知っておきたいAIの基礎知識｜
物流業界でもAIの導入が進む・事例も紹介

近頃、圧倒的に目にすることが多くなったAIという言葉。
ビジネスシーンではもちろんのこと、普段の生活でもAIの活用が進み、急速に普及が進んでいます。

スマホで企業のサイトを開けば「AIがご質問にお答えします」とポップアップが出てきますし、私たちが身を置く物流業界・運送業界においても、ベンチャー企業などの参入によりAIを搭載したシステムやサービスが多く見られるようになりました。

しかしシンプルな疑問がわいてくる方も少なくないのではないでしょうか？「そもそもAIって何？」と。

そこで当記事では、AIの基礎知識をご紹介していきます。物流業界や運送業界でAIの導入が進んでいる理由や事例についても分かる内容となっています。ご参考いただけましたら幸いです。

AIって何？なぜ今AIが注目されているのか？

AIという言葉を目にした時、多くの方は「人間と同じようなことができる機械あるいは知能」をイメージするのではないでしょうか。映画やドラマではときにAIが題材として扱われるとロボットやアンドロイドが登場するため、ロボットやアンドロイドを思い浮かべる方も多いかと思います。

しかし、実はAIはいまだに概念や定義が確立していません。したがって「AIとは○○です」と一口に言えないのがAIの現状なのです。多くの人の中で漠然としたイメージはあるものの識者によって見解が異なり、幅広い概念や定義が存在しているのです。

一例に、AI研究の第一人者である東京大学大学院の松尾 豊教授の定義を引用しますと、

“人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれを作る技術”
引用元：松尾豊「人工知能は人間を超えるか」

としています。

そして今でこそAIに触れる機会が増え、たちまちビジネスシーンで活用されるようになりましたが、現段階の実用レベルに至るまでに2回のAIブームを経ています。第1次が1950年代後半～1960年代、第2次が1980年代にありました。現在は第3次AIブームが到来しているわけですが、今一度AIに注目が集まる牽引役となったのはディープラーニングという手法です。ディープラーニングは、以前より古くからあった機械学習の手法のうちの一つであり、機械学習分野においてこの手法が発展し目覚ましい成果を上げたことで、AIに再び注目が集まるようになりました。

しかし、ブーム自体はディープラーニングが牽引しているものの、根底には、ディープラーニングのような複雑で大容量のメモリと計算パワーを必要とするアルゴリズムを現実に利用可能とした計算機ハードウェア技術の発展があります。さらには、そうした計算機パワーを背景に、組み合わせ最適化などディープラーニング以外の手法も発展し、AI関連の研究、応用が盛んになったことも第3次AIブームを語る上では欠かせません。

ディープラーニングの躍進だけが第3次AIブームというわけではなく、AIに関わる様々な技術が発展し応用されていることが昨今のAIブームを盛り上げています。

【機械学習とディープラーニング】果たして何なのか

前述で、機械学習とディープラーニングについて触れましたが、気になるのは「機械学習とディープラーニングとは果たして何なのか」という点ですよね。

基本的には、どちらも膨大なデータからコンピュータにパターンやルールを見つけ出させる技術であることには変わりません。しかし、ディープラーニングは、それ以前の機械学習の手法に比べて適用範囲が広いのがポイントで、特に、画像の認識や外国語の翻訳のように、例外や、例外の例外、例外の例外の例外などキリがなくて簡単にルール化できない問題の解決に目覚ましい成果を上げています。

一方で、一般に膨大な学習データと計算リソースを必要とするなど弱点もあるため向き不向きがあるのも事実です。ディープランニングが決して万能というわけではありません。

現在は、機会学習・ディープラーニングのみならず、様々なAI技術が発展しており、複数の技術の組み合わせにより人間の知的業務の代替を実現しています。

物流業界・運送業界でもAIの導入が進む

AIは物流業界・運送業界でも導入が進んでいます。依然として人手不足が深刻であることから省力化・省人化や生産性向上に寄与するものとしてAIに寄せられる期待は大きいです。物流業界・運送業界は、労働集約型産業のため雇用拡大も重要となりますが、少子高齢化などの社会的な背景や業界の処遇、労働環境を鑑みると容易ではありません。2025年には日本全体を占める人口のうち65歳以上が30％を超えるとされていますが、物流業界・運送業界に若年層の参入が増えなければ、日本の人口割合をたどるようにさらにドライバーの高齢化が進む可能性もあります。

したがって、省力化・省人化や生産性向上を図ることは重要なタスクとなり、このタスクの実行にＡIを活用したシステムやサービスが有用なのです。

例えば、弊社では物流現場のあらゆる制約に対応する独自AIを搭載した自動配車システムを開発・提供しておりますが、物流現場への導入で、配車業務の時間削減や属人化解消、さらには配車計画の最適化により生産性向上が効果として見込めます。主力製品である「LYNA（ライナ） 自動配車クラウド」の導入ユーザーの株式会社ロジクエスト様においては、導入以前に比べ配車業務の時間を90％削減することに成功しています。

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弊社は、物流業界・運送業界向けに自動配車システムを開発・提供してきた専業メーカーとして20年の実績があります。「LYNA 自動配車クラウド」は30日間の無料試用も承っておりますので、どうぞお気軽にお問い合わせください。

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物流業界ではモノにインターネットをつなげることで機能の使用やデータの送受信を行うIoT（アイオーティー）も活用されるようになってきました。RFIDが代表的な例ですが、IoTの活用が広がることで、AI（機械学習）の精度向上が期待できます。AI（機械学習）の精度向上にはビッグデータが必要なのですが、そのビッグデータをIoTで集められるからです。

人手に頼る部分の大きい物流業界や運送業界は、多くの部分を人手に頼らなければならない特性上、AIの活用範囲は広いと言えます。AIに依存するような時代はまだまだ先かとは思いますが、「AIなしでは仕事ができない」そんな時代はもうすぐそこに来ているのかもしれません。