物流業 生成AI導入事例と効果

数ヶ月先の配送業務量を予測して適正配車を実現。アルフレッサの医療機関向け配送で特に効果を発揮し、対面作業時間を削減

配送業務量予測システム、配車計画システム(独自開発)

配送生産性最大20%向上、走行距離およびCO2排出量最大25%削減、医療機関における対面作業時間最大20%減

出荷・配送問い合わせセンター運営、通話内容の自動テキスト化と要約作成

AI音声認識・要約ツール(SGシステム独自開発)

オペレーター記録作成業務30%削減見込、保険会社・複合機メーカーのコールセンターで月180時間作業削減を実証

物流拠点内におけるロボット群の移動最適化および交通管理

DeepFleet（独自開発の生成AIモデル）

ロボット群の移動時間を10%改善し、配送迅速化とコスト削減を実現

マニュアル検索、整備・空港業務支援による航空機オペレーション業務の省力化

neoAl Chat (生成AIプラットフォーム)

報告書等作成時間を約75%削減、情報検索時間を最大90%削減

社内ナレッジの検索・議事録作成、および空港グランドスタッフの回答・作成支援

JAL-AI (生成AIプラットフォーム)

全社員の80%が利用、間接部門では実質100%が業務精度を確保して活用、空港グランドスタッフ向け「空港JAL-AI」で回答・作成速度向上を実感

自動車専用船の配船計画最適化

AI配船システム (独自開発)

数百万通りの配船計画を10分程度で試算、 CO2排出量削減と運航効率の最大化

船員配乗計画の自動作成

最適化AI配乗計画システム (富士通と共同開発)

配乗計画作成の作業工数を約7割削減見込み、船員のワークライフバランス向上

物流センターの作業工数算出・人員配置最適化

SAIFOMW (独自開発AI)

待機時間を原資とした14%の工数削減余地を確認、3拠点400人規模で運用開始