AI活用によるEC物流の進化：差別化・業務フロー改善・コスト圧縮の鍵

図米ペンシルベニア州立大学の教授が指揮を執った最新調査では、EC利用者の需要に対応するために荷主と物流企業が展開する戦略などを調査しました。その結果、ECの荷主や3PL事業者は、AIの活用とマネジメントの改善が業務効率につながると考えています。顧客サービスの向上、配送ルートの最適化、注文・在庫管理といったさまざまな面で利点があるためです。

AI活用とマネジメント改善によるEC物流への好影響について、調査結果を詳しく解説します。EC利用者の期待が高まる環境下で実施された「2025年 サードパーティロジスティクス調査」によると、荷主事業者とサードパーティロジスティクス（3PL）プロバイダーは、顧客満足度を向上させるため、AI活用とマネジメントの改善を強化しようとしています。

ペンシルベニア州立大学のC.ジョン・ラングレー教授が29回目の調査「サードパーティロジスティクス調査」の陣頭指揮を執り、サプライチェーンのコンサルティング業およびAIテクノロジーに強みを持つNTT データ、3PL事業者であるペンスキー・ロジスティクスと共同で調査を実施しました。

調査結果によると、荷主事業者の40％、3PLの37％は、AIを活用したサービスの改善によって、より大きなROI（投資利益率）が得られると期待しています。荷主事業者とそのロジスティクスプロバイダーは、EC荷主向けのフルフィルメントと配送サービスのスピード、精度を向上させることで、最も高い投資収益率につながると認識しています。その戦略のベースになっているのは、AI活用とマネジメントの改善です。

ラングレー教授は、「荷主と3PLサービスのプロバイダーは、良好な関係を維持していますが、ますます幅広い課題に対処しなければならなくなっています」と指摘しています。荷主と3PLが対処するべき課題には、コスト感の懸念、配送に関連する地政学的な懸念、サプライチェーンサービスの市場の変化などがあります。こうした状況のなか、AI、エンドユーザーとの距離が近いDtoCビジネスの台頭といった、新しい技術やサービスを活用するために、マネジメントの改善が進められています。

AI活用で期待できる効果について、競合との差別化が挙げられます。AIが適切に導入されれば、データ分析の自動化、パターンの特定、問題の解決、反復的なタスクの自動化にAIが重要な役割を果たし、さらには配送効率、精度、顧客体験、ROIがアップすることによって競合他社との差別化を図ることができます。今回の調査では、このように荷主と3PLの見解が一致していることが明らかになりました。

AI技術を導入し、EC利用者の需要の高まりに応えるには、マネジメントの改善が重要であるという見方も一致しています。調査結果では、「AIを人間の直感に代わるツールと見なしている」と回答したのはわずかに10%程度。「AIは大量のデータを基に一定のパターンを捉えて抽出するツールになりえます。また、それを利用するのはサプライチェーン組織全体の人々であるため、さまざまな影響がもたらされます」と報告書は説明しています。

さらに、AIはアルゴリズムと機械学習モデルを使用して、履歴データ、市場動向、天候、消費者行動、ソーシャルメディアの動向などの外部要因を分析し、より正確な需要予測を提供します。予測が改善されると、企業は在庫の最適化、リソースの管理、過剰在庫や在庫切れの改善、配送ニーズの正確な予測ができるようになります。

調査結果では、いくつかの領域におけるAIの利点をまとめています。

1. 配送のルートとスケジューリング最適化: AIと機械学習は、過去の履歴、交通パターン、交通、天候、荷主や配達員の配送スキームの制約などの外部要因を分析し、配送のルートとスケジューリングを最適化できます。より効率的なルーティングによって、燃料の消費削減、さらには配送時間を短縮し、コストを削減することも可能です。AIは配送にかかるコストの予測にも役立つため、荷主や3PLが特定の配送ルートに対する最適な配送コストを把握するのに効果的です。

2. 受注管理の改善: AIを搭載したシステムは、在庫の増減をリアルタイムで追跡し、新たな在庫の確保が必要なタイミングを予測し、エンドユーザーが同じ商品を再注文するプロセスを自動化します。適切な量の製品を適切なタイミングで入手できるようにして、保管コストを削減しキャッシュフローを改善します。ペンスキー・ロジスティクスのサプライチェーンテクノロジー担当副社長であるラム・パンナラ氏は、「実際に、AIを搭載したモデルは在庫の状況をリアルタイムで把握し、最適な在庫環境を管理することができます」と説明します。AI搭載モデルは、より最適な在庫管理を行うために、POSデータ、注文履歴、その他のソースからの情報を取り込むことができます。バックオーダーや再注文のプロセスを自動化することで、手作業によるミスを減らし、処理の工程をスピードアップし、精度を向上させることもできます。

3. カスタマーサービスへの好影響: AIは予測を得意とし、常に稼働し続けるため、需要予測の向上、在庫レベルの最適化、リアルタイムの状況の可視化、配送状況の追跡を通じてサービスの改善につなげることができ、結果としてカスタマーサービスにポジティブな影響をもたらします。

4. サプライヤー管理: AIは、企業が事業運営に欠かせない主力製品、サプライヤー、調達先を特定するのに役立ちます。さらに、過去のデータや外部要因を分析し、市況の懸念、地政学的問題、自然災害が発生する可能性など、潜在的なリスクを予測することもできます。サプライチェーンの経営者は現在、たとえば、最初に入荷する必要があるトマトを正確に特定することができます。必ずしも、古い商品を奥に置き、新しい商品から出庫する“先入れ後出し”の在庫管理になるとは限らないのです。冷蔵・冷凍商品を取り扱うコールドチェーンや、商品の時間管理が必要な業界では、ルートの最適化に大きな価値を置くかもしれません。

今回の調査結果から、AIの導入、マネジメントの改善、EC利用者の需要への対応として、次のことがわかりました。

• 荷主の40%、3PLの37%が、AIを活用したサービスレベルの改善によって高いROIが得られると期待している
• 荷主の33%がサプライチェーンのプランニングと需要を予測するのためのAI活用を検討しており、3PLのうち19%はすでにAI活用が計画段階にある
• 荷主の27%が配送ルートの最適化のためにAI技術を導入することに関心を示しており、3PLのうち22%はすでにAI技術の導入を計画していると回答
• 荷主の61％、3PLの73％が、サプライチェーンのテクノロジー向上とエンドユーザーが期待する高い顧客体験に対応するためにはマネジメントの改善が不可欠であると回答
• 荷主の58％、3PLの76％が、現在、サプライチェーンのマネジメントを改善するためのフレームワークを導入していると回答
• 荷主の48%、3PLの53%が、顧客は通常2日以内の配達を期待していると回答
• 荷主の27%、3PLの26%が、顧客は3日以内の配達を期待していると回答
• 荷主の44%、3PLの38%が、スピード配送に関連して生じるコストの一部を負担しても良いと回答