“AI-Driven Logistics”の実現が企業競争力を高める先進企業に学ぶ物流DXの要諦
今こそ、物流に「戦略」と「AI」を

法改正で問われる荷主責任
戦略なき物流に未来なし？

2026年4月、改正物流効率化法の施行で一定以上の取り扱い貨物がある特定荷主にはCLO（Chief Logistics Officer、物流統括管理者）の選任、物流効率化計画の策定などが義務化。また同年3月には着荷主に対し、荷待ち・荷役の無償要請が独占禁止法違反となる法案が示された。荷主責任は厳しくなる一方だ。

クラウド物流管理ソリューション「MOVO」や物流DXコンサルティング「Hacobu Strategy」など、「運ぶ」を最適化する事業を展開するHacobu。同社の坂田氏は、「メーカーの多くは従来、物流をコストセンターとして扱ってきました。今後は生産や販売同様、戦略的に考えなければ物流コストの上昇に歯止めがかかりません」と指摘する。

同社が支援した日本触媒・姫路製造所の事例では、MOVOで配送状況を可視化し、運送会社と共有することで業務を効率化。蓄積したデータに基づき配送の最適化に向けた改善を続け、作業時間を年間で約2000時間削減した。またデンソーではホワイトボードで行っていた輸送ダイヤ管理をMOVOに移行。輸送ダイヤの精度向上を実現し、ドライバーの荷待ち時間が半減するなど大きな成果が出ている。

物流領域のAI活用は
3つのサイクルで回る

フィジカルの世界にある物流にも、AI活用の波は訪れる。

Hacobuは物流領域におけるAI活用を、「AIでデータ化」「AIが業務を担う」「AIがデータを活用」という3つのサイクルで回す“AI-Driven Logistics”を提案。各サイクルでHacobuはソリューションを提供できる。まず「AIでデータ化」を可能にする、帳票ごとに異なる書式でも柔軟に読み取るAI-OCRサービス「MOVO Adapter」を紹介。手書き文字を含め、電話、FAX、メール、PDFなど多様なデータを変換・統合する。

「AIが業務を担う」を可能にするのは、AI発注・輸送最適化サービス「MOVO PSI」。物流データから膨大なSKU（Stock Keeping Unit、商品の最小管理単位）の需給調整・発注業務をAIに任せ、担当者の業務を省力化。キリンビバレッジとの実証実験では輸配送費を9.1%、在庫日数を13.2%削減できた。

「AIがデータを活用」とは、蓄積したデータをAIが分析し、次の行動に向けた意思決定につなげること。例えばMOVOは、自社の物流データを基に意思決定を支援する「AIデータ分析エージェント」を装備する。ただし業務の中には個社開発が必要な領域も残る。Hacobuでは個社開発を支援する開発チーム「Hacobu Solution Studio」を用意。物流ドメインへの深い理解に基づき、業務AI化コンサルタントとAI実装エンジニアが、AIを前提とした物流業務プロセスの再設計やシステムの見直しを提案する。

「AIでデータ化し、AIが業務を担い、データ化されたものをAIが活用する。こうしたサイクルを回していく“AI-Driven Logistics”の実現が、企業の競争優位につながります」（坂田氏）