物流におけるAI活用事例12選！コスト削減・SCM最適化・効率向上など

物流業界では人手不足や配送効率の課題が深刻化する中、AI（人工知能）技術の導入が急速に進んでいます。

本記事では、日本国内でAIを活用して実際に成果を上げた12の事例を、「コスト削減」「物流品質・効率向上」「SCM全体最適化」「先進技術活用」の4つの軸で整理してご紹介。各社がどのような課題を抱え、AIによってどう解決したのか、具体的な効果とともに詳しく解説します。

コスト削減を実現した事例

このカテゴリでは、AI導入により明確な人件費削減や作業時間短縮を実現した事例をご紹介します。

• アスクルが手作業75%削減を達成した需要予測システム導入事例
• 佐川急便が年間8,400時間削減を実現した伝票自動化・配送最適化事例

アスクルが手作業75%削減を達成した「ASKUL AI Demand Forecast」導入事例

物流センターと補充倉庫間の商品横持ち計画にAI需要予測モデルを活用 | ASKUL Transformation with Digital

項目	内容
企業名	アスクル
業界	EC発送センター
ビフォー	発注・補充作業が手作業で工数が多く非効率
アフター	AI予測で手作業75%、フォークリフト工数15%削減

アスクルでは従来、在庫管理における発注や補充作業の多くを手作業で行っており、作業負荷の増大とヒューマンエラーの発生が課題となっていました。同社が開発した「ASKUL AI Demand Forecast」は、過去の販売データや季節要因、外部要因などを学習して需要を高精度で予測するシステムです。

このシステム導入により、発注・補充に関わる手作業を75%削減することに成功しました。さらに、フォークリフトの稼働工数を15%削減し、全体の入出荷作業工数も30%減となる大幅な効率化を実現。AIによる正確な需要予測により、過剰在庫や欠品リスクも大幅に軽減され、コスト面でも大きな成果を上げています。

EC拠点全体への展開も計画されており、同社の物流オペレーション全体の最適化が期待されています。

佐川急便が年間8,400時間削減を実現したAI-OCR・配送最適化事例

生成AIが切り拓く運輸・物流業界の未来： 国内外の革新事例と展望 ‣ はてなベース株式会社

項目	内容
企業名	佐川急便
業界	宅配物流
ビフォー	手入力伝票作成・不在再配達が多発
アフター	AI-OCRで伝票自動入力、不在予測で配達最適化

佐川急便では、配送伝票の手作業による入力業務と、不在による再配達の増加という2つの大きなコスト要因を抱えていました。同社はAI-OCR（光学文字認識）技術を活用した伝票の自動読み取りシステムと、AIによる在宅予測機能を組み合わせた配送最適化システムを導入しました。

AI-OCRシステムにより、従来手作業で行っていた伝票入力業務を自動化し、年間8,400時間という大幅な作業時間削減を実現。また、過去の配送データと顧客の行動パターンを学習したAIが在宅確率を予測することで、初回配達の成功率が向上し、再配達率を20%削減することに成功しました。

この取り組みにより、人件費の削減だけでなく、燃料費や車両稼働時間の削減も実現し、顧客満足度の向上にもつながっています。

物流品質・効率を大幅に向上させた事例

このカテゴリでは、AI技術によって物流の品質向上や業務効率の大幅改善を実現した事例をご紹介します。

• シーエックスカーゴがリソース可視化で効率向上した倉庫管理システム導入事例
• ヤマト運輸とアルフレッサが実現した配送量予測・適正配車事例
• 日本通運が作業時間20%削減を達成したピッキングロボット導入事例
• サントリーロジスティクスが安全性向上を実現したAI搭載フォークリフト事例
• アマゾン相模原FCが作業効率を飛躍的改善した棚移動ロボット導入事例

シーエックスカーゴがリソース可視化で効率向上した「GWES」導入事例

AIを活用し、物流センターの情報を可視化、効率的な運営を支援 | GROUND株式会社のプレスリリース

項目	内容
企業名	シーエックスカーゴ
業界	生協物流センター
ビフォー	リソース活用が非効率で、人員配置・スペース活用が属人的
アフター	GWESで可視化→定量的管理・効率向上

シーエックスカーゴでは、センター内のマネジメント業務において情報の可視化が不十分で、最適なリソース配分ができていないという課題を抱えていました。属人的な判断に依存する部分が多く、改善活動にも時間と曖昧さが伴っていたのが現状です。

同社は2024年8月からGROUND社の「GWES（Ground Warehouse Efficiency System）」を埼玉桶川第2センターに導入しました。このシステムは進捗分析機能により、センター内の人員配置やスペース活用状況をリアルタイムで可視化。

数値に基づいた定量的な管理が可能となり、現場とマネジメント層が共通のデータで情報共有できる体制が構築されました。可視化による意思決定の質向上と、全拠点での展開計画により、今後13拠点への導入が予定されており、同社の物流オペレーション全体の標準化と効率化が期待されています。

ヤマト運輸とアルフレッサが実現した配送量予測・適正配車事例

ビッグデータ・AIを活用した配送業務量予測および適正配車のシステム導入について― アルフレッサとヤマト運輸によるヘルスケア商品の共同配送スキーム構築の第一弾 ― | ヤマトホールディングス株式会社

項目	内容
企業名	ヤマト運輸＋アルフレッサ
業界	物流＋ヘルスケア
ビフォー	データ不足で配送計画が最適化されていない
アフター	AIとビッグデータで配送量予測、適正配車実現

ヤマト運輸とアルフレッサは、ヘルスケア商品の配送において特有の課題を抱えていました。医薬品などの特殊な取り扱いが必要な商品に適した配車計画の策定が困難で、データ不足により最適化が進んでいない状況でした。

両社は2021年8月から、AIとビッグデータを活用した配送量予測システムと適正配車システムを共同で運用開始。過去の配送実績データを学習したAIが、季節変動や地域特性を考慮した精度の高い配送量予測を実現しました。

この予測データを基に、車両の種類や積載量を最適化した配車計画を自動生成することで、配送効率が大幅に向上。業種を横断した共同配送スキームの構築により、コスト削減と労力軽減の両方を実現し、新たなビジネスモデルの創出にもつながっています。

日本通運が作業時間20%削減を達成したピッキングロボット導入事例

物流業界でのAI活用事例14選｜ルート最適化～事故防止まで – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援

項目	内容
企業名	日本通運
業界	総合物流
ビフォー	ピッキング作業で人手・時間がかかる
アフター	AIロボット導入で時間20％削減

日本通運では、倉庫内でのピッキング作業において、作業者の移動時間と人的負荷が大きな課題となっていました。広い倉庫内での商品の取り出しと運搬作業は、作業者にとって体力的な負担が大きく、作業効率の向上が急務でした。

同社は相模原FCや品川支店などでAI自走式ピッキングロボット（AMR：Autonomous Mobile Robot）の実証実験を実施し、大きな成果を上げました。このロボットは既存の倉庫設備に大規模な改修を加えることなく導入でき、AIによる自律走行でピッキング作業を支援。

作業時間の20%削減を実現するとともに、作業者の身体的負荷も大幅に軽減されました。実証実験の成功を受けて全国展開を計画しており、同社の物流センター全体の生産性向上と働き方改善に貢献しています。

サントリーロジスティクスが安全性向上を実現したAI搭載フォークリフト事例

物流業界向けAI導入・活用事例18選！メリットや課題、倉庫・配送・検品管理向けサービス紹介【2025年最新版】 – AI Market

項目	内容
企業名	サントリーロジスティクス
業界	物流倉庫
ビフォー	危険操作の検知は人手・教育に依存、安全管理が属人的
アフター	AIで危険操作を自動判定、アラーム機能による防止

サントリーロジスティクスでは、フォークリフトの危険操作による事故リスクの軽減と、安全教育の効率化が重要な課題でした。従来は人の目による監視と定期的な安全教育に頼っていたため、リアルタイムでの危険検知や客観的な評価が困難な状況でした。

同社は富士通と共同で、AI搭載フォークリフトによる安全運転判定システムを開発・導入しました。画像解析技術を活用したAIが、フォークリフトの運転状況をリアルタイムで監視し、危険な操作を自動で検知してアラームを発する仕組みです。運転者へのフィードバック機能も搭載されており、危険操作の傾向を可視化して個別指導に活用できます。

これにより安全性の向上と教育負担の軽減を同時に実現し、より効果的な安全管理体制を構築することができました。

アマゾン相模原FCが作業効率を飛躍的改善した棚移動ロボット導入事例

物流業界のAI活用事例13選！倉庫・運送・配送の課題解決に有効なAIを紹介 – alt

項目	内容
企業名	Amazon（相模原FC）
業界	EC物流
ビフォー	従業員が歩いて棚を探し、取り出し作業
アフター	棚ごとロボットが移動し、従業員は定位置で作業

アマゾンの相模原フルフィルメントセンター（FC）では、広大な倉庫内で従業員が商品の保管場所まで歩いて移動し、目的の商品を探して取り出す作業が中心でした。この方式では移動時間が長く、作業者の疲労も蓄積しやすく、作業ミスのリスクも伴っていました。

同社はAmazon Roboticsの棚移動ロボットシステムを導入し、物流作業の革新を実現しました。このシステムでは、商品が保管された棚全体をロボットが作業者のもとまで運んでくるため、作業者は定位置で効率的にピッキング作業を行えます。

人の移動をほぼゼロにすることで作業効率が飛躍的に向上し、作業ミスや疲労の大幅な削減も実現。24時間稼働可能な自動倉庫システムとして、EC物流の新たなスタンダードを確立しています。

SCM全体最適化を達成した事例

このカテゴリでは、サプライチェーン全体にわたってAIを活用し、包括的な最適化を実現した事例をご紹介します。

• キリンビールが廃棄削減・環境負荷軽減を実現した需給管理AI導入事例

キリンビールが廃棄削減・環境負荷軽減を実現した需給管理AI導入事例

キリンビールとブレインパッドが、ICTを活用したSCMのDXを推進する「MJ（未来の需給をつくる）プロジェクト」を始動 | 2022年 | キリンホールディングス

項目	内容
企業名	キリンビール
業界	飲料メーカー
ビフォー	需給予測が適切でなく、過剰生産・廃棄が発生
アフター	AIで予測精度向上→廃棄削減・環境負荷軽減

キリンビールでは、需給管理と物流の連動が不十分で、需要予測の精度不足により過剰生産や廃棄ロスが発生していました。特に季節商品や新商品では予測が困難で、環境負荷の増大も課題となっていました。

同社は2024年頃からAIを活用した需給管理システムの本格運用を開始しました。過去の販売実績、気象データ、イベント情報、消費者行動などの多様なデータをAIが学習し、高精度な需要予測を実現。生産計画から物流計画まで一気通貫で最適化することで、廃棄ロスの大幅削減を達成しました。

この取り組みにより、ビジネス効率の向上と環境配慮を両立し、CO₂削減などの環境負荷軽減にも大きく貢献。大規模SCMでの実績として、持続可能な物流モデルの構築を実現しています。

先進技術を活用した先行事例

このカテゴリでは、最新のAI技術や複数技術の組み合わせにより、将来の物流の形を先取りした革新的な事例をご紹介します。

• 東京ロジファクトリーが日本初実現した自動フォークリフト・エレベーター連携事例
• 花王等が共同実証した自動運転フォークリフト事例
• KDDIが3モビリティ協調制御で実現した過疎地配送事例
• Aerodyneが佐世保市で実証したAI搭載ドローン物流事例

東京ロジファクトリーが日本初実現した自動フォークリフト・エレベーター連携事例

物流倉庫向けロボットがさらに進化、最新ロボット導入事例 – ニュースフラッシュ | 未来図（ミライズ）

項目	内容
企業名	東京ロジファクトリー
業界	倉庫・荷役
ビフォー	フォーク運転員が手動で荷搬送・階層移動
アフター	自動フォークがパレット輸送→自動エレベーターで階層間連携

東京ロジファクトリーでは、多層倉庫での荷役作業において人手不足が深刻化し、フォークリフト運転員による手動での荷物搬送と階層間移動が効率低下の要因となっていました。特に垂直方向の移動は時間がかかり、作業全体のボトルネックになっていました。

同社は2025年1月に川越センターで、日本初となる自動フォークリフトと自動エレベーターの連携システムを実運用開始しました。ハクオウロボティクスとOcta Roboticsのマルチベンダー連携により、自動フォークリフトがパレットを自動エレベーターまで搬送し、エレベーターが自動で階層間移動を行う完全自動化を実現。

これにより省人化と効率化を両立し、24時間稼働可能な多層倉庫システムを構築しました。この革新的な取り組みは、今後の多層倉庫の標準的なソリューションとして注目されています。

花王等が共同実証した自動運転フォークリフト事例

物流業界のAI活用事例13選！倉庫・運送・配送の課題解決に有効なAIを紹介 – alt

項目	内容
企業名	花王・大和ハウス・日立物流・豊田自動織機
業界	倉庫・荷役
ビフォー	人手運転による積卸し作業、待機時間も発生
アフター	AI搭載自動フォークが荷役作業を自動化

花王、大和ハウス、日立物流、豊田自動織機のコンソーシアムでは、フォークリフト運転者の慢性的な不足と人手依存からの脱却が共通の課題となっていました。従来の人手による運転では、待機時間の発生や作業効率のバラつきも問題となっていました。

経済産業省の支援事業として、各社が連携してAI搭載自動運転フォークリフトの大規模実証実験を実施しました。AIが荷物の認識から積み込み、搬送、積み下ろしまでの一連の作業を自動で行い、フォークリフト作業の完全自動化を目指しています。

待機時間の削減により、CO₂排出量やエネルギー消費量の大幅な改善も実現。多社連携による共同実証により、業界全体での技術標準化と普及促進を図っており、物流業界の自動化推進に大きく貢献しています。

KDDIが3モビリティ協調制御で実現した過疎地配送事例

過疎地や被災地域に物資を！自動運転×ドローン×ロボットで実現する全自動配送システム | KDDIトビラ

項目	内容
企業名	KDDI・ティアフォー・アイサンテクノロジー
業界	通信・自動運転・ドローン物流
ビフォー	山間部などで配送手段不足；効率的な配送計画不可
アフター	自動運転車で集荷→ドローン・ロボットへ連携、物資届け分散

KDDI、ティアフォー、アイサンテクノロジーの3社は、山間部や過疎地における配送手段の不足と、高齢化に伴う物流課題の解決に取り組みました。従来の配送方法では、効率的な配送計画の策定が困難で、特に医薬品などの緊急配送への対応が課題となっていました。

3社は2023年9月に、自動運転車、ドローン、配送ロボットの3つのモビリティを協調制御するプラットフォームの実証実験に成功しました。自動運転車が中継地点まで集荷を行い、そこからドローンや配送ロボットに荷物を受け渡して最終配送を行う革新的なシステムです。

協調制御プラットフォームがモビリティ間の座標変換や配送計画の最適化を自動で行い、過疎地での効率的な物流網を構築。2024年以降の本格展開により、ドローン配送、高齢者支援、災害対応への応用も視野に入れています。

Aerodyneが佐世保市で実証したAI搭載ドローン物流事例

【特集】長崎県でドローン物流を実施―エアロダインが注目する“ドローン×AI”のDX新時代 – ドローンジャーナル

項目	内容
企業名	Aerodyne（マレーシア）×佐世保市
業界	ロボット・ドローン物流
ビフォー	離島・過疎地で目視外飛行困難、物流に非効率
アフター	AI制御ドローンでレベル3目視外飛行を実現、物流を自動化

佐世保市とマレーシアのAerodyne社は、離島や過疎地における物流課題の解決に向けて、ドローンによる目視外飛行の実現が困難という技術的課題に直面していました。従来の目視飛行では飛行範囲が限定され、効率的な物流サービスの提供が困難でした。

両者は2025年3月に、AI搭載ドローンによるレベル3目視外飛行物流の実証実験を実施しました。AI画像解析による自律飛行と障害物回避機能を搭載したドローンが、デジタルツインによる資産・ルート管理システムと連携して安全な目視外飛行を実現。実証では約30%のコスト削減と16倍のスピード改善効果を確認しました。

Aerodyne社は世界45か国で1000万時間超の飛行実績を持つ技術力により、日本初のAI統合管理とインフラ連携による物流革新を達成し、離島・過疎地物流の新たなモデルを提示しています。

AI物流活用を成功させるポイント

物流分野でのAI導入を成功に導くためには、戦略的なアプローチが不可欠です。多くの企業が導入で成果を上げている一方で、計画不足や準備不足により期待した効果を得られないケースも少なくありません。

成果目標を明確に設定する重要性

AI導入を成功させる最初のステップは、具体的で測定可能な成果目標の設定です。「作業効率を向上させたい」といった曖昧な目標ではなく、「ピッキング作業時間を20%削減する」「手作業による入力業務を75%削減する」など、数値で明確に表現できる目標を設定することが重要。

目標設定の際は、現状の業務プロセスを詳細に分析し、どの部分にどの程度の改善余地があるかを客観的に評価する必要があります。また、コスト削減、品質向上、安全性向上など、複数の観点から成果指標を設定することで、AI導入の効果を多角的に評価できます。

社内体制を整える必要性

AI導入の成功には、技術面だけでなく組織面での準備が欠かせません。経営層からの明確なコミットメントと、現場スタッフの理解と協力を得ることが基盤となります。AI導入プロジェクトを推進する専任チームの設置や、既存業務との調整を行う責任者の配置も重要な要素です。

特に重要なのは、AIシステムを実際に使用する現場スタッフへの教育と訓練。新しいシステムに対する不安や抵抗感を軽減し、積極的な活用を促すためには、十分な研修期間と継続的なサポート体制が必要です。

小規模トライアルから始める効果

大規模なAI導入を一度に行うのではなく、限定的な範囲での小規模トライアルから始めることが推奨されます。特定の拠点や特定の業務プロセスに絞ってAIを導入し、効果を検証してから段階的に展開範囲を拡大する方法です。

小規模トライアルの利点は、リスクを最小限に抑えながら実際の効果を確認できること。予期しない課題や改善点を早期に発見し、本格導入前に対策を講じることができます。また、トライアル期間中に得られた知見やノウハウを活用して、より効果的な導入計画を策定することも可能。

パートナー企業を適切に選定する方法

AI導入の成功には、技術力と業界知識を兼ね備えた信頼できるパートナー企業の選定が重要です。単純に技術力が高いだけでなく、物流業界の課題や特性を深く理解し、現場の実情に合わせたソリューションを提案できる企業を選ぶことが大切。

パートナー選定の際は、類似業界での導入実績、技術サポート体制、導入後の運用支援の充実度などを総合的に評価します。また、導入コストだけでなく、長期的な運用コストや投資対効果も考慮した選定が必要です。

物流AI導入の注意点

AI導入を進める際には、技術的な側面だけでなく、組織的・経済的な課題についても十分な検討が必要です。事前の準備不足や見落としがちなポイントが、プロジェクトの成否を左右することも少なくありません。

現場の理解を得る重要性

AI導入で最も重要な課題の一つが、実際にシステムを使用する現場スタッフからの理解と協力を得ることです。どれほど優れた技術であっても、現場での受け入れが得られなければ期待した効果は望めません。「AIに仕事を奪われる」という不安や、「新しいシステムは複雑で使いにくい」という先入観が抵抗感を生むケースが多く見られます。

現場の理解を得るためには、導入目的と効果を分かりやすく説明し、業務負荷の軽減や働きやすさの向上につながることを具体的に示すことが大切。また、現場スタッフの意見や要望を積極的に聞き取り、システム設計や運用方法に反映させる姿勢も重要です。

データ品質の確保が必須な理由

AIシステムの性能は、学習に使用するデータの品質に大きく依存します。不正確なデータや不完全なデータを使用すると、AIの判断精度が低下し、期待した効果を得られない可能性があります。特に物流分野では、商品情報、在庫データ、配送実績など、様々なデータソースからの情報を統合して活用するため、データの一貫性と正確性の確保が重要な課題となります。

データ品質向上のためには、まずデータの収集・入力・管理プロセスの見直しが必要。入力ミスや重複データの防止、データフォーマットの統一、定期的なデータクリーニングなど、継続的な品質管理体制の構築が求められます。

初期投資とランニングコストの適切な見積もり方法

AI導入には、システム開発費用だけでなく、ハードウェア調達、インフラ整備、人材教育、運用保守など、多岐にわたるコストが発生します。初期投資の見積もりが不十分だと、プロジェクト途中で予算不足に陥るリスクがあります。また、導入後の継続的なシステム運用、アップデート、サポートにかかるランニングコストも適切に評価することが重要。

コスト見積もりの際は、技術的要件だけでなく、導入規模、展開スケジュール、必要な人材のスキルレベルなども考慮に入れる必要があります。複数のベンダーから詳細な見積もりを取得し、機能・性能・サポート内容を総合的に比較検討することが推奨されます。

外部環境（法規制、地域条件）の確認事項

AI導入においては、業界固有の法規制や地域特有の条件についても十分な確認が必要です。物流業界では、車両の運行規則、労働時間の規制、安全基準など、様々な法的要件があり、AIシステムがこれらの規制に適合していることを確認しなければなりません。特に自動運転技術やドローン配送などの先進技術を活用する場合は、関連法規の動向にも注意を払う必要があります。

地域条件については、配送エリアの地理的特性、気象条件、インフラ整備状況などが、AIシステムの性能や運用方法に影響を与える可能性があります。例えば、山間部や離島での配送では、通信環境やアクセス条件が制約となる場合もあります。

物流AI導入ならニューラルオプト

物流分野でのAI導入をお考えでしたら、課題解決コンサルティングから依頼できる合同会社ニューラルオプトにご相談ください。当社は世界的生成AIであるChatGPTの開発に携わるAI開発企業として、日本で展開されているChatGPTの裏側を支える技術力を保有しています。

単なる開発会社ではなく、「失敗リスクを最小化する」をコンセプトに、課題起点での解決策提案から組織への定着支援、運用しながらの継続改善まで総合的にサポート。データサイエンスの知見を活かしたデータマイニングやテキストマイニングにも対応し、ECサイト「eBay」の価格自動設定AIや手書き文字のAI認識・要約システムなど、実績豊富な開発事例を有しています。

物流現場の課題を深く理解し、技術的な実現可能性と現場での実用性を両立させたソリューション提案が可能。失敗リスクを抑えたAI導入や、課題解決から相談したい企業様に最適なパートナーとして、お客様の物流DXを成功に導きます。