【物流2024年問題対策】AI・ロボティクス導入で実現した省人化と高効率化の具体例

物流クライシス：AIとロボティクスで人員体制を最適化

物流業界は2024年問題による深刻な人材不足に直面しており、従来の対策を超えた抜本的な省人化が求められています。本記事では、AIとロボットを活用し、高効率化に成功した大手企業の事例を紹介します。

倉庫業務の変革事例

ダイキン工業：AGV導入による生産性15%向上

重量部品の搬送にAGV（無人搬送車）を導入し、搬送業務を完全に無人化。人件費削減に加え、全工程で**生産性15%向上**を実現しました。

日本通運（日通）：AMRによるピッキング最適化

AMR（自律移動ロボット）を採用し、AIが最適なピッキングルートを瞬時に算出。

この技術による業務標準化が、人材不足解消の鍵となっています。

配送とラストワンマイルのDX

ヤマト運輸など：AIによる配車計画の最適化

ヤマト運輸などの大手では、過去データやリアルタイム情報をAIが解析し、最適な配送ルートを決定。走行距離の5%以上削減を達成し、コストと$\text{CO}_2$排出量削減に貢献しています。

不在配送の解消：AI在宅予測で9割減

東京大学の実証実験では、ライフログからAIが在宅確率を予測し、最適な配送日時を提案。一時的ながら不在配送率を約9割減させるという驚くべき結果が出ています。

物流業界はテクノロジーを駆使した装置産業へと転換期を迎えています。人手不足を背景にしたAI・ロボティクスへの投資が、持続可能な物流網構築の鍵です。

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