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公開：2024-10-13

NXグループがAI活用の物流最適化実証実験を開始、需要予測モデル構築で作業効率化を目指す

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• NXグループがAIを活用した物流最適化の実証実験を開始
• 小売業の販売データと物流実績データを組み合わせた需要予測モデルを構築
• 物流現場の作業計画最適化と自動化を目指す

NXグループによるAI活用物流最適化の実証実験開始

NIPPON EXPRESSホールディングス株式会社は、AIを活用して小売業などの顧客の商品販売データと自社の物流実績データを組み合わせた精緻な需要予測モデルの構築に向けた実証実験を2024年10月10日に開始した。この取り組みは、物流現場における作業計画の最適化と自動化を目指すものである。^[1]

NXグループは、社会の変化や多様化するニーズに対応するため、人とデジタルが調和した効率的で高品質な物流サービスの提供をDX戦略の基本方針の一つとしている。特に需要予測が難しい小売業界を中心に、販売物流領域における効率化に取り組むことで、より精度の高い物流計画の立案を実現しようとしている。

この実証実験では、AIなどの最新のデジタル技術を活用し、顧客の商品販売データや調達情報、イベント情報などと、NXグループの物流実績データを連携させる。これにより、余剰戦力の削減など作業リソースの最適配置を目指し、物量予測の精度向上と様々な拠点での作業人員配置の自動化に向けた効果検証を行う予定だ。

NXグループのAI活用物流最適化実証実験の概要

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需要予測モデルについて

需要予測モデルとは、将来の商品やサービスの需要量を予測するための統計的手法や機械学習アルゴリズムを用いたシステムのことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 過去のデータや外部要因を分析し、将来の需要を予測
• 在庫管理や生産計画の最適化に貢献
• AIや機械学習技術の発展により、予測精度が向上

NXグループの実証実験では、小売業の販売データと物流実績データを組み合わせた需要予測モデルの構築を目指している。この取り組みにより、トレンドの変化が早い小売業界における需要予測の精度向上が期待される。さらに、この予測モデルを活用することで、物流現場での作業計画の最適化や人員配置の自動化など、業務効率の大幅な改善が見込まれている。

NXグループのAI活用物流最適化に関する考察

NXグループによるAIを活用した物流最適化の取り組みは、物流業界全体の効率化と高度化に大きな影響を与える可能性がある。特に需要予測の精度向上は、在庫管理の最適化やリソースの効率的な配分につながり、結果として顧客サービスの向上と運営コストの削減を同時に実現できる可能性が高い。一方で、AIによる予測と実際の需要とのズレが発生した場合、急な人員配置の変更や在庫不足などの問題が起こる可能性も考えられるだろう。

これらの課題に対しては、AIモデルの継続的な改善と人間の経験則を組み合わせたハイブリッドなアプローチが有効かもしれない。また、異常気象や突発的なイベントなど、予測困難な要素に対応するための柔軟性も重要になるだろう。今後は、より多様なデータソースの統合や、リアルタイムでのデータ更新機能の追加など、予測モデルの精度と応用範囲の拡大が期待される。

NXグループの取り組みが成功すれば、物流業界全体のDX推進に大きな影響を与える可能性がある。特に中小企業にとっては、NXグループのような大手企業の成功事例や知見が、自社のDX戦略立案の参考になるだろう。また、この取り組みが環境負荷の低減にもつながることが期待される。輸送の最適化により、無駄な移動や過剰在庫が減少し、結果としてCO2排出量の削減にも寄与する可能性が高い。

参考サイト

1. ^ . 「ＮＸグループ、AI活用による物流現場の最適化に向けた実証実験を開始 | NIPPON EXPRESSホールディングス株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000038.000136897.html, (参照 24-10-13).

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