物流AIの発注先は、知名度より、現場のKPIを定めて既存システムとつなぎ、運用定着まで支援できるかで選びます。配車・倉庫・在庫・間接業務のデータをつなぐことが、安全と利益の両立につながります。
6社の特徴を比べ、紙やExcelが残る現場での導入方法、費用、責任分界も見ていきます。
AIシステム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「AIシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
物流業界におけるAI活用でパートナー選びが重要な理由
物流AIで成果を出すには、予測モデルを入れるだけでなく、業務プロセス全体を設計することが必要です。具体的には、配車条件や商品マスタ、納品ルールを一つの流れにまとめ、ドライバーの休憩条件も同じ流れに含めます。
データの形式や現場の判断基準は会社ごとに異なります。そのため、開発会社の選び方が成果を左右します。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
物流現場には、改善したい指標が複数あります。配車作成時間、荷待ち時間、積載率などが代表的で、走行距離や誤出荷率も対象になります。AIを導入する前に、どの業務のどの数値を何％改善するかを決めておく必要があります。
- 本番運用の停滞：決めないままだと、PoCの精度だけを見て、本番運用に進めない状態になりがちです。
- 現場への影響：ベテランの経験を無視して自動化すると、例外処理が増えます。その結果、現場のクリック数や手戻りが、かえって増える場合があります。
- 課題の規模：国土交通省の資料では、対策を講じない場合、2030年度に輸送能力の34.1％が不足する可能性が示されています。
不足量は9.4億トンとされ、出典は国土交通省「『物流の2024年問題』の影響について（2）」です。
AIは人を置き換えるだけでなく、限られた車両・人員を安全に配分するために使うのが現実的です。
発注前に確認すべきポイント
発注前には、まず対象業務と現状のKPIを確認します。次に、利用中のWMS・TMS・基幹システムを把握します。そのうえで、データの更新頻度と欠損の状況、現場の承認者を押さえておきます。
紙の荷札やCSVしか出せないシステムでも、RPAや定型ファイルの取り込みで始められることがあります。API連携を前提に、現場のデータを作り替える必要はありません。
作業者の操作を増やさないよう、既存画面への提案表示や日報への自動反映といった設計を示せる会社が向いています。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援
riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスへの成果創出とシステムの定着を支援します。
また、営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があります。企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。
特徴と強み
物流会社は、大規模なAI基盤を最初から作らなくても始められます。そのため、配車表の読み込みや帳票のAI-OCR、問い合わせ回答など、効果を測りやすい業務から取り組めます。
現場ヒアリングで業務を分解し、AIに任せる判断と人が承認する判断を切り分けます。これにより、ベテランの知見を残しながら運用を変えられます。
Excelや紙が残る現場では、理想的なAPI連携の完成を待たず、CSV・RPA・段階的なマスタ整備を組み合わせるのが有効です。
得意領域・実績
基幹業務の理解を前提に、データAI事業部として、需要予測や業務自動化、社内データ活用などを個別要件に合わせて設計できます。
物流専用パッケージに業務を合わせるより、配車・倉庫・受発注のどこにボトルネックがあるかを見極め、1拠点・1業務の検証から横展開につなげる進め方が適しています。
IT専任者が少ない中小企業でも、運用ルールや教育を含めて相談できる点が、候補に入れる理由になります。
株式会社日立製作所｜配送計画から物流統括まで最適化
日立製作所は、物流業務の配送計画やサプライチェーン計画を、AIや数理最適化で支援する大手企業です。
配送先、納品日時、車格を制約として扱います。さらに、渋滞、積荷、滞店時間も条件に含め、ドライバー条件も加えます。そのうえで、現場で実行できる計画を作ることを重視しています。
特徴と強み
日立の強みは、AIの予測と計画立案を一体で扱える点です。熟練者が判断していた横付け順序や配送候補日も、条件に組み込めます。そのため、計画担当者の負担軽減や属人化の解消を狙えます。
大規模な物流網や複数拠点をまたぐ案件では、現場単位の改善にとどまらず、全体最適を検討しやすい選択肢になります。
得意領域・実績
2019年に「Hitachi Digital Solution for Logistics／配送最適化サービス」を発表しました。車両単位で配送先・日時を割り付け、配送ルートを自動で立案するサービスです。
さらに2026年には、「Insight and Execution Agent」の提供開始が発表されています。物流データを一元化し、経営課題を分析して、法令遵守を支援するサービスです。出典は株式会社日立製作所のプレスリリースです。
CLO向けの管理や複数企業のデータ連携まで視野に入れる企業に向いています。
日本電気株式会社（NEC）｜映像AIと倉庫リソース最適化
NECは、物流倉庫の作業状況を映像AIで把握し、人員配置や工程改善につなげるソリューションを展開しています。
カメラ映像から作業員の動線や荷物の流れをデータにできます。そのため、目視調査や担当者の感覚だけでは見つけにくいボトルネックも、把握しやすくなります。
特徴と強み
NECの特徴は、作業の実態をFactデータとして捉え、リソース最適化シミュレーションと組み合わせられる点です。
繁忙期に人員を多めに置く倉庫でも、時間帯やエリアごとの作業量を把握できます。そのうえで、配置を見直し、安全面の確認と生産性向上を同時に進められます。
得意領域・実績
NECの物流業ユースケースでは、行動解析AIで作業員の動線や作業内容を把握し、負荷の偏りを分析して適正な人員配置を支援します。
倉庫レイアウトや作業内容が変わりやすい現場では、映像から現状を捉える方式が有効です。固定ルールに加えて、改善点を見つけられます。
出典はNEC「物流業でのユースケース: NEC Digital Twin」です。カメラの設置場所や個人情報の扱い、現場への説明まで含めた導入設計が必要です。
株式会社NTTデータ｜企業横断のSCMと需要予測
NTTデータは物流単体に限らず、サプライチェーン改革を支援する企業です。製造・販売・在庫・輸送をつなぎ、企業横断の改善を進めます。
需要予測や在庫適正化、物流最適化を企業横断で扱えるほか、データ連携にも対応できます。そのため、荷主と物流会社が別々に改善して全体の効率が上がらない課題に対応しやすいです。
特徴と強み
物流AIでは、予測モデルの精度だけでなく、予測結果を販売計画や生産計画、在庫補充に反映する仕組みが重要です。
NTTデータは、ルールベース、統計モデル、生成AIなどを課題に応じて組み合わせ、分析から業務実行までを設計する方針を示しています。
すでに複数の部門や企業にデータがあり、全体最適を経営テーマとして進めたい企業に向いています。
得意領域・実績
NTTデータのロジスティクス領域では、企業や組織を横断して情報をつなぐデジタルサプライチェーンプラットフォームを提案しています。
食品メーカーの需要予測では、売上予測モデルを構築しています。そのうえで、需要予測と販売計画、生産・需給計画の連携を進めています。出典はNTTデータ「Customer Driven Supply」です。
需要の変動が大きい食品・小売や、拠点間で在庫を融通したい企業で検討しやすいです。
株式会社Hacobu｜物流SaaSとデータ活用の現場展開
Hacobuは物流テック企業で、クラウド物流管理サービス「MOVO」を提供しています。トラック予約受付と動態管理、配車受発注・管理にも対応します。
現場の予約・配車・位置情報をSaaSでデータ化し、個別の大規模開発に頼らず改善を積み重ねたい企業に適しています。
特徴と強み
物流現場では、AI活用の前提になる「いつ、どこで、誰が、何を待っているか」というデータが取れていないことがあります。
MOVOのような現場接点のSaaSを使えば、荷待ちや配車依頼の情報を集めやすくなります。そのため、後から分析や最適化へ発展させられます。
導入時の操作負担が大きくなりやすい下請け・協力会社を巻き込む場合は、ドライバーの入力を減らし、荷主側にも待機時間短縮などのメリットを示すことが欠かせません。
得意領域・実績
MOVO Berth、MOVO Fleet、MOVO Vistaなどを組み合わせ、荷待ち時間を把握し、車両の動きをつかみ、配車受発注を効率化できます。
公式導入事例では、後藤回漕店の事例が紹介されています。MOVO Vistaの導入で、配車発注業務の工数を約40％削減した事例です。
生成AIを使ったAI-OCR「MOVO Adapter」の事例も公開されています。紙や手書き、欄外メモのデータ化を進めたい企業にとっても、選択肢になります。
富士通株式会社｜サプライチェーン全体のデータ統合
富士通は、物流情報を統合し、見える化と分析を行って、サプライチェーン全体の最適化を目指す「Unified Logistics」を展開しています。
輸送・拠点・在庫・コストなどの情報を部門や企業の壁を越えて扱いたい大企業に向いています。ただし、最初に対象業務を限定した導入計画を組めば、段階的な検証も可能です。
特徴と強み
複数の物流拠点や荷主が関わると、輸送コストだけでなく、積載効率やCO2排出量、納期遵守率をまとめて評価しなければなりません。
富士通は、データ連携基盤とAI・最適化技術を組み合わせ、共同輸配送などの全体設計を支援します。そのため、現場改善を経営指標に結び付けやすい点が強みです。
得意領域・実績
Unified Logisticsでは、物流情報の統合・可視化・分析に加え、物流コストの見える化と最適化を支援しています。
ヤマトホールディングス、富士通、SSTの共同輸配送に関する取り組みも公開されています。企業間で車両や輸送データを共有するテーマに実績があります。
自社だけでなく荷主、物流子会社、協力会社を含めたデータ連携を検討する企業の候補になります。出典は富士通「Unified Logistics」です。
物流業界におけるAI活用パートナーの選び方
6社は、個別開発、物流SaaS、企業横断のSCMなど、得意分野が異なります。そのため、会社規模や知名度より、自社の課題とデータの状態を確かめてください。
実績と経験の確認方法
実績は、「物流向けAIの導入実績」という肩書きより、業務・データ・KPIの組み合わせと、自社に近い規模や業態、拠点数の事例で判断します。
- 配車：走行距離・積載率・配車作成時間の改善幅
- 倉庫：歩行距離・ピッキング時間・誤出荷率の改善幅
- 間接業務：入力時間・問い合わせ対応時間の改善幅
技術力と専門性の評価
AIの種類より、既存業務に組み込む技術を評価します。APIがないWMSでも、RPAやファイル連携でデータを取り出せるかを確かめます。表記揺れを名寄せできるか、欠損時に人へ確認を戻せるかも、開発会社に質問します。
誤判断に備えて、担当者が承認・却下できる画面を用意しておきます。この画面は、安全運用の条件になります。
PoCでは、正解率だけでなく、例外率と手戻り工数も測ります。
プロジェクト管理体制の確認
物流AIが定着するには、現場を巻き込んだ体制が欠かせません。体制は、現場責任者、配車担当、倉庫リーダーを含めて組みます。さらに、ドライバー代表と荷主側の担当者も加えます。
KPIと例外ケースは、週次で確認します。導入後は、AIの提案を採用するか、人が判断するかを決めておく必要があります。
- 事故時の対応：事故や誤配送、個人情報漏えいが起きたときの責任範囲は、契約書で分けておくことが必要です。
- 役割分担：AIベンダーがモデルを提供していても、最終的な運行判断や安全確認を誰が担うかは、別に整理してください。
よくある質問
物流AIの導入では、費用、データ不足、現場の反発、補助金について質問が多くあります。比較検討の初期に確認しておきたい3つの質問に、順に答えます。
物流AIの導入費用はいくらですか？
既製SaaSの部分導入は、月額数万円から50万円程度が目安です。一方、複数業務を含むSaaSは月額10万円から100万円程度で、個別開発は初期300万円から2,000万円程度が目安です。
データ基盤やDWHの整備には、別途200万円から1,500万円程度かかる場合があります。費用は、データ量や連携数、画面開発、保守範囲で大きく変わります。
最初は1業務・1拠点のPoC費用と、本番展開費用を分けて見積もる方法が現実的です。
物流データがExcelや紙に分散していてもAIを導入できますか？
導入はできますが、まずはデータの棚卸しと整形から始める必要があり、高精度な予測は段階を経て目指すことになります。
紙帳票はAI-OCRで、古いシステムはCSV抽出やRPAで整備できます。さらに、表記揺れはマスタの名寄せで整え、現場で使える状態へ段階的に改善します。
データがきれいになるまで待たず、取り込めるデータで小さく検証します。そのうえで、AIの例外率と入力ルールを見ながら基盤を改善していきます。
物流AIに使える補助金はありますか？
補助金の対象は年度によって変わり、公募枠によっても対象範囲が変わります。
国土交通省は、物流効率化推進事業として、総合効率化計画策定、幹線輸送集約化、ラストワンマイル配送効率化を案内しています。さらに、中継輸送なども案内されています。出典は国土交通省「物流効率化推進事業」です。
AIシステム単体の費用が必ず対象になるとは限らないため、導入会社から説明を受けても、公募要領や申請時期、対象経費は自社で確認してください。導入後の報告要件は、申請前に押さえておく必要があります。
まとめ
物流業界におけるAI活用では、配車・倉庫・在庫・帳票などの個別課題から始め、KPIを測定しながらデータ連携と対象範囲を広げる進め方が成功につながります。
株式会社riplaは、業務要件の整理から開発・定着まで一気通貫で支援できます。そのため、Excelや紙が残る中小物流企業のスモールスタートにも適しています。
大規模な配送最適化は日立、倉庫の映像分析はNECが候補になります。企業横断のSCMはNTTデータ、現場データのSaaS化はHacobuが挙げられます。全体統合は富士通を含め、自社の課題と規模に合わせて比べます。
導入時は、走行距離や作業時間だけでなく、AIの例外率や手戻り工数も確認します。さらに、現場のクリック数と、ベテラン社員の判断がどれだけ残るかも見ておきます。
AIの誤判断や自動化機器の事故に備え、最終承認者を決めておく必要があります。データ品質の責任者と、荷主や下請け企業との共有方法も定めておきます。
技術導入を人事評価や給与体系の見直し、荷主とのリードタイム交渉につなげてこそ、物流改革は一時的なPoCで終わらず現場に定着します。
参考にした主な情報源は、国土交通省・日立製作所・NEC・NTTデータ・Hacobu・富士通の公式情報です。サービス内容・制度・公募情報は更新されるため、問い合わせや申請の前に、最新の情報をご確認ください。
▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・AIシステム開発の完全ガイドブック
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。