物流業界でAIを活用する方法と導入実例は？倉庫・配送・検品の業務別20事例を解説！【2026年最新版】

物流業界では、ドライバーの人手不足や長時間労働、積載効率の低下といった課題が年々深刻化しています。現場の負担を減らしながら物流量の増加に対応するための手段として、AI（人工知能）への注目が高まっています。

この記事では、物流業界でAIを活用する具体的な方法と導入メリットを整理したうえで、倉庫業・検品業務・配送業務・その他業務の4カテゴリに分けてAI導入事例を紹介します。さらに、AI開発会社と連携して実際にシステムを導入する際に確認すべき注意点も解説します。

「AI活用に関心はあるが、自社に合う方法や事例がわからない」という担当者にとって、導入検討の出発点として活用できる内容にまとめています

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物流業界でAIを導入するメリットは？

先程の項目で物流業界においての課題や問題点を挙げました。それらの問題を解消していくために、AIを活用することのメリットを考えていきたいと思います。

配送ルートの最適化でドライバーの負担と非効率を同時に解消

上図：物流を取り巻く動向と物流施策の現状について、統計から独自に作成

小口配送の拡大により配送件数が増加した結果、積載効率は40%程度まで低下し、ドライバー1人あたりの負担は年々増しています。限られた人員でより多くの荷物を届けるには、ルート設計の効率化が不可欠です。

AIは交通状況・天候・配送先の集中エリアといった複数のデータをリアルタイムで分析し、最適な配送ルートを自動算出します。信号待ちが長い交差点の回避や、事故リスクの高い右折ルートの除外なども考慮されるため、安全性の向上にも寄与します。

配送効率が上がることで1台あたりの配送件数が増え、ドライバーの労働時間削減にも直結します。

また、AIによるレコメンドシステムを導入し、キャリアの好みや過去の行動を分析して最適な貨物を提案することで、マッチング効率を向上させています。

倉庫管理の自動化で深刻な人手不足を省人化でカバー

2040年にはドライバーを含む物流関連の労働力が大幅に不足し、荷物の約4割が運べなくなる可能性が示されています。倉庫内の作業員確保も同様に困難になりつつあります。

AIを搭載したロボットは、商品のピッキング・仕分け・在庫配置の最適化を24時間体制で行うことができます。出荷頻度の高い商品を出荷場所の近くに自動配置するといった動的なレイアウト管理も可能で、人的ミスの削減と作業スループットの向上が同時に実現できます。

省人化によって、人手不足による機会損失を構造的に補うことができます。

需要予測と在庫最適化で過剰在庫・欠品を未然に防ぐ

在庫過多は保管コストを押し上げ、欠品は機会損失を招きます。人手に依存した発注管理では精度に限界があり、特に季節変動やトレンドの影響を受けやすい商品では判断が難しい場面が多くあります。

AIは過去の販売データに加え、市場トレンドや天候データも組み合わせて需要を高精度で予測します。これにより、適正在庫の維持・保管コストの削減・原材料の仕入れ計画の最適化が可能になり、サプライチェーン全体の効率化につながります。

自動運転技術の導入で人手不足と環境負荷の課題を同時に解決

上図：物流を取り巻く動向と物流施策の現状について　道路貨物運送事業における労働力の状況(p.14) から抜粋

ドライバーの高齢化と若手の成り手不足により、長距離輸送の担い手確保は業界の構造的課題となっています。加えて、CO2・NOx排出削減という環境面での社会的要請も年々強まっています。

AI搭載の自動運転トラックは、人間のドライバーより長時間にわたって集中力を維持でき、疲労による事故リスクを低減します。また、AIが最適な加速・減速を制御することで燃費効率が向上し、CO2排出量の削減にも貢献します。

国土交通省が後押しする高速道路での後続無人隊列走行の実証実験も進んでおり、実用化されれば人手不足の解消とコスト削減の両立が期待されます。

検品作業の自動化で精度向上と作業時間の大幅短縮

検品は正確性が求められる一方、人手に依存する割合が高く、人員コストや見落としリスクが課題でした。

AIによる検品自動化では、カメラを用いた外観検査で傷・破損を高速検出し、重量データの異常検知、QRコードの高速読み取りによる商品情報の瞬時確認が可能です。人による目視検査と比較して精度・速度ともに向上し、少ない人員でより高品質な検品体制を構築できます。

正確な物流予測

蓄積した過去のデータを大量に分析することで物流量やピークタイミングの予測精度を上げることが可能です。特に、過去の売上データや気象データなどの大量の時系列データは、AIによる機械学習と解析処理を用いることで最適な予測が可能です。

物流予測を正確に行うことにより、業務の効率化やコストの削減につなげることができます。人による手作業の処理作業では困難なビッグデータでも、適切な機械学習モデルを用いることで、処理量と精度が飛躍的に向上します。

AIによる未来予測については「初心者向きAI予測分析完全解説！何ができる？導入事例・人気ツール」で分かりやすく解説しています。

人員配置の最適化

物流センター作業人員シフトの最適化や、トラック輸送の人員配置を最適化することで、省人化や効率化が可能となり、長時間労働の是正につながります。ロボットやドローンを組み合わせて省人化、無人化を進めたり、トラック幹線輸送の無人化などにも応用できるでしょう。

様々な複雑な関連要素や制限条件が絡むシフト管理の最適化問題では、AIによる数理最適化が活用されています。数理最適化とは、ある目的関数を最大化または最小化するような解を求めることを目的とする数学的手法です。

様々な制約があるなかで、その目的関数を最大化または最小化するような解を求めることが数理最適化の目的です。

AIによる数理最適化の仕組み、導入事例については、こちらの記事で分かりやすく解説していますので併せてご覧ください。

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物流業界AI導入事例【倉庫業】

物流業界の中でも、倉庫業務に活用されているAIの開発事例を紹介します。開発背景や開発後の効果なども解説していきますので、ぜひご参考ください。

関連記事：「倉庫管理とは？事例やAIを導入して得られる効果を徹底解説！」

フォークリフトにAI判定システムを導入（サントリーロジスティクス／富士通）

サントリーロジスティクス株式会社と富士通株式会社は、2021年にフォークリフトの安全性を高めるAIシステムを開発しました。このAI判定システムは、フォークリストのドライブ映像データを活用しています。AIが乗務員の操作から、爪操作と走行状態を検知し、危険操作シーンを抽出・判定することに成功しました。

現時点ではリアルタイムに反映される映像の解析はまだ不可能です。しかしハード面の機能の向上により、近い将来はリアルタイムでの乗務員へのフィードバック・解析ができるようになると予想されています。

AIロボティクス導入で物流倉庫の省人化や効率化（日本通運／ラピュタロボティクス）

日本通運株式会社は、AIを活用したロボットで物流倉庫の省人化を進めています。導入したラピュタロボティクス株式会社のAMR（自律協働型ピッキングロボット）の主な役割は、スタッフがピッキングした商品を受け取って、所定の場所へと運んだり、次のピッキング場所を指定することです。

ラピュタロボティクスは、ロボットや制御システムを手掛けています。

物流業界の大きな課題として、人員確保が難しいこと、顧客満足を高めるために物流コストを下げざるを得ない状況があります。課題解決のためには、現場の生産性を高め自動化や省人化を進めていかなければなりません。

日本通運では、AIロボティクスの導入で、ピッキング作業の効率化や生産性の向上、作業者の負担軽減の効果を見込んでいます。

AMRは倉庫内で人とすれ違う際には、センサーで感知して道をゆずるので狭い倉庫内でも制御可能です。実証実験を経て、スピードアップ、作業の可視化など性能向上や機能追加も行っています。

ピッキング作業の効率化や生産性の向上、作業者の負担軽減の効果を確認できたということです。

倉庫業務効率化サービス（日立）

日立ではAI技術による倉庫業務効率化サービスを展開しています。倉庫内のデータや作業実績、サプライチェーン全体の情報を分析・学習し、業務効率の改善へとつなげます。

生産性向上の施策の立案にAIを活用して物流倉庫内の商品配置の改善を目指します。

物流倉庫の作業状況のモニタリングや在庫の最適な配置の提案（GROUND）

GROUNDでは、倉庫の作業状況をリアルタイムでモニタリングしたり、最適な在庫の配置の提案をしたりして業務効率化を促すシステムを提供しています。この「GWES」は、在庫の配置の提案や、作業状況のモニタリング、倉庫のレイアウトや動線をデジタル化する機能が備わっています。

今後は、従業員のシフトを提案する機能を開発する予定です。

スマホ撮影でAIが商品判別（NTC）

NTCでは、物流倉庫の業務を効率化するソリューションを開発しています。スマホのカメラで商品を瞬時に判別し、入荷時や棚卸しなどにおける目視確認、データの手入力や、商品へのバーコードの貼り付けなどの人手による作業が削減可能です。

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物流業界AI導入事例【検品業務】

物流業界の中でも、検品業務に活用されているAIの開発事例を紹介します。開発背景や開発後の効果なども解説していきますので、ぜひご参考ください。

OCR技術で商品ラベルの一括読み取り（Automagi）

Automagi株式会社は、商品のラベルに記載されている情報をスマホで一括で読み取るAIシステムを開発。事前のラベル毎の詳細設定は不要で、ラベルを撮影するだけと非常に容易。さらに、活字の読取精度は95％以上と、使用もとても簡単なのに高い質を担保しているのが魅力的です。

従来は、バーコードに登録されている情報を読み取ることは可能でしたが、登録されている情報は目視や手作業のチェックで行う必要がありました。それをAIのOCR技術を用いて一括読み取り・管理することによって業務効率を図ることが期待されます。

今後の展開として、読み取った情報が自動登録されるようにすることと、入出荷検品業務をより簡略化するような運用に貢献していきたいとありました。

物流の現場でも活用できるOCRの製品を比較しておすすめを紹介しています。あわせてご覧ください。

AI画像認識技術の自動検品で生産性向上と検品ミスのゼロを実現（NTTロジスコ）

株式会社NTTロジスコでは、AI画像認識技術を活用した自動検品システムの導入をしています。NTTグループに属する同社は、撤去・回収したレンタルの通信機器の再利用のためのクリーニング・動作試験・再生品のセット化などのリファビッシュ業務を手掛けています。

リファビッシュ作業のうち、クリーニング済のレンタル機器本体および付属品の電源アダプターのセット化作業において自動検品システムを活用しています。

セットする電源アダプターにはバーコードなどの商品識別子が付与されていませんでした。そのため、作業者が印字されている文字を目視で確認して物品コードを特定し、入力する必要がありました。

目視による誤判定防止のため複数個所での検品作業の必要があるのも課題で、属人化の脱却や作業量の削減を目指していました。

そこで、AIの画像認識を活用した自動検品システムを導入します。機器本体の製造番号と電源アダプターの物品コードを撮影した画像から、画像認識処理であるAI-OCRを活用してテキスト化します。システム上で自動的に検品まで可能です。

1人当たりの処理台数の生産性が60%向上し、検品ミスは0%を達成しました。熟練技術者に依存しない作業体制の確立も実現できたということです。

画像解析で検品を効率化（Automagi）

画像・映像解析AIを手掛けるAutomagiでは、画像解析技術を物流分野にも応用しています。スマートフォンなどのカメラで撮影するだけで、対象の荷物の大きさを素早く計測できる技術を開発しました。

商品のパッケージ、タグを撮影することで商品名や型番などを認識して検品時間の削減をすることができる技術です。

画像認識で検品・安全管理の自動化や効率化（ARAYA）

ARAYAでは画像認識技術を活用した物流業向けのAIソリューションを提供しています。画像認識技術を活用し、「検品」「安全管理」「作業の自動化」が事例として挙げられます。

検品は、製品に凹みやキズがないかを自動で確認します。安全管理は、立ち入り禁止区域への侵入を検知したり、機械や車両などと人が接触しそうになったらアラームを出すなどが可能です。

作業の自動化は、資材の数量カウントや作業の服装チェックを自動で行えます。

物流業界AI導入事例【配送業務】

物流業界の中でも、検品業務に活用されているAIの開発事例を紹介します。開発背景や開発後の効果なども解説していきますので、ぜひご参考ください。

AIによる配送ルートの最適化（オプティマインド）

参照：Loogia公式サイト

株式会社オプティマインドは、配送ルートを最適化するサービス「Loogia（ルージア）」を開発しました。物量の増加によるドライバーの人材不足、業務最適化を図るため、配送ルート最適化のAIシステムです。配送員がどのようなルートを通って配送するか、どこに駐車するか等の可視化を実現しています。配送員のGPSや実績データを蓄積し分析することで、ルートを最適化できます。

すでに日本郵便や佐川急便、大手商社等がサービスを導入しています。Loogiaを導入してから、「走行時間が削減された」「人材不足の解消につながった」という効果を実感できている企業が多いようです。

AIによる配送網の設計で最適化（ファミリーマート）

コンビニエンスストア大手の株式会社ファミリーマートでは、AI技術を活用した配送ルート最適化に取り組んでいます。

店舗数の多いコンビニにおいて、商品の物流は生命線です。特に弁当や惣菜類は、朝昼晩のピークの時間帯に十分な量を用意できるよう、決まった時間に正確に届けることが重要となります。

これまでルート作成には既製品のAIシステムを活用していましたが、精度が低かったために結局は人の経験と勘に頼らざるを得なかったということです。届ける時間に遅れても早すぎても店舗の運営に支障が出てしまいます。

指定の時間より早く着きそうな場合には路肩などで待機せざるを得なくなり、配送効率が下がり、ドライバーにも負担になっていました。そのため、効率的な商品配送を可能とするルートを提示できるAIの自社開発に踏み切りました。

効率配送を徹底させることで、エリアごとのトラック数を減らせるとし、輸送コストやCO2排出量の削減が可能と見込んでいます。

業務量予測で効率的な配車で経営資源の最適配置（ヤマト運輸）

ヤマト運輸株式会社では、全国の約6,500カ所ある配送センターそれぞれで荷物量を予測して、各センターでの人員やトラックの手配にAIを活用しています。需要に応じた効率的な経営資源の適切な配分を最適化するため、毎月作成していたモデルを自動化しました。

AIのモデルは本番稼働させた後に精度が下がってしまうケースが見られます。そこで、AIのモデルを継続的に改良する「MLOps」に取り組む企業が増えてきました。

ヤマト運輸でも、2021年11月に全国の配送センターの数ヶ月先の業務量の予測モデルの構築にMLOpsを導入しています。MLOps運用環境を構築し、データ抽出から機械学習、予測に加えて、AIモデルのモニタリングや評価までを一連のプロセスとして自動化しました。

各センターでは、扱う荷物量に地域差や季節、曜日による変動が大きく、近年では大手ネット通販会社による期間限定セールなどで一時的に荷物量が急増するケースもあります。MLOpsによって、AIモデルの運用にかかっていた作業時間を大幅に短縮し、プログラムの継続的な機能開発やAIモデルの精度改善を実現したということです。

AIや・IoTで現場データをリアルタイム収集（NEC）

NECでは、物流網全体の高度化、効率化の実現のために、AIやIoT技術を活用したソリューションを展開しています。現場データをリアルタイムで収集し、見える化を実現させ、作業の淀みの解消、全体的な最適化への取り組みです。

3つの最適化「サプライチェーン」・「リソース」・「ルート」を実現するためにAIやIoTを活用します。

青果市場流通の物流改善の施策検討のAIによる動態分析支援（東京青果／ヘッドウォータース）

東京青果株式会社と株式会社ヘッドウォータースは、青果市場内の場内流通のAI動態分析に取り組んでいます。株式会社ヘッドウォータースはAIソリューションの事業を手掛けています。

青果物の物流において、輸送ドライバー不足を背景に、大都市拠点市場へ出荷の集約が進み、東京青果が年間で取り扱う量は年々増加傾向にあります。しかしながら、卸売場が狭く場内渋滞が頻発している課題がありました。

場内卸売場では、社員や仲卸業者の経験に基づいて工夫した場内交通の運用がされていました。しかし、指針は属人的で部分最適の行動となり、商品の滞留およびフォークリフト・ターレの動線混雑が発生していたということです。

全体最適の視点から、カメラで商品の配置およびフォークリフト・ターレの動線を撮影してAI動態分析を行い、最適化に向けた施策の検討を実施しました。

商品が最適に配置され、フォークリフト・ターレの動線も適切に確保されれば、商品探索・ピッキングなどの仲卸業者の荷引き時間が短縮されます。このことで、より多くの荷物を鮮度よく低コストで供給可能になるということです。

AI搭載の荷積みロボット（佐川急便）

SGホールディングスと佐川急便では、労働力不足や輸送力不足に対応するため、AI搭載の荷積みロボットの実証実験を行っています。このプロジェクトは、米国のロボット技術企業であるDexterityと、その日本代理店である住友商事と協力して進められました。

実証実験は2023年12月から1年間行われ、AI技術を活用してトラックへの最適な荷積みを実現し、作業の省人化と効率化を目指して実施されました。

関連記事：「物流業界における荷崩れとは？影響や防ぐ方法、AIの活用例を徹底解説」

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物流業界AI導入事例【その他業務】

物流業界の中で活用されているAIの開発事例を紹介します。開発背景や開発後の効果なども解説していきますので、ぜひご参考ください。

安田倉庫：通関申告書類作成の工数を約50％削減

安田倉庫株式会社では、通関業務の効率化を目的として、株式会社インフォディオのAI-OCR「スマートOCR」を導入しています。従来はの帳票情報を手作業でシステムに入力していたため、大口顧客の案件では書類の処理に多大な時間と労力を要していました。

そこでスマートOCRを導入したことで、帳票全体を一括読み取りが可能となり、異なるフォーマットの書類にも対応できるようになりました。これにより、1件あたりの申告書類作成にかかる工数を約50％削減し、入力ミスの減少と処理スピードの向上を実現しています。

さらに、読み取ったデータをRPAと連携させることで、システム処理の自動化を進め、業務全体の効率化を図っています。

関連記事：「通関書類とは？輸出入手続きの必要書類、課題、AIによる解決・注意点・導入例を紹介」

予測システムの開発による人員の最適化（ブレインパッド）

参照：株式会社ブレインパッド

株式会社ブレインパッドは、物流業務において必要となる人員の質と量を予測するための「予測システム」を開発しました。この予測システムを導入した企業では、従来も人員配置計画の支援サービスはありました。しかし、業務の要件が明文化されていなかったり、既存のソフトウェアでは要件が十分でなかったり等が課題となり使用されていませんでした。

株式会社ブレインパッドは、予測モデルからのアウトプットデータをもとに予測システムを開発し、人員のコスト削減に成功しています。さらに、人員配置の最適化を図る機能も開発したため、業務のスピードアップや不要な業務の削減が可能になりました。

これらはAIによる需要予測の技術を用いて開発されています。物流業界を含めて需要予測を得意とする開発会社を厳選して紹介していますので、ぜひご覧ください。

商品の需要予測AIで自動発注に活用（アクシアルリテイリング／アイテック）

スーパーマーケットの運営を手掛けるアクシアルリテイリング株式会社は、子会社でソフト開発を手掛けている株式会社アイテックと共同で、商品の需要予測のAIエンジン開発を進めています。
アクシアルでは物流センターに商品在庫を保管する機能を持つ方式を採用し、必要な商品を店舗に毎日供給できる強みを持ちます。一方で、店舗では発注業務の負担が増えてしまう課題がありました。

特に、販売期間の短い日配商品についてのAIでの需要予測を活用した自動発注システムを構築しました。

これまでも統計解析型の需要予測システムを利用してきましたが、日配商品への適用は難しく、多くの情報を考慮した予測が行えるAI型の利用を進めていました。天候など多くの情報から需要予測が可能な点が特徴で、適切な発注により、店舗の発注・商品補充の作業の効率化を進められます。

傘下のスーパーマーケットの全店舗で利用し、システム発注する自動発注率の割合は全体の8割を上回っています。導入によって、発注作業にかける時間が半減したという効果が出たということです。

異常検知のAI導入で自動封函の質を向上（三井物産グローバルロジスティクス／シーエーシー）

参照：株式会社シーエーシー公式サイト

三井物産グローバルロジスティクス株式会社は、AIを活用して自動封函機で発生するトラブルに対策しています。1時間に約4,000箱を自動封函機で処理しているため、不適切に処理されてそのまま発送されるというトラブルが稀に発生していました。

この課題を解決するために、株式会社シーエーシーと共同してAIモデルに必要なデータ収集から、アノテーション、パラメーターのチューニングを行ってAIモデルを開発しました。
後に、複数枚のAIモデルの判定結果を基に異常を検知する機能も搭載しました。

異常検知のアプリケーションを導入してからは、不適切な箱の自動封函が抑制され、作業の品質向上につながっています。物流業界の異常検知システム開発に強い開発会社をこちらの記事で紹介していますのでご覧ください。

AI-OCRによる通関書類のデータ化（住友倉庫）

株式会社住友倉庫では、ネットスマイル社のAI-OCRサービス「AIスキャンロボ®」を導入し書類処理を効率化しています。住友倉庫でも貿易帳票を紙媒体で管理しており、手作業によるチェックと入力によって、作業時間の増加やミスのリスクが課題となっていました。

「AIスキャンロボ®」は、複雑なフォーマットの帳票に対応可能で、ユーザーがマウス操作で簡単に読み取り箇所を設定できる点が評価されています。導入後は帳票の読み取り精度が向上し、作業時間の短縮によって業務効率が大幅に改善されました。

関連記事：「通関書類とは？輸出入手続きの必要書類、課題、AIによる解決・注意点・導入例を紹介」

物流業界でAIシステムを導入する際の注意点

物流業界へのAIシステム導入には、業界特有の課題や運用環境を十分に考慮する必要があります。特に、24時間稼働する物流現場での円滑な導入と、季節変動の大きい物流量への対応が重要なポイントとなります。

以下では、具体的な導入プロセスと注意点について解説します。

システム導入前の準備と検討事項

物流業界でAIシステムを導入する際は、まず現場の課題を明確にし、AIの活用範囲を適切に設定することが重要です。

特に物流現場では、以下のような業界特有の条件を考慮する必要があります。

• 現場の課題分析：倉庫内の作業環境や配送ルートの特性など、業界特有の条件を考慮する必要があります。
• コスト試算：初期投資やランニングコストの詳細な試算が不可欠です。
• システム互換性：既存の物流システムとの互換性確認が必要です。
• データ蓄積状況：AIの学習に必要なデータの質と量を確認します。

段階的な導入プロセスの設計

物流AIシステムの導入は、一度に全ての業務を自動化するのではなく、以下のように段階的なアプローチを取ることが推奨されます。

1. 小規模テスト導入：限定的な範囲でシステムをテストし、効果を検証します。
2. 段階的拡大：効果が確認できた部分から徐々に導入範囲を拡大します。
3. 全面展開：十分な検証後、全社的な導入を行います。

例えば、最初は配送手続きのデジタル化から始め、次に在庫管理、そして配送ルート最適化へと段階的に展開することで、リスクを最小限に抑えることができます。

運用体制の整備とスタッフ教育

AIシステムの効果的な運用には、現場スタッフの理解と適切な教育が不可欠です。物流現場特有の課題として、シフト制での勤務体制に対応した教育プログラムの整備や、季節変動の大きい物流量に対応できる柔軟な運用体制の構築が必要です。

具体的には以下の実施が重要となります。

• シフト制対応：24時間稼働の物流現場に適した教育プログラムを整備します。
• 柔軟な運用体制：季節変動の大きい物流量に対応できる体制を構築します。
• 利用ルールの策定：AIシステムの使用目的や範囲を明確にしたガイドラインを作成します。
• データ取り扱いマニュアル：セキュリティを考慮したデータ管理方法を定めます。
• 定期的なトレーニング：技術の進化に合わせて継続的な教育を実施します。

物流業界向けAI導入についてよくある質問まとめ

まとめ

物流業界のAI活用は、配送ルートの最適化から倉庫の省人化、需要予測による在庫コスト削減まで、業務の種類を問わず実用的な成果が出始めています。ヤマト運輸やファミリーマート、
日本通運など国内の先行事例からも、導入の効果は数値として確認されています。

一方で、AIシステムの導入は開発会社の選定・要件整理・段階的な展開など、専門的な判断が求められる場面が多く、自社だけで進めると方向性がブレやすい側面もあります。

自社の課題に対してどのAI技術が適しているかを整理したい場合や、開発会社の候補を絞り込みたい場合は、AI専門のコンサルタントに相談するのが検討を前に進める最も効率的な方法です。

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まずは概要だけでも相談することで、自社に合った選択肢が見えてきます。