルタイムで伝わらない場合がし、すなわち「先を読んだロジスティクス」

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特集 IT、AI、IoT 活用で変わる物流が可能となるのである。その結果、輸配送、産関連、商取引に関連する情報についても、在庫等の計画化が可能となり、輸配送効率を企業単位で電子化されていても、企業間で情上げ、無駄な在庫の削減、作業の平準化に結報共有されていない場合が多い。

びつき、一方で需要変動などにも柔軟に対応

これらの情報を広く収集、蓄積し、分析をしやすくし、生産・流通・販売も含めたサプ進めていくための共通基盤を構築する試みとライチェーン全体の最適化につながる。

して、SIPの「スマート物流サービス」があ
３）「物流・商流データ基盤に関する技術」
る 。

５．情報共通基盤の構築と課題
IoT、ビッグデータ、AI、ロボット等の新を開発し、セキュリティの担保されたオープンな物流・商流情報の共通基盤の実現を目指している。

技術が急激に進展するなか、個々の要素技術

このような情報の共通基盤を構築していくが注目され、その影響についてのみ、議論さ際に重要なのは、物流関連情報の各階層をどれる場合も多い。さらに、新技術を物流現場のように体系化し、リンクさせていくかであに導入しさえすれば、ロジスティクス改革がる。例えば、メーカーなどでは段ボール単位進み、問題を解決してくれるという誤解も多で動いている商品が、小売店舗では個品としい。もちろんこれらの影響は大きいが、多くて陳列されるなど、1つの商品の状態が刻一は一部の業務改善にしか結びつかない可能性

刻と変わるなかで、物流関連情報をどのようが高い。従来と違った全体最適を目指すためにトレースバック、トレースフォワードしてには、サプライチェーン全体で情報共有し、くかが重要となる。同時に、日本においては情報を広く収集、蓄積し、分析を進めていく情報フォーマットだけでなく、伝票、商品サ仕組みが欠かせない。

イズ、パレットサイズ、業務プロセスなどのロジスティクス関連の情報内容は非常に多標準化が遅れているという課題がある。

岐にわたっており、かつ物流インフラ単位、新技術導入の前提ともいえる物流関連情報輸送機関単位、貨物コンテナ単位、リターナの電子化、物流の標準化を進めることが欠か

ブル輸送単位、貨物輸送単位、製品包装単位、せないが、1企業、あるいは物流分野だけで物品単位といった階層がある。さらに、商取解 決 で き な い と い う 面 が あ り、 サ プ ラ イ

引情報とも連動させることが重要となる。こチェーン全体での取組がロジスティクス改革

れらの情報を、サプライチェーン全体で、収の鍵といえる。

集、蓄積、分析していくことが重要である。
現状として、輸配送・在庫などの物流に直接関連する情報は、電子化そのものがされていない場合も多くあり、電子化した情報を収集

注１）内閣府「第５期科学技術基本計画」2016年
２）産業構造審議会新産業構造部会「新産業構造ビジョン中間整理」2016年
３）内閣府「SIP(スマート物流サービス)」2018年

するための基盤構築が欠かせない。また、生5