物流・在庫でAIが使われている8業務を、同じ項目立てで並べています。業務ごとに、導入の進め方・費用・失敗の型・選び方・規程の5本の記事があります。
物流・在庫の業務一覧
| 業務 | 使う技術 | 任せ方 | 記事 |
|---|---|---|---|
| 配送ルートを組む | 最適化AI | 人が判断する | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 倉庫の入出庫を読み取る | AI-OCR | 確かめてから使う | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 需要を予測して発注する | 需要予測AI | 人が判断する | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 棚卸しの差異原因を探す | 生成AI | 確かめてから使う | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 積み付けを計画する | 最適化AI | 人が判断する | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 置き配の可否を判定する | 画像認識AI | 人が判断する | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 倉庫内の動線を分析する | 画像認識AI | 人が判断する | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 返品の理由を分類する | 生成AI | 任せてよい範囲が広い | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
この分類で共通して起きること
物流・在庫の業務は、物流が担当することが多く、最適化AI・AI-OCR・需要予測AI・生成AI・画像認識AIを使います。共通してつまずくのは次の3点です。
1. 元データがそろっていない
表記のゆれ、重複した記録、更新されていない古い情報。これらは全部そのまま結果に出ますし、増幅されることもあります。導入前に一度点検して、直せるものは直してから始めてください。製品を替えても、この問題は解決しません。
2. 対象範囲を広く取りすぎる
全部を置き換えようとすると、例外が増え、精度が下がり、確認の手間が増え、結局「使えない」という結論になります。いちばん件数が多くて、いちばん形のそろった案件だけから始めてください。
3. 確認が形骸化する
精度が高いほど、この失敗が起きやすくなります。9割合っていると、残りの1割を探す気が薄れるためです。項目ごとに精度を出して、誤ったときの影響が大きい項目だけを厚く見る。全項目を同じ厚さで見ようとすると、どれも薄くなります。
任せ方の内訳
| 任せ方 | 業務数 | 該当する業務 |
|---|---|---|
| 任せてよい範囲が広い | 1 | 返品の理由を分類する |
| 確かめてから使う | 2 | 倉庫の入出庫を読み取る／棚卸しの差異原因を探す |
| 人が判断する | 5 | 配送ルートを組む／需要を予測して発注する／積み付けを計画する／置き配の可否を判定する／倉庫内の動線を分析する |
効果をどう測るか
業務ごとに、何を数えれば効果が分かるかが違います。導入前にこの数字を控えてください。控えていないと、あとで比べられません。
| 業務 | 測る指標 |
|---|---|
| 配送ルートを組む | 走行距離と配送件数あたりの時間。 |
| 倉庫の入出庫を読み取る | 入力にかかる時間と、在庫の帳簿差異。 |
| 需要を予測して発注する | 欠品率と廃棄率。 |
| 棚卸しの差異原因を探す | 原因が特定できた差異の割合。 |
| 積み付けを計画する | 積載率。台数ではなく率で測る。 |
| 置き配の可否を判定する | 置き配に関する苦情件数。 |
| 倉庫内の動線を分析する | ピッキング1件あたりの移動距離。 |
| 返品の理由を分類する | 同じ理由による返品の再発件数。 |
このサイトの作り
法人の業務にAIを入れるとき、判断に要ることを110業務ぶん整理しています。製品の一覧ではなく業務の一覧にしているのは、製品は入れ替わるが業務は変わらないためです。
- 5つの面から書く
- 同じ業務を「導入の進め方」「費用」「失敗の型」「ツールの選び方」「先に決める規程」の5本に分けています。知りたいことが違えば読む記事も違うためです
- 任せ方（1〜3）
- AIの性能ではなく、誤ったときに何が起きるかで決めています。3は人が判断する業務です
- 効果の測り方
- 業務ごとに「何を数えれば効果が分かるか」を書いています。指標が決まらない業務は、まだAIを入れる準備ができていません
- 失敗の型
- 起きる順に並べています。早い段階で気づくほど、傷が浅く済みます
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