AIデータ（東京都港区）は13日、物流AIプラットフォーム「AI LogiPro on IDX」の実証事業を成功裏に完了し、本格展開を開始したことを発表した。本プロジェクトは経済産業省の「令和6年度補正予算 持続可能な物流効率化実証事業費補助金」に採択され、2025年7月から26年2月にかけて実施されている。

「AI LogiPro on IDX」は、配送、倉庫、在庫、輸送、人事、顧客、経営に関するデータを統合し、AIを用いて分析と意思決定を支援するプラットフォームです。従来の物流DXが個別機能にとどまる中、部門横断でのデータ活用を実現し、企業全体の最適化を促進します。具体的には、AIにより配送ルートの最適化、積載率の向上、倉庫内動線の効率化、適正在庫の算出を行います。

さらに、既存のWMSやTMSとの連携が可能で、物流データの一元管理やCO2排出量の可視化も行えます。実証では、特に倉庫効率化や在庫管理機能の検証が行われました。導入効果としては、配送コストの10-20％削減や倉庫生産性の10-30％向上が見込まれています。

今後は中小・中堅物流企業への導入拡大を進め、地域共同配送や自治体との連携モデルの構築も目指します。2024年問題に対応し、物流データを横断的に活用するAI基盤を確立することが期待されます。

月刊 AWS 製造 2026年3月号

こんにちは、AWS のソリューションアーキテクトの山田です。今月は製造業における Agentic AI の具体的な適用事例とその利点についてご紹介します。Agentic AIは、人間の指示に基づき自律的にタスクを計画・実行するAIシステムであり、最近のAmazonとOpenAIの戦略的パートナーシップにより更なる進化を遂げます。

BMW Groupでは、Agentic Searchを利用して20PBのデータから価値あるインサイトを自動的に抽出することで、製品品質データの分析を加速しています。また、Amazon Bedrock AgentCoreを用いた調達ワークフローの自動化により、複雑な調達タスクの処理が効率化され、コスト削減と業務の迅速化が実現されています。

メック株式会社では、経験豊富な社員の検索ノウハウをAIに実装することで、誰でも高品質な情報にアクセスできる環境を整備。これによって、社員の業務効率が向上しました。さらに、シンガポールのA*STARが開発した物流エージェントは、リアルタイムデータを集約し、手動作業の負担を最大50%削減する成果を上げています。

これらの事例は、製造業界におけるAIの利便性と効果を示し、ビジネスの成長をサポートする重要な要素となっています。今月も新たな情報をお届けしますので、乞うご期待ください。

ＪＲ東日本は10日、山手線の車両パンタグラフを人工知能（AI）で解析するシステムを4月から試行することを発表しました。このシステムにより、故障車両を迅速に特定できるようになります。また、9月からはドローンを活用して架線などの点検を行う計画で、輸送障害発生時の運転再開時間を約30%短縮することを目指しています。

具体的には、新橋、恵比寿、目白、鶯谷の4駅付近にパンタグラフを監視するカメラを設置し、AIがリアルタイムで画像解析を行います。損傷が確認されると、指令室に通知され、その後、ドローンが飛ばされて鉄道設備を点検します。このプロセスにより、早期復旧に繋がります。

従来は人手で行われていた作業が、AIとドローンによって効率化され、故障車両の特定や設備点検にかかる時間が大幅に短縮される見込みです。AIを用いた損傷検知は初の試みであり、今後は中央線の東京―新宿間や新幹線への導入も検討されています。この取り組みにより、鉄道運行の安全性と効率が向上し、利用者へより快適なサービスを提供することが期待されています。

人手不足が深刻な中、多くの企業にとって必須業務である「棚卸」は大きな負担となり、生産性を低下させるボトルネックとなっています。この課題に対して、株式会社ZAICOはAIを活用した「動画でAI棚卸（ベータ版）」を導入しました。この新機能により、スマートフォンで撮影した棚卸の動画をAIが解析し、物品の識別と数量カウントを支援します。

このシステムは、従業員の経験や商品知識に依存せず、誰でも正確に棚卸ができるプロセスを提供することができます。解析結果は在庫管理システム「zaico」に表示され、ユーザーは確認後に修正するだけで棚卸が完了します。また、棚卸の映像は記録として残るため、内部統制の強化や監査対応の円滑化にも寄与します。

具体的なメリットは次の通りです。動画データが残ることで、棚卸は後からの確認・修正が可能な業務に変わります。このため、誤りがあった場合でも迅速に確認でき、ガバナンスを強化します。さらに、現場での撮影に特化し、管理者がその場でレビューすることで作業の分業化を実現し、現場の負担を軽減します。

今後、AIのカウント精度向上や在庫登録の簡略化、カウントルールのカスタマイズなどの機能追加を予定しています。これにより、棚卸業務のさらなる効率化を目指します。