AI活用から予測するEC物流の未来：今日から始めるスマートロジスティクス

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EC事業者の皆さん、日々の発送業務でこんなお悩みはありませんか？

「物流量が増えるたびに人件費がかさむ…」
「在庫管理が煩雑でミスが減らない…」
「配送トラブルや遅延で顧客満足度が低下している…」

市場が拡大し続けるEC業界では、物流の効率化が企業の成長を左右する重要なカギとなっています。特に、慢性的な人手不足や燃料費の高騰といった課題に直面する今、従来のやり方だけでは限界が見え始めています。

そこで注目されているのが、AI（人工知能）の活用です。AIは、需要予測から在庫管理、倉庫内のピッキング、さらには最適な配送ルートの算出まで、EC物流のあらゆるプロセスを革新する可能性を秘めています。

この記事では、AIがEC物流にもたらす具体的なメリットや、中小企業でも始められる導入ステップを詳しく解説します。
AI導入によって、どのようにコストを削減し、業務効率を高め、最終的に顧客満足度を向上させられるのかについて興味がおありの方はこちらからご相談も可能となっております。
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EC物流について

この章では、まずEC物流の基本的な定義をご説明し、その上でEC市場の現状と、直面している課題について深掘りします。

EC物流とは、ECサイトで注文された商品が顧客の手元に届くまでの、入荷・検品、保管、ピッキング、梱包、配送、そして返品対応までの一連のプロセス全体を指します。これは「注文フルフィルメントプロセス」とも呼ばれ、顧客がECサイトで商品を選び、購入ボタンを押した瞬間から、実際に商品を受け取り、その後の満足度までを包括する、非常に広範で複雑な業務領域です。単に商品を運ぶだけでなく、顧客満足度やブランドイメージ向上に直結するため、EC事業の成否を左右する重要な要素となっています。

近年、EC市場は目覚ましい成長を遂げており、私たちの生活に不可欠な存在となりました。経済産業省の「令和4年度電子商取引に関する市場調査報告書」によると、国内のBtoC-EC市場規模は2022年には22.7兆円に達し、2013年からの10年間で2倍以上に拡大しています。さらに、2023年には前年比で2兆円を超える増加を見せ、24.8兆円規模にまで成長しています。特に、旅行サービスや飲食サービスといった「サービス系分野」のEC市場が、前年比32%増と急成長を牽引しています。

EC市場の成長は、必然的に多頻度・小口配送の増加や、個別対応、最短納期への要求といったEC物流特有の特性を加速させています。これらは既存の物流システムや人手に依存したオペレーションにとって大きな負荷となり、人手不足やコスト高騰といった課題を深刻化させる原因となっています。

EC物流の基本から、自社に適した施策を実施するための知識として、その重要性、課題、外部倉庫に委託するメリット・デメリットについて知りたい方はこちらもご覧ください。
EC物流とは？重視すべき理由や課題とは

人手不足に直面するEC物流業界の現状と課題

EC市場の拡大が続く一方で、EC物流は以下のような深刻な課題に直面しています。

2024年4月には「働き方改革関連法」によるトラックドライバーの時間外労働時間の上限規制（いわゆる「2024年問題」）が施行され、EC物流の「多頻度・小口配送」という特性がもたらす構造的な脆弱性を浮き彫りにしています。

ドライバー1人当たりの配送件数が多いECでは、労働時間規制が直接的に輸送能力の低下やコスト増に繋がりやすく、すでに疲弊している運送業界の経営をさらに圧迫しています。再配達の多さも、限られた労働時間の中で非効率を増幅させる要因です。

中長期的な視点で物流課題を解決するためのヒントになる物流2024年問題の詳細や消費者調査に関しては、こちらからご覧いただけます。

EC物流におけるAI活用について

この章では、物流分野におけるAI活用の歴史的変遷と、現在のEC物流においてAIがどのように活用されているのかを深掘りします。

物流分野のAI活用の変遷

AIの概念は1950年代に始まり、いくつかのブームと「冬の時代」を経験しながら進化を遂げてきました。

AIの本格的な応用と実用化は比較的最近の現象であり、特に2010年代以降に急速に加速しています。
これは、AI技術自体の成熟に加え、ECの爆発的な成長による膨大なデータの蓄積、そして人手不足や「2024年問題」といった喫緊の業界課題が同時に作用した結果です。

EC物流においてどのようにAIが活用されているのか

AI技術の進化は、EC物流における応用範囲を急速に拡大させています。

需要予測: AIは過去の出荷実績に加え、気象情報やイベント情報など多角的なデータを分析し、高精度な需要予測を実現します。これにより、在庫の適正化や、人手不足の状況下での物流センター内の最適な人員配置にも貢献しています。

配送ルート最適化: AIは、交通状況、天候、配送先の地理情報、ドライバーの労務管理データなどをリアルタイムで分析し、最適なルートを算出します。これにより、配送時間短縮、燃料費削減、ドライバー負担軽減、CO2削減といった多大な効果が期待できます。

倉庫管理の自動化: AIを搭載したロボット（棚搬送ロボット、ピッキングロボット、無人フォークリフトなど）が最適なルートで商品をピッキングし、入出庫作業、在庫管理、パッキング、仕分け作業などを自動化します。

検品作業の自動化: 従来、人手に頼っていた検品作業も、AIの画像認識技術を活用することで自動化が進んでいます。AIは商品の外観やラベルを高精度で識別し、不良品や誤配送のリスクを低減します。

自動運転・ドローン配送: 輸送車の自動運転やドローンによる配送は、次世代の新たな輸配送手段として注目されており、山間部や過疎地域などインフラが整っていない場所での短時間配送を目指して実証実験が進んでいます。

EC物流の課題を改善するAI活用という選択肢

この章では、EC物流におけるAI導入がもたらす具体的なメリットと、実際の導入事例をご紹介します。AIがどのように貴社のビジネスの成長を支援できるのか、その可能性をご紹介していきます。

AIがもたらす効率化とコスト削減のメリット

AIの導入は、EC物流の様々な課題を解決し、非常に多くのメリットをもたらします。主に、「業務効率の向上」「コストの削減」「顧客満足度の向上」という3つの側面からその効果を詳しく見ていきましょう。

業務効率の飛躍的な向上

AIは物流の各プロセスにおいて画期的な変化をもたらします。

例えば、AIは過去の出荷実績やトレンドデータに加え、気象情報、イベント情報など多角的な要素を分析し、これまでの経験則では難しかった高精度な需要予測を実現します。これにより、商品の過剰な在庫や欠品を未然に防ぎ、常に最適な在庫量を維持することが可能となります。

また、倉庫内においては、AIを搭載したロボットがピッキングや仕分け、検品作業といった反復的で時間のかかる業務を自動化します。これにより、作業時間を大幅に短縮できるだけでなく、ヒューマンエラーを劇的に削減し、作業の品質を均一化することにも貢献します。

さらに、配送業務においても、AIは交通状況や天候、配送先の地理情報、さらにはドライバーの労務状況までをリアルタイムで分析し、最も効率的かつ迅速な配送ルートを算出します。この最適化されたルートにより、配送時間の短縮はもちろん、ドライバーの負担軽減や、再配達の削減にも大きく寄与します。

コストの削減

業務の自動化が進むことで、これまで人手に頼っていた作業が減少し、それに伴う人件費の抑制に繋がります。
特に、人件費が高騰し、人手不足が深刻化する物流業界において、これは経営の安定化に直結する大きな利点です。また、配送ルートがAIによって最適化されることで、車両の走行距離が短縮され、燃料費の削減に貢献します。さらに、高精度な需要予測によって適正在庫が維持されるため、過剰な在庫を抱える必要がなくなり、その保管費用を大幅に削減することが可能です。これにより、物流全体の運営コストを効率的に抑制し、企業の収益性向上に貢献します。

顧客満足度の向上

AIによって最適化された物流プロセスは、迅速かつ正確な配送を実現します。顧客は注文した商品が予定通り、あるいはそれよりも早く手元に届くことで、高い満足感を得ることができます。
また、AIを活用したチャットボットやAIオペレーターによるカスタマーサポートは、24時間体制での問い合わせ対応を可能にし、顧客がいつでも配送状況を確認したり、疑問を解決したりできる環境を提供します。これにより、顧客の利便性が向上し、企業への信頼感とブランドロイヤルティの構築に繋がります。
さらに、AIが顧客の購買履歴や行動パターンを深く学習することで、個別の顧客に合わせたパーソナライズされた配送オプションや、関連商品の提案なども可能となり、顧客体験全体の質を高めることができます。

これらのメリットは相互に関連し、AIの導入がEC物流全体を最適化し、企業の競争力強化と持続可能な成長に貢献することを示しています。

AIの物流業界への導入事例

ここでは、EC物流におけるAI活用の具体的な事例として、世界的なEC大手であるAmazonと、国内のBtoB向けECで独自の地位を築くモノタロウの取り組みを紹介します。これらの事例は、AIがもたらす変革の具体的なイメージを掴む上で役立つでしょう。

導入事例：Amazon

Amazonは、EC市場の急拡大とそれに伴う物流課題に対し、AI活用で業務自動化、効率化、そして顧客体験向上を目指す先進的な企業です。2024年第1四半期には20億個以上の荷物を配送するなど、その物流規模は圧倒的です。

倉庫管理の自動化とロボット技術

AmazonはAIを用いた倉庫管理の自動化を強力に推進し、ピッキングの効率化とエラー率の削減を目指したシステムの導入を進めています。その中核をなすのが、多様な物流ロボットです。

Proteus（プロテウス）

棚やカゴ台車を搬送する自律型ロボットです。進路に人がいると停止し、長時間停止するとアラート音を出すなど、人と協調するための機能が備わっています。

Sparrow（スパロー）

様々なサイズや形状のアイテムをピッキングして動かすロボットアームです。

Cardinal（カーディナル）

カゴ台車やパレットに荷物を積み付けたり、積み降ろしたりするロボットで、「最高のテトリスプレイヤーのよう」と称されるほど効率的な作業を行います。

また、物理的な業務を代替するロボットだけでなく、Sequoia（セコイア）と呼ばれる作業員も含めて物流センター全体の流れを統合管理するシステムも存在しています。AIがリアルタイムでデータを分析し、各ロボットや作業員に最適な指示を出すことで、倉庫全体の効率を最大化する制御管理を行っています。

これらのロボットは、特別に高度な技術を持つ人でなくてもメンテナンスできるよう設計されており、そのような人材を訓練するのも容易になっています 。これは、深刻化するメンテナンス人材不足への対応としても非常に有効な取り組みとなっています。

配送ルート最適化とラストワンマイル

配送プロセスで最もコストがかかるラストワンマイルのコスト圧縮にAIを活用しています。20を超える機械学習モデルを用いて、道路状況や天気、過去の配送データ、顧客の受け取り傾向などをリアルタイムで分析し、高精度な需要予測を行います。

そして、その予測に基づき、配送ドライバーにとって最も効率的なルートを特定・提供しています。これは、AIが複雑なデータを処理し、最適な行動を「制御」する典型的な例です。

AmazonのAI活用は、「全方位戦略」と「人間との協調」という特徴を持っています。AIとロボットが反復的で重労働なタスクを担い、人間が例外処理や複雑な意思決定を行うことで、効率的で安全な作業環境を実現しています。

使用事例：モノタロウ

モノタロウは2000年創業の、ECサイトを中心とした通信販売企業です。現在、約1700万品目を取り扱い、そのうち売れ筋の50万品目は注文後の翌日に届く体制を整えていますが、残りの1650万品目についてはメーカーからの取り寄せなどになるため、お届けまで数日かかってしまうのが現状です。

同社は、顧客の手元に商品が到着するまでのリードタイムを短縮し、新たな商品供給の方法を探る目的で、実店舗運営に乗り出しました。

「モノタロウAIストア」の取り組み
モノタロウは、リードタイム短縮のための実証実験店舗として「モノタロウAIストア」をオープンしました。この店舗では、顧客はスマホアプリとQRコードで入店し、購入したい商品のバーコードをスマホカメラで読み込むことで決済が完了し、そのまま商品を持ち帰ることができます。これにより、ECの利便性と実店舗の即時性を融合させています。

さらに、このAIストアでは、AIが店舗運営に役立つ様々な分析結果を提供しています。店舗に設置されたカメラが人の動きを認識することで、マーケティングに役立つ情報を取得します。具体的な分析情報には、顧客の動線や滞在時間をヒートマップ化する「滞在分析」、カメラ映像から年齢や性別などのデータを取得する「顧客属性分析」、顔認識による「人物特定」（要注意人物の通知）、そして異常行動を検知する「不審挙動検出」などがあります。これらの情報は、店内のレイアウト変更や顧客層の把握に役立てられています。

モノタロウの「AIストア」は、ECが抱えるリードタイムの課題を克服し、顧客に即時性という新たな価値を提供するための戦略的な動きです。AIは、物理空間での顧客行動をデータとして捉え、EC戦略にもフィードバックすることで、オンラインとオフラインの垣根を越えた顧客体験の最適化を可能にしています。

EC物流にAIを導入する際のデメリット

この章では、EC物流にAIを導入する際に考慮すべき潜在的なデメリットや課題について詳しく解説します。AIの導入は多くのメリットをもたらしますが、高額な初期投資と運用コスト、専門知識を持つ人材の不足、データの質と量の課題、既存システムとの連携における複雑性、そして倫理的・社会的な側面など、事前に把握しておくべきリスクも存在します。導入後のリスクを最小限に抑え、成功に導くための参考にしてください。

AI導入時に考慮すべきリスクとコスト

AI導入は多くのメリットをもたらしますが、同時にいくつかのデメリットや課題も存在します。

初期投資と運用コスト

AIシステムの導入には、高額な初期投資が必要となる場合があります。例えば、専用のハードウェアやソフトウェア、システム構築費用などが挙げられます。また、システムの維持・管理、データの収集・分析、人材育成など、運用にも継続的なコストがかかります。中小企業にとっては、この初期投資が大きなハードルとなる可能性があります。

専門知識を持つ人材の不足

AIシステムの導入・運用には、AIやデータサイエンスに関する専門知識を持つ人材が不可欠です。しかし、そのような人材は市場で不足しており、採用や育成に時間とコストがかかる場合があります。

データの質と量

AIはデータに基づいて学習・判断を行うため、データの質と量が非常に重要です。不正確なデータや不足しているデータでは、AIの能力を十分に引き出すことができません。適切なデータを収集・整備するための手間やコストが発生します。

既存システムとの連携

既存の物流システム（WMS、TMSなど）とAIシステムをスムーズに連携させるには、技術的な課題や調整が必要となる場合があります。システム間の互換性やデータ連携の設計が複雑になることも考えられます。

これらのデメリットを十分に理解し、事前の計画と準備を行うことが、AI導入を成功させるための鍵となります。特に、自社の現状と課題を正確に把握し、AI導入の目的を明確にすることが重要ですし、発送代行サービスなど物流分野の専門家との連携をとることでリスクを最小限にすることも可能になっています。

企業がAIを導入するためのステップ

EC物流にAIを導入するための具体的なステップを解説します。AI導入を検討している企業が、どのように計画を立て、実行していくべきか、そのロードマップを示します。

AI活用の目的を明確にする

STEP 1: 活用業務の選定とSTEP 2: 活用範囲と業務プロセスの決定が目的を明確にするフェーズとなっています。

STEP 1: 活用業務の選定 

AI導入は「目的ありき」で考えるべきであり、明確な目標設定が成功の第一歩です。まず、現場で何が起きているかを丁寧に観察し、定性的・定量的なデータに基づいて、過剰な人手を要する作業、トラブルが頻発する工程、非効率なルート設定など、具体的な課題を洗い出します。同時に、最新の市場動向や競合他社のAI活用動向をリサーチし、自社でAIを適用できる可能性のある業務を幅広く検討・選定します。

この段階で、AI活用の目的（例：カスタマーサポートコスト削減）や具体的な成果目標を明確に設定することが重要です。特に、投資対効果が高い業務を適切に選定することが、その後のプロジェクト推進において最も重要となります。

STEP 2: 活用範囲と業務プロセスの決定

AI導入は初期費用が高額になるケースも多く、いきなり全体に適用するのではなく、一部の業務やエリアから小規模にAI導入を試みる「PoC（Proof of Concept：概念実証）」が非常に有効です。

例えば、倉庫内の入出荷業務や特定の配送エリアでのルート最適化など、限定された範囲で導入・検証を行います。PoCを通じて、AIソリューションの効果を検証し、現場との相性や改善余地を確認してから本格展開へと繋げます。この「スモールスタート」のアプローチは、リスクを抑えながらAIの効果を可視化し、段階的な拡張によって投資対効果を最大化することに貢献します。

必要なシステムとツールの選定方法

STEP 3: システム連携とデータ基盤の整備

AIの力を最大限に引き出すためには、既存のWMS（倉庫管理システム）やTMS（輸配送管理システム）といった基幹システムとの連携が不可欠です。

また、IoT機器やセンサーなどからリアルタイムでデータを収集・統合・分析できる仕組み、すなわち堅牢なデータ基盤の構築も重要です。AIの精度は、もとになるデータの質に大きく左右されるため、紙帳票や属人的な記録が多い物流現場では、まずデジタルデータを蓄積する基盤づくりから始める必要があります。

運用ルールの策定

STEP 4: 本開発・運用 

AI導入は技術的な側面だけでなく、実際にその技術を使う人々の理解と納得があってこそ成功します。そのため、操作性や現場負荷に配慮しながら、丁寧な導入研修と継続的なフォローアップを行うことが重要です。従業員向けの利用ルールやマニュアルの策定も必要となります。現場の声を吸い上げながら柔軟に改善する姿勢は、AIソリューションが現場に定着し、継続的な活用に繋がるための鍵となります。

AI導入の成功は、技術的な課題だけでなく、人的資源管理と組織変革管理の課題でもあります。企業は、従業員に投資し、継続的な学習と適応の文化を育むことが不可欠です。

今後のEC物流におけるAIの可能性

AI技術の進化は止まることなく、EC物流の未来をさらに大きく変える可能性を秘めています。

より高度な予測と最適化

現在の需要予測やルート最適化はさらに精度を高め、突発的な気象変動やイベント、社会情勢の変化にも柔軟に対応できるようになるでしょう。より複雑なデータパターンから未来を予測し、サプライチェーン全体のレジリエンス（回復力）を高めることが期待されます。

完全自動化の実現

 倉庫内作業だけでなく、トラックやドローンによる自動配送がより普及し、人手を介さない完全自動化された物流網が構築されるかもしれません。これにより、24時間365日の稼働が可能になり、労働力不足の根本的な解決に繋がります。

サプライチェーン全体の最適化

個々の物流プロセスだけでなく、サプライヤーから最終顧客までのサプライチェーン全体がAIによって最適化され、無駄のない効率的な物流が実現します。生産計画から配送までが一元的に管理され、リードタイムの劇的な短縮や、在庫の最小化が図られるでしょう。

パーソナライズされた物流体験

AIが顧客のニーズや行動パターンを深く学習し、個別の顧客に合わせた最適な配送オプションやサービスを提案できるようになるでしょう。例えば、顧客の自宅の冷蔵庫の在庫状況をAIが把握し、必要な商品を最適なタイミングで自動配送する、といった未来も考えられます。

ウルロジは、EC事業者の皆様の物流課題を解決する発送代行サービスを提供しています。AIを活用した効率的な物流システムと、お客様のビジネスに合わせた柔軟な対応で、貴社のEC事業を強力にサポートいたします。

人手不足、コスト高騰、物流2024年問題など、EC物流の悩みは尽きないことでしょう。AI導入にご興味があるものの、何から手をつけて良いか分からない、コストが心配といった場合でも、ぜひ一度ウルロジにご相談ください。貴社の現状をヒアリングし、最適なソリューションをご提案させていただきます。

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角田和樹

室長 ： ディーエムソリューションズ株式会社

上場企業であるディーエムソリューションズ株式会社の物流関連サービスで15年間、営業やマーケティング、物流企画など様々なポジションを経験。 現在は物流・発送代行サービス「ウルロジ 」のマーケティング全体設計を担う。通販エキスパート検定1級・2級を保有し、実際に食品や消費財のEC事業も運用。ECノウハウに対しても深い知見を持ち、物流事業者としてだけでなく、EC事業者の両面からnoteやウェビナー等での情報発信を行う。

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