運送業のAI化とは？物流における活用事例、課題・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．運送業が抱えている課題

運送業における課題には、需要の拡大やコストの増加などが挙げられます。

ここでは、運送業が抱えている課題について解説します。

（1）EC市場の規模拡大

EC市場が成長したことで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。

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時間に制限されることで、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。

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2015年の76万人から、2030年には51万人まで減少することが予測されています。

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。

物流業界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問題となっています。

2．運送業のAI化によるメリット

AI化によって、運送業の課題の解決を目指すことができます。

ここでは、AI化が運送業にもたらすメリットを解説します。

（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。

特に注目すべきは、AIによる機械学習の仕組みです。
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、将来的な配送量やピーク時間帯を高い精度で把握できるようになります。
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。

（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。

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。

また、AIと自動化技術を組み合わせることで、ロボットやドローンを活用した無人化・省人化にもつながります。
業務の一部をAIロボットに任せることで、限られたリソースをより付加価値の高い業務に集中させられるため、全体の生産性向上と労働環境の改善を同時に達成できるでしょう。

（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ており、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。

（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。

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。

3．運送業のAI化によるデメリット

AI導入によるメリットがある一方、導入コストや業務フローの変更といったデメリットも存在します。

それぞれ説明します。

（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。

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。

4．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。

（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す。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。

5．まとめ

運送業界は現在、EC市場の拡大による配送量の増加や燃料価格の高騰、ドライバー不足といった課題に直面しています。

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。