JDSC、複数AIエージェントで物流業務を横断最適化

JDSCは、物流最適化ソリューション「Logi-one Engine」の提供を開始しました。
倉庫・輸配送の各業務を担うAIエージェントと、全体を統括する仕組みで構成します。
既存のWMSやTMSなどのデータを基盤に、作業計画の自動作成や変動時の再最適化を進めます。

記事の概要

「Logi-one Engine」は、荷役・保管・輸配送のAIエージェントを連携させるソリューションです。
上位の「物流業務オーケストレーター」が各エージェントを統括し、売上・品質・コストを横断して判断します。
トラックの遅延や早着、人員の充足状況、需要変動などに応じて作業計画を自動で組み直します。
最適化した指示は、スマートフォンアプリ、音声、スマートグラスなどで現場に配信します。
日報の記録や請求書の入力・突合作業にもAIを活用し、人による確認を例外対応に絞ります。
WMSやTMSを置き換えるのではなく、各システムのデータを基盤に領域横断の判断を担います。
JDSCは、対象業務の特定や効果試算から、AIエージェント構築、既存システム連携、運用改善まで支援します。
今後は請求・支払いなどの管理業務や、共通KPIによるグループ経営基盤への展開を計画しています。

記事のポイント

1. 横断最適化の仕組み： WMSやTMSなど既存システムのデータを使い、倉庫・輸配送をまたいで全体最適を判断します。
2. 現場指示を自動配信： 遅延や人員状況の変化を受けて計画を再構成し、音声やスマートグラスで指示を届けます。
3. 管理業務にも拡張： 請求書の入力・突合作業をAIで自動化し、今後は請求・支払いなどへの展開を目指します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 既存のWMSやTMSを置き換えずに横断判断を加えられるため、まず拠点ごとの業務分断と共通KPIを整理し、どの変動対応を自動化するか見極める必要があります。
• 物流システム提供者： 個別領域の管理機能だけでなく、複数システムをつなぐ上位の判断機能が評価対象になり、データ連携や再最適化への対応力が競争軸になる可能性があります。
• 物流拠点の管理者： 作業計画の立案を熟練者の経験からAIと標準プロセスへ移すことで、人は例外対応や判断の監督に重点を置く運用への転換が求められそうです。

このニュースの背景

物流業界では、ドライバーの時間外労働規制や人手不足を背景に、限られた人員で生産性を高めることが課題になっています。
一方、労務管理や作業計画は拠点責任者や熟練担当者の経験に依存し、担当者が変わると同じ品質を保ちにくい状況がありました。
トラックの遅延・早着や需要変動に対する計画の組み直し、日報や在庫確認などにも人手がかかっています。
WMSやTMSは領域ごとの管理に適している一方、倉庫・輸配送をまたぐ全体最適の判断は人に委ねられてきたため、既存データをつなぐ仕組みが必要になっています。

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