人工知能は、物流テクノロジーにおける議論の中心となっている。多くの役員会議では、それが最初の議題となっている。しかし、私はそれが二番目の議題であるべきだと考えている。
すべてのソフトウェアプロバイダーはAI戦略を策定し、すべてのカンファレンスの議題にAIが盛り込まれ、すべての物流企業はAIがいかに生産性を向上させ、コストを削減し、競争優位性を生み出すことができるかを問いかけている。これらは重要な議論ではあるが、往々にして間違った問いから始まっている。
企業は、AIをどこに導入すべきかを問う前に、まずAIが依存する業務プロセスを自動化できているかどうかを問うべきである。AIは自動化の代替物ではなく、自動化の上に構築されるものだ。
自動化は既に貨物輸送のあり方を大きく変えつつあります。手作業の削減、コンプライアンスの向上、業務の一貫性の向上、そして構造化された運用データの作成など、様々なメリットをもたらしています。AIはこれらの機能をさらに拡張しますが、基盤となる業務が既にネットワーク化され、自動化されている場合に最も効果を発揮します。
したがって、議論の焦点はAI対自動化ではなく、両技術がどのように連携するのか、そして投資の順序がなぜ重要なのか、という点にあるべきだ。
自動化は静かに物流を変革しつつある
AIが今日のニュースの見出しを飾る一方で、自動化は過去20年間で貨物輸送のあり方を静かに変革してきた。自動化は一度導入されると日常業務の一部となるため、AIほど注目を集めることは少ない。しかし、多くの物流企業にとって、自動化はすでに現在稼働中のどのAIプロジェクトよりも大きなビジネス価値をもたらしている。
現代の物流は、明確に定義されたビジネスルールに従う何千もの反復可能なプロセスを中心に構築されています。接続されたプラットフォーム全体で、自動化によって次のような活動が日常的に管理されます。
- 顧客料金を見積書に変換する
- 承認された見積もりから予約を作成する
- 税関申告書および貨物セキュリティ申告書の作成
- 出荷マイルストーン通知のトリガー
- 運営コストと収益の配分
- 請求書の作成
- 運用上の例外の深刻化
これらの活動には人工知能は必要ありません。必要なのは、構造化データ、連携したワークフロー、そして明確に定義されたビジネスロジックです。
Trade Techでは、この理念に基づき25年以上にわたりプラットフォームを構築してきました。毎月、37の税関および貨物セキュリティプログラムにわたる数千件の規制関連書類が処理され、商業、運用、コンプライアンス、財務チームをつなぐ統合ワークフローによって支えられています。Syrinxプラットフォームは、これらの機能全体で共有される単一の出荷記録を中心に構築されており、今日の自動化と将来のAIの両方をサポートする、信頼できる唯一の情報源となっています。
自動化の最大のメリットの一つは、しばしば見落とされがちです。自動化されたワークフローは、情報の再入力、コピー、システム間の照合といった作業回数を削減します。その結果、運用データはよりクリーンになり、矛盾点が減り、出荷記録の信頼性が向上します。これは、今日の業務を改善すると同時に、AIが依存する構造化データを正確に生成します。
AIは物流とソフトウェア開発の両方を変革している
自動化がルールに従うのに対し、AIはパターンを識別し、情報を解釈し、意思決定を支援する。AIは、全く異なる種類の問題を解決する。
最も成熟した応用例の一つは、文書処理です。船荷証券、商業送り状、仕入先見積書、梱包明細書などは、さまざまな形式、レイアウト、言語で届きます。AIは、これらの情報を手作業よりもはるかに速く認識、抽出、検証することができます。
Loadstarが発行し、Raftが支援した「サプライチェーンにおけるAIの現状」レポートによると、回答者の79.7%が、文書の抽出と処理は、AIが既に測定可能な運用上の価値をもたらしている分野であると回答した。
AIは、物流技術そのものの開発方法も変えつつあります。開発チームは、コード生成、既存アプリケーションの説明、テストケースの作成、ソフトウェア開発の加速化などにAIをますます活用するようになっています。Trade Techでは、AIを、経験豊富な開発者がアーキテクチャ標準とビジネスロジックを維持しながら、より優れたソフトウェアをより迅速に構築できるよう支援する生産性向上ツールと捉えています。
物流業務において、AIは以下のような分野で価値を発揮し始めている。
- インテリジェントなドキュメント処理
- 出荷例外分析
- カスタマーサービスアシスタント
- 評価の推奨事項
- 需要予測
- エンタープライズ知識検索
モデルの改善や、組織がそれらの利用に自信を持つようになるにつれて、これらの機能は急速に成熟していくでしょう。
しかし、同じ調査では、業界が直面する課題も浮き彫りにされています。AIは特定のユースケースにおいて測定可能な価値を提供しているものの、事業全体にAIを大規模に導入している組織はわずか22.2%に過ぎません。もはやAIが有効であることを証明することが課題ではなく、AIが成功裏に拡張できる環境を構築することが課題となっているのです。
接続されたデータは両方の基盤となる
自動化は接続されたデータに依存する。AIは接続されたデータにさらに依存する。
顧客情報、料金、予約、財務情報などがそれぞれ別のアプリケーションに分散している場合、自動化は困難になります。AIはこうした情報の断片化を解決することはできません。AIができるのは、受け取った情報を分析することだけです。
LoadstarとRaftの調査結果はこの点を裏付けています。回答者の65.8%は、今後2～3年でAIのリーダーと後発企業を分ける主要因はデータ品質と統合であると考えており、48.7%は既存システムとの統合がAIを成功裏に拡大する上での最大の障壁の一つであると指摘しています。
これは物流業界全体に見られる傾向を反映しています。接続されたプラットフォームと構造化された運用データに投資してきた企業は、基盤となる情報が既に一貫性があり、完全で、信頼できるものであるため、AIの導入がはるかに容易になっています。一方、分断されたシステムで運用している企業は、異なる課題に直面しています。AIは個々のタスクを改善することはできますが、断片化されたワークフローや一貫性のない運用データを補うことはできません。
簡単に考えてみましょう。
| Foundation | 結果 |
| コネクテッドプラットフォーム | 真実の一側面 |
| オートメーション | 効率的で再現性のあるワークフロー |
| AI | 予測、推奨、およびインテリジェントな意思決定支援 |
現在、AI分野で最も急速な進歩を遂げている企業は、ゼロからスタートしているケースはほとんどない。彼らは既に、AIを実験的なものではなく実用的なものにするための運用基盤に投資しているのだ。
まずは土台を築く
技術投資は、自動化とAIのどちらかを選ぶという二者択一として捉えるべきではない。両者は相互補完的な関係にあるが、適切な順序で導入する必要がある。
実際のロードマップは次のようになります。
- 営業、運用、コンプライアンス、財務の各チームが同じ出荷データに基づいて作業できる、連携プラットフォームを構築する。
- 効率性を向上させ、データ品質を強化する反復可能なワークフローを自動化する。
- パターン認識、予測、そしてインテリジェントな推奨によって、測定可能な付加価値が生み出される分野にAIを応用しましょう。
各段階が次の段階を強化します。自動化は即座に業務効率を向上させると同時に、データ品質を継続的に改善します。そしてAIはその基盤の上に構築され、生産性の向上、意思決定の改善、より複雑な業務プロセスのサポートを実現します。
今後
人工知能は今後10年間で物流のあり方を大きく変えるだろう。ちょうど過去20年間で自動化が物流を変革してきたように。そのことに疑いの余地はない。
勝者とその他大勢を分けるのは、AIを最初に導入した企業ではなく、その基盤となる最も強固な運用体制を構築した企業だ。
Trade Techにとって、未来とは自動化やAIだけではありません。自動化とAIが連携し、情報が途切れることなく流れ、プロセスが効率的に実行され、人々がより良い意思決定を下せるよう支援するテクノロジーを備えた、コネクテッドプラットフォーム上で機能する未来こそが未来なのです。
だからこそ、AIよりも自動化を優先すべきなのです。自動化がAIよりも重要だからではなく、自動化がAIがその真価を発揮するための運用基盤を構築するからです。
