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ネット通販の普及により、今や外に出なくても簡単に欲しいものが手に入るようになりました。

しかしそうして需要が高まれば高まるほど、問題となっているのがネットで購入したものを運ぶ役割を担っている物流業界の人手不足です。

人がいないからこそ、一人ひとりが長時間働くことになってしまったり、労働環境の悪化から体に負担がかかり、ミスや事故を起こしてしまうといったことも少なくありません。

そんな問題解決のための手段として、最近活用され始めているのが「AI」です。

AIは、日本でもいろんな企業で導入され始めていますが、物流業界でも導入する企業が近年増え始めています。

そこで今回は、物流業界が抱えている問題のご紹介とともに、その問題を解決へと導くAIの活用法について解説していきたいと思います！

●物流業界の問題点

・単調作業に割く人的コストがかかる

ネット通販がこれだけ普及し、今も拡大し続けているのは「24時間休むことなく稼働し続ける倉庫と物流網」が背景にあるからです。

消費者のニーズに応えるため、倉庫をずっと稼働し続けさせようと、入庫作業・検品作業・仕分け作業・梱包作業など数多くの業務をこなすための人材が必要となるのです。

・ドライバー不足

物流業界には、倉庫内で作業する人だけでなく、作業し終えたものを消費者の元へ届けるドライバーの力も必要不可欠です。

しかし、労働環境が過酷そう・危険だといった悪いイメージを持たれてしまっているのか、なかなか人が集まらない状況が続いています。

・労働環境が悪い

荷物量が増えたことで、それをさばくための人材が不足していることから、低賃金でありながらも一人ひとりの負担が大きくなり、残業が増え体力的に辛いということもあります。

他にも、トラックの積載率が悪い、荷物の積み下ろしで発生する待ち時間などが長いなどの問題も、労働環境を悪くしてしまう要因となっています。

●AI活用法例

①入庫作業の自動化

倉庫への入庫作業では、目で商品のパッケージやラベルを確認し、商品名や型番などを倉庫管理システムに入力するという業務があります。

これらの作業は、作業者のスキルや経験によってスピードが決まってきますし、人的ミスも起こりえます。

そこで活用するのが、AIによる画像解析技術。

人の目による確認と倉庫管理システムへの入力を自動化させることで、作業時間を大幅に減らすことが可能となります。

②仕分け作業を自動化

場所によっては荷物の種類が多く、複雑化している仕分け作業。

複雑になっているからこそ、どうしても人の手で仕分けを行わなければならないという状況にある倉庫や物流センターも存在します。

しかしそこで、ベルトコンベアで流れてくる荷物の形を自動的に判別する「画像判別AI」と「ディープラーニング（深層学習）」を使うことで、複雑な仕分け作業を自動化させることが可能となります。

③ドライバーの事故防止

例え倉庫内の業務がAIにより自動化できたとしても、トラックの運転には人が必要不可欠です。

トラックの運転業務を自動化することは現段階では難しく、まだまだドライバーが運転をして荷物を運ばなくてはならないため、ドライバーの居眠り運転による事故のリスクと常に隣り合わせになっています。

しかし、AIを活用することにより、ドライバーの居眠りを防止することが可能となります。

例えば、車内カメラで運転中のドライバーを撮影して映像を解析することで、居眠り運転だけでなく、ながら運転や指差し確認などの見た目や動きを検知し、アプリから定期的に呼びかけを行うといった活用法です。

ドライバーが一人ひとりしっかり安全意識を持つことも必要ですが、こういった取り組みを行うことで、事故を未然に防ぐための安全対策をすることも、今後の物流業界を守っていく上で必要なことなのです。

●まとめ

ネット市場の拡大によって消費者はモノを手に入れることに便利さを感じ、利用する人が増える一方で、物流業界からは悲鳴が上がっています。

そのため、物流業界は今後ますますAI活用を浸透させていくことでしょう。

入庫から出庫、配送などにまでAIの活用範囲を広げていくことで、少しでも働く人の負担軽減や作業の質の向上に繋がっていくことを期待したいですね。