こんにちは、昨年11月に入社したオールドフェイスの水沼です。

最近、AIの物流への応用について考える機会が増え、実際に取り組みを開始しました。
かつては、時系列分析や移動平均などの統計的手法が主流でしたが、現在では過去のデータを機械学習させ、パターンを抽出し、予測する技術が発展しつつあります。
今回のブログでは、AIと物流の未来について考えてみたことを、お話します。

〈人の感覚とAIの可能性〉
人間は長年の経験を積むことで、無意識のうちにパターンを学習し、「勘」という独特な判断基準を持つことができます。これはコンピュータではまだ到達できていない領域であり、外的要因を考慮した柔軟な判断は、人間ならではの能力です。

一方で、AIは膨大なデータを学習し、統計的な処理やパターン認識を得意とします。
今後、人間の直感とAIの計算能力を組み合わせることで、新たな可能性が生まれるかもしれません。

〈物流現場の現状と課題〉
これまでのシステム開発では、「考えさせない」「正確に」「短時間で」「単純に」を主眼に置いてきました。
物流の現場では、入庫データや出庫データをいかに人間にわかりやすく表現し、正確な作業を支援することが重視されてきました。

しかし、入庫や仕分けロケーション、出庫位置、配置などは、現在でも人の勘や経験に依存する部分が多く、
AIが介在する余地は限られています。「勘」や「経験」はプログラム化しづらく、状況によって変動する要素が多いため、AI単独では判断しきれない部分があるのです。

〈機械学習とロジックの融合〉
現在、機械学習と従来のロジックを組み合わせることで、旧来のシステムから新たなシステムを創造する取り組みを始めています。

AIが過去のデータを学習し、パターンを抽出することで、これまで人間の勘や経験に頼っていた判断を補助することが可能になります。
例えば、出庫や仕分けの最適なルートをAIが提案し、人の判断をサポートすることで、より効率的な物流システムを構築できる可能性があります。
また、リアルタイムのデータ解析により、予測精度を向上させ、より柔軟な物流運営が実現できるでしょう。

AIと人間の知恵を融合させることで、物流業界に新たな風を吹き込むことができるかもしれません。
今は試行錯誤の毎日ですが、粉骨砕身で取り組んでいます。
これからも進化を続ける技術と共に、物流の未来を支えられればと思います。
（なお、下の画像はOpenAIのDALL·Eが生成しております）

物流ロボット

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