運送業のAI化とは？活用事例や課題、メリット・デメリット等も紹介

運送業におけるAI化によって、ドライバー負担の軽減や業務効率の向上、コスト削減、安全性の強化までも実現できる時代が到来しています。この記事では、運送業におけるAI化のメリット・デメリットと、実際の導入事例について解説します。

1．運送業のAI化によるメリット

運送業のAI化は、労働環境の改善や企業の競争力強化につながります。AIの学習能力を活かし、自動化と効率化を組み合わせることで、従来の機械化では難しかった柔軟な作業にも対応可能です。ここでは、運送業におけるAI導入の主なメリットをご紹介します。

なお、以下の報道動画では、実際にAIを導入した企業の現場を一次情報としてご覧いただけます。導入後の様子をイメージする参考にしてください。

（1）物流予測の精度向上

AIを活用した物流予測は、従来の経験や勘に頼る方法を大きく変革しつつあります。
膨大な配送履歴や売上データ、気象情報、交通状況など複数のデータソースを統合的に分析することで、極めて高精度な需要予測が可能となりました。

AIは日々のデータを継続的に学習し、季節変動や天候の変化、イベントの影響など、複雑に絡み合う要素間の相関を的確に捉えます。
データの蓄積が進むほど予測精度は向上し、こうした予測情報を活用することで、車両配備や人員配置、資材準備をより的確に行えるようになり、突発的な需要増にも柔軟に対応可能な体制構築が可能です。

その結果として、ドライバーの労働負荷の軽減、業務の効率化、さらには顧客満足度の向上といった成果が期待できます。

事例
キリンビール株式会社では、資材需給管理アプリを導入しており、製造数量作成業務の標準化を実現するとともに約70%の業務時間を削減し、年間1,000時間以上の時間創出を見込んでいます。
出典：https://www.kirinholdings.com/jp/newsroom/release/2022/0930_04.html

（2）配送計画の最適化

AIによる配送計画の最適化は、2024年に本格施行されたトラックドライバーの労働時間規制に対応する強力な対策です。

今までの配送計画だと、経験豊富な配車担当者の勘や経験に依存してしまうことに加え、複雑な条件下で本当に効率的なルートを導き出すことには限界がありました。
AIを活用したシステムでは訪問順序だけでなく、交通状況・時間帯による渋滞パターン・荷物のサイズなど、多くの条件を同時に分析します。その結果、燃料消費を最小化し、配送可能数を最大化する最適解を瞬時に算出できるのです。

AIを活用した配送計画(GPSやルート情報を含む配車データ)を、リアルタイムに可視化・ドライバーと共有できるため、配車偏りや過剰負担が明確化されます。

さらに、リアルタイムの交通情報を取り込むことで、突発的な渋滞や事故による道路封鎖にも柔軟に対応できます。
AIによって移動距離と時間を削減することで、ドライバーの労働時間短縮と燃料コスト削減につながり、限られた労働時間内で生産性を最大化してくれます。

（3）人員配置の最適化

AIを活用した人員配置の最適化は、労働力不足に対する効果的な解決策です。
今までのシフトなどの人材配置などは経験則に基づく属人的な判断に依存していましたが、AIを活用することで合理的な人員配置を実現できます。

AIシステムは物流量の予測データを基に、各拠点や時間帯ごとの必要人員を細かく算出します。

その結果、繁忙期・閑散期の波にあわせた最適な人員配置が可能となり、人手不足と過剰配置の両方を回避できるでしょう。さらに、従業員ごとのスキルや経験値、労働時間の制限なども考慮した高度な配置計画を立案できます。

（4）ドライバーの事故防止

AI搭載の安全運転支援システムは、ドライバーの疲労や眠気による事故の危険性の低減に役立てられます。
たとえば、ドライブレコーダー型のシステムでは運転手の顔を常時モニタリングするカメラが内蔵される場合があり、まばたきの頻度や目の開き具合、頭の位置などから運転手の状態を分析します。眠気の兆候となる動作を検知すると、音声アラートでドライバーに警告を発して事故を予防します。

また、安全運転システムでは危険運転パターンを監視することで、急ブレーキや車線逸脱などの危険行動を記録・分析できるものも存在します。蓄積されたデータは安全運転教育にも活用できるため、ドライバー個々の運転特性にあわせた指導が可能になるでしょう。

国土交通省も「デジタコ・ドラレコ等を活用した運転者の運転特性に応じた安全運転指導」を推進している為、事故削減に向けたAIの活用が運送業界全体の課題解決策として期待されています。

（5）入出荷作業を自動化

AI搭載の自動運転フォークリフトでは、人間のオペレーターなしで正確に荷物の積み降ろしを行えるため、24時間稼働が可能です。トラックが到着すると同時に自動フォークリフトが作業を開始し、積み降ろし作業をスムーズに完了させられるため、ドライバーは次の配送へと迅速に移動できるようになり、荷待ち・荷役による負担を軽減できます。

また、AI搭載の画像認識システムを活用すれば、複雑なバーコードや商品ラベルの読み取り、荷物の形状や状態の検品作業も高速かつ高精度で自動化できます。人間の目では見落としがちな微細な損傷も検出できるため、品質管理の精度向上にもつながるでしょう。

あわせて、倉庫内での保管・ケースピッキング自動化システムの導入も進んでいます。

とくに、空間の有効活用やBCP（事業継続計画）対応設計にも優れており、既設倉庫への後付け導入も可能なため、柔軟性の高い省人化モデルとして注目されています。これにより、最大1/3のコストで大幅な省人化を実現できるとされており、自動化の導入が中長期的な競争力強化につながることが期待されています。

このような自動化技術により、人員不足の解消と作業効率の飛躍的向上を同時に達成することが可能です。

2．運送業のAI化によるデメリット

ここでは運送業のAI化におけるデメリットを説明します。

（1）導入コストがかかる

高度なAI技術を実装するためには、ソフトウェア費用・教育訓練費など、相応の投資が必要となります。
AI導入で失敗しないためには、投資の視点が重要です。効果的に実装されたAIシステムは、業務効率化や人的ミスの削減、燃料コスト最適化などを通じて、中長期的には投資額を上回るリターンをもたらす可能性があります。

AIの導入を検討する際は自社の課題解決にどの程度貢献するのか、運用コストはどうか、投資回収期間はどれくらいかなど、多角的な視点からの検討が不可欠です。

（2）作業ルールやマニュアルの変更が必要

AIシステムの導入には、作業ルールやマニュアルの変更が伴う場合もあります。
従来の業務フローで長年働いてきた従業員にとって、変化への適応は簡単ではない場合があります。デジタルリテラシーに個人差がある現場では、新システムへの移行が混乱を招くリスクもあるでしょう。

また人が担っていた部分の意思決定が自動化されるにあたり、現場担当者や管理者が「なぜその判断に至ったのか」を理解しないまま業務を進められるため、判断力や現場対応力が低下するリスクがあります。その為、活用方法やリスクについても併せて教育・研修を徹底することが不可欠です。

効果的なAI導入のためには、明確な業務手順と使用方法を記載したマニュアルの整備が不可欠です。

また、従業員全員が新しいワークフローを理解し受け入れられるよう、段階的な教育プログラムを実施することも重要になります。
現場の声を積極的に取り入れながらマニュアルを継続的に改善していくことで、現場の混乱を最小限に抑えられるでしょう。

3．運送業にAIを導入した事例

（1）AI搭載ロボットの導入で運行管理者の負担軽減

働き方改革と安全対策の両立が課題となったことで、ドライバーの勤務状態把握や個々の業務負荷の管理が難しくなり、運行管理者の業務負担が増大していました。

業務負担の問題を解決するために、同社はAI搭載の点呼支援ロボットを導入しました。このロボットは、本人確認からアルコールチェック・免許証確認・体調管理・指示伝達までの点呼業務を一元的に実施します。

点呼終了後に自動でキーボックスが開放されることで、ドライバーはキーを取り出せて、点呼記録も写真付きで自動作成されます。

導入後はAIロボットが正確に点呼業務をこなし自動記録することで、管理者とドライバー双方の時間的負担が軽減されました。また、労務管理のシステム化により、運行管理の質が平準化されたため、ドライバー全員に漏れのない情報伝達を可能にしました。また、以下の動画では実際にAI点呼の導入例をご確認いただけます。

（2）自動配車システムで配車業務を標準化

ある運送会社では配送店舗数の変動に対応するたび、配車計画の再構築に丸2日を要しており、担当者への過剰な負担が課題となっていました。さらに、配車業務が土地勘と経験に大きく依存するため、人員が交代する際の引継ぎにも苦戦していました。

そこで同社は、AIアルゴリズムを搭載した自動配車システムを導入し、何十万通りもの配送パターンを分析することで、コストと時間の両面で最適なルートの自動算出が可能となりました。

車両の積載量や稼働時間といった基本情報を入力するだけで、距離・時間・人件費などを考慮した最適解を提案するため、知識がない従業員でも高精度な配車計画を作成できます。

システム導入後、配車計画の立案が数時間で完了するようになり、担当者の大幅な負担軽減につながりました。また、土地勘のない新人でも適切な配車計画が立案できるようになり、人材育成と業務継承の課題も解消されました。

（3）点検記録などの手入力業務をデジタル化

ある運送会社では、従来の手書き帳票処理に多大な時間を要していました。既存のOCR（Optical Character Reader）は手書き文字の認識精度が低く、さまざまな形式の帳票に対応できないため、従業員からもデジタル化の要望が高まっていました。

そこで同社は、AI学習機能を搭載したデータ入力支援ツールを導入しました。高精度なAI-OCR機能が搭載されたシステムにより、手書き文字を正確にデジタルデータ化することで、非定型帳票にも柔軟に対応します。

また、AIによる自動帳票仕分け機能では、書類の種類を自動判別して効率的な処理を可能にしました。
システム導入後、点検記録や作業日報・請求書・出勤簿など月間約6,000枚の帳票処理が自動化され、合計で月間約400時間の業務時間削減につながりました。

4．現状における運送業の課題

今後の運送業におけるAI化は、段階的に取り入れられる見込みです。
輸送量の増大やドライバーの人手不足・高齢化、そして働き方改革による労働時間規制など、厳しさを増す業界環境にあって、AIは配送予測や配車最適化、労務管理の効率化といった多くの課題解決に直結する技術として期待されています。
ここでは、現状の運送業が抱える主要な課題を整理していきます。

（1）EC市場の規模拡大

EC市場が成長したことで（全体の9.13％)即日配送やタイムセール、無料配送などのサービス競争が激化し、ドライバーには短時間での配達完了という大きなプレッシャーがかかっています。
宅配便取扱実績も年々増加し、2022年度は約50億個となっており、5年間で23.1％増加しています。

また、国土交通省によると、令和6年10月時点での不在による再配達は全配送の10.2％でした。年々減少してはいるものの、依然として再配達がドライバーの労働時間を著しく増加させています。

さらに、2024年4月からトラックドライバーの時間外労働が年間960時間に制限される2024年問題によって、長時間労働による収入確保が難しくなるため、人材離れが加速化する恐れがあり、リソース不足から労働環境の悪化に拍車がかかるおそれがあります。

また、政府による「持続可能な物流の実現に向けた検討会」では、2024年問題に対して何も対策を行わなかった場合には、営業用トラックの輸送能力が2024年には14.2％さらに2030年には34.1%不足する可能性があると試算しています。

EC市場が広がる中で、物流業界は効率化と働き方改革の両立という難題に直面しています。

（2）燃料価格等の高騰

資源エネルギー庁のデータによると、軽油価格は2020年5月の1リットルあたり約106円から、2024年2月には約154円へと大幅に上昇しました。こうした燃料コストの急騰は、輸配送事業者の収益を直接圧迫しています。影響額としては軽油価格が1円上昇すると、全国ベースで167億円（年額換算）の負担増となります。

省エネ運転や効率的な配送ルートの模索といった対策を講じても、コスト削減のために削減できるものではありません。

燃料費の上昇による経営負担は避けがたく、中小運送業者にとっては事業継続を揺るがす深刻なリスクとなっています。さらに、物流コスト全体の上昇はサプライチェーン全体に波及し、大手事業者であっても無視できない影響を受けています。

（3）ドライバー不足

物流業界を支えるトラックドライバー不足は年々深刻化しています。
国土交通省によると、道路貨物運送業の就業者数は2030年に51万人まで減少することが予測されており、とくに顕著なのが若年層の人材不足です。厚生労働省による就業者の年齢構成表によると、45歳〜59歳までは貨物運送業が全産業よりも割合が高いのに対して、29歳以下は貨物運送業が全産業を下回っています。

さらに国土交通省の調査では、女性ドライバーの割合はわずか2.5％と報告されており、働き方の多様性という観点からも業界の構造的な課題が浮き彫りとなっています。

特に運送会社では高齢ドライバーの退職が進む一方で、新規参入が少ないという悪循環に陥っており、将来的な労働力確保は業界全体の存続にかかわる2025年問題も注目を集めています。

（4）DX未対応による業務の非効率

全日本トラック協会青年部会の調査によると、2021年時点で業界全体のクラウド利用率は57％にとどまり、運輸業・郵便業は他業種に比べてデジタル化の遅れが顕著です。特に中小企業ほどクラウド利用が進んでおらず、人手不足や物流コストの上昇などとも相互作用して業務効率を大きく低下させています。

また、一般貨物自動車運送事業者の99％以上を中小企業が占める現状では、DX未対応の企業が淘汰されると物流ネットワーク全体が揺らぎかねません。
中小事業者の廃業が相次げば、日本の物流システム全体に深刻な影響を及ぼす恐れがあります。今後は段階的にでもDXを推進し、現場のペーパーレス化や自動化ツールの導入を急ぐことが急務です。（参考：https://jta.or.jp/wp-content/themes/jta_theme/pdf/yusosangyo2022.pdf）

5．運送業のAI化における展望

2025年から5年〜10年のスパンでみると、ほぼすべての現場に何らかのAI支援が入っている状態になると推測されます。もちろん制度改定や人材育成、インフラ整備の進捗次第という不確定要素はありますが、労働力不足が深刻化し続けることが確定要素である以上、AI化は避けて通れない流れとなるでしょう。
ここでは、運送業のAI化における展望について解説します。

参考：運輸部門における AI 等の活用可能性に 関する調査報 告 書｜一般財団法人 運輸総合研究所

（1）二極化の緩和

大手先行企業では、自動運行システムや物流最適化プラットフォームを自社開発し、輸送品質・速度のさらなる向上を実現しています。
一方で、中小事業者にとっては、莫大な初期投資を伴う高度AI導入やICT人材の確保も容易ではありませんでした。しかし近年は、クラウド型・サブスクリプション型で高性能なサービスが次々と登場し、手軽にAIを試験的導入できる環境が整いつつあります。
さらに、経済産業省が公表した「中堅・中小企業のDX推進に向けた手引き（2025年版）」では、補助金・税制支援・専門家派遣など、多角的な公的支援策が体系的にまとめられており、こうした制度を活用することで、高度AIシステムも中小企業が導入しやすくなっています。

このように現状でも業界全体のデジタルリテラシーが底上げされつつあります。結果として、規模を問わずAI前提の業務スタイルが徐々に定着すると考えられ、将来的には全体の生産性向上とサービス品質均質化が期待されるでしょう。

（2）MaaS 連携の深化

AI技術の進展により、MaaSプラットフォームは単なるルート検索・決済機能に留まらず、リアルタイムな需要予測や動的運賃設定、パーソナライズされた最適ルート提案などの高度化が進みます。
具体的には、過去の乗降履歴や気象情報、イベント情報などをディープラーニングで解析し、複数の交通事業者・モードをシームレスに組み合わせたオンデマンド配車や高頻度運行の自動調整が可能になります。

経済産業省の「物流MaaS推進検討会」では、2025年度50か所程度、2027年度100か所以上での無人自動運転サービス実現という政府目標の達成に向け、日本版トラックデータ標準の策定や標準APIガイドラインの整備を進めています。

これにより、車両の位置情報、急ブレーキ情報、車間距離など28項目のデータを標準化し、複数の交通事業者間でのシームレスなデータ連携基盤を構築します。

また、2024年4月に策定された「AI事業者ガイドライン」により、MaaSでのAI活用も適切なガバナンスの下で進展することが期待されるでしょう。

将来的には、公共交通・シェアリング・自動運転車両を一元管理するエコシステムが構築され、利用者はアプリ上で最安・最速・最快のベストミックスを瞬時に受け取れる世界が到来するでしょう。

（3）社会的効果の可視化

AI×MaaS連携によって創出される社会的効果を見える化するためには、定量・定性の複数指標を設定し、リアルタイムでダッシュボードや公開レポートで共有する仕組みが不可欠です。具体的には、以下のような指標が挙げられます。

CO₂排出削減量	乗り換え最適化や需要連動運行による空車抑制効果を、モード別・路線別に自動集計
混雑緩和度合い	利用者の移動時間・待ち時間の短縮を１日単位・月⽇単位でグラフ化
利便性向上スコア	高齢者や障害者、訪日外国人などユーザ属性別の満足度アンケートをAIで解析し、NPSやCS向上率を可視化
地域経済波及効果	観光地や郊外への送客数増加と、周辺消費額の相関をビジュアル化
交通事故・ヒヤリハット削減率	AI監視システムによる異常検知件数の推移から安全性向上を定量評価

これらのKPIをMaaSプラットフォーム上にダッシュボードとして統合し、自治体・事業者・利用者がリアルタイムで確認できるようにすることで、社会実装後の効果を迅速に把握・検証できます。
こうした可視化によって、AI×MaaSの社会的価値を透明かつ客観的に示し、投資・政策決定の信頼性を高めることが期待されます。

6．まとめ

AIの導入によって、物流予測の精度向上や配送計画の最適化、ドライバーの事故防止といった様々なメリットが得られます。AIをうまく活用して、業務効率化と従業員の労働環境改善の両立を図ることが、今後の運送業界の発展に不可欠な要素となるでしょう。