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物流の価値を最大化する、ターゲット型AIアプローチ

5分（読了目安時間）

2026/02/05

物流（倉庫管理、在庫管理、輸配送、ラストワンマイルを含む）は、サプライチェーンの中でも特にコスト負担が大きい領域であり、総物流コストの40％以上を占めることもあります。^[1] 労働力への依存や燃料消費の多さ、さらに分断されたシステム環境が非効率を生み出し、利益率を押し下げるだけでなく、顧客対応のスピードを低下させます。

現在、物流は手作業中心のプロセスから、より迅速に動き、資産を効率的に活用し、顧客体験を向上させながら提供コストを最適化する「スマートで自己最適化するネットワーク」へと進化しています。

私たちの出発点は、『自己原資型サプライチェーンの実現：自律型かつエンドツーエンドで、成長を拡大するための出発点とスケール戦略』で示した「2×2サプライチェーンコスト分類フレームワーク」です。このフレームワークは、特定領域における総コストへの寄与度と、AIや自律型テクノロジーによってそのコストを削減し、効率性とスケーラビリティを高められる可能性という二つの観点から、コスト構成要素を分類しています。本レポートでは、この視点をサプライチェーンプランニング、調達、製造、物流という4つのオペレーション領域に適用し、AIや自律化に関する意思決定がどこで迅速なコスト削減と明確な生産性向上につながるのかを示しています。

リーディング企業は、最大の効果を生み出す物流領域の主要なコストレバーに注力しており、これにより実質的なコスト削減、スケール効率の向上、そして次の投資フェーズを支える即効性の高い節約を実現しています。

物流のコスト構成要素

倉庫の自動化

手作業での搬送や固定的なロケーション割り当て、さらに分断されたシステム環境が倉庫オペレーションを停滞させ、滞留や待機時間の増加、安全リスクの発生、コストの上昇を招いています。一方で、処理能力は十分に活かされず、在庫精度も低下していきます。

より高度な自動化が、これからの倉庫運営の鍵となります。自律型搬送ロボット（AMR）は、動的なルート計画や人の動きを検知する機能により、安全性と稼働効率を高めつつ、ピッキング、梱包、パレット搬送といった作業を担えるようになっています。さらに、最新のWMS（倉庫管理システム）は、柔軟に設定可能なワークフロー、動的なロケーション管理、リアルタイム分析を備え、精度、生産性、コスト効率を大幅に向上させます。これらを組み合わせることで、在庫精度は最大15％向上し、倉庫コストは最大22％削減、生産性は最大20％向上する効果が期待できます。^[2]

Amazonはその代表例と言えます。同社のAI基盤モデル「DeepFleet」は、強化学習を活用してロボットのルーティングを最適化し、移動速度を10％向上させることで、注文処理の高速化と配送コストの削減を実現しています。^[3] すでに導入されている9,500台以上のロボットでは、ピッキング時間を71％短縮し、運用コストを20％削減する成果を上げています。^[4]

輸配送と配送ルートの最適化

手作業での配送ルート組みや分断されたシステム、固定的な積載計画により、物流では積載率の低下や無駄な走行距離の発生、そして例外対応の遅れが生じます。こうした非効率がコストを押し上げ、チームは先回りの最適化ではなく、場当たり的な問題対応に追われる状況に陥ります。

この悪循環を断ち切るために、企業はAIを活用したルーティングや積載最適化モデルを導入しています。これらのモデルは、リアルタイムの積載状況や需要、各種制約に基づき、ルートや配送業者の割り当てを動的に最適化します。さらに、積載率や車両の稼働効率を高めることで、燃料消費や運用上のムダを削減する効果もあります。

AIによるルート最適化によって、積載率を現在の85〜90％から97％まで引き上げることができれば、燃料費と物流コストを15％削減できます。^[2]ユニリーバは Solvoyo を活用し、積載率を300ベーシスポイント向上させ、輸送コストを5％削減し、さらに CO₂排出量を400ベーシスポイント削減する成果を上げています。^[5] ProvisionAI も同様の効果を上げており、積載率を90％から98％に引き上げ、関連する輸送コストを最大8％削減しています。^[6]

AI需要予測と在庫リバランス

変動するリードタイムや予測しづらい需要、さらにネットワーク各拠点でデータの不整合が生じている状況では、動的な在庫リバランスの実行が一段と難しくなります。複雑な横持ち判断やデータ遅延によって精度が低下し、在庫の偏在や在庫保有コストの増加、サービスレベル低下といったリスクを招くことがよくあります。

これらの課題を克服するために、企業はIoT対応の在庫管理プラットフォームを導入し、リアルタイムでパフォーマンスを可視化しつつ、動的な在庫リバランスを実現しています。さらに、AIによる需要予測やエージェント型AIを活用して需要変動を先読みし、補充計画を最適化することで、サービスレベルを維持しながら過剰在庫の削減を可能にしています。

企業がこれらの取り組みを実践すると、その効果は非常に大きなものになります。具体的には、在庫保有コストが20〜30％削減され、在庫切れは35〜45％減少、予測精度は40％向上すると報告されています。自動補充によって手作業は60％削減され、チームはより付加価値の高い業務に時間を割けるようになります。^[8] さらに、顧客志向のAIシステムを導入することで、物流コストは10〜15％低減され、在庫投資効率も最大25％向上します。^[2]

高度な物流運用

エージェント型AIの力により、サプライチェーンは物流を単なるコスト要因から、競争優位を生み出す源泉へと進化させています。需要の変動にリアルタイムで適応し、倉庫業務や在庫管理、ラストマイルまで一貫して高いパフォーマンスを維持しながら、より高い精度でのサービス提供を可能にします。

PUMA Indiaは急成長する市場の中で、より迅速かつ信頼性の高いサービス提供を求められるプレッシャーが高まっています。消費者の期待が高まる中、同社には、よりアジャイルでスケーラブル、かつコスト効率の高い物流ネットワークが求められていました。

この課題に対応するため、PUMA Indiaはアクセンチュアと連携し、デジタルツイン技術と高度なアナリティクスを活用して、エンドツーエンドのサプライチェーンを再構築しています。具体的には、物流センターのレイアウト再設計、マテリアルフローの最適化、大規模ハブおよび地域倉庫を含む流通ネットワークの再構築、そしてECとオフラインの両チャネルにわたるアナリティクス主導のオペレーティングモデルの導入などを進めています。これらの取り組みにより、よりスマートで自律的な物流システムを実現するための基盤が整えられます。

再設計されたネットワークにより、配送スピードは最大70%向上し、サプライチェーンコストは最大10%削減、オンライン注文向けの即配対応能力は2倍に拡大する見込みです。^[7]

『自己原資型サプライチェーンの実現：自律型かつエンドツーエンドで、成長を拡大するための出発点とスケール戦略』をご覧いただくと、物流が統合型・エンドツーエンドのサプライチェーン変革にどのように貢献するかを、より包括的に理解できます。