物流センターで管理職として働く私には、深刻な悩みがあります。
それは、従業員の人手不足です。
物流業界は、長時間労働で厳しいイメージがあることから若手が少なく常に人手不足の状態です。
今活躍している中高年層の従業員が、定年や体力の低下を理由に退職した場合、更に人手不足が深刻になります。
また、「翌日配送」「即日発送」を売りにするECサイトが増えたことで、物流業界自体の需要は上がる一方なので、ますます労働環境が過酷になっています。
これによりやめてしまう従業員も多くいるので、とても心苦しいです。
このような状況を受けて、人が行っている仕事をAIで効率化して、負担を軽減できないかと考えて、実際に試してみることにしました。
先述したとおり、近年、ECサイトが増えたことにより物流業界の需要が高まっています。
荷物の量が増えるに加えてスピード配送が求められているので、積み荷や荷物の仕分けなどの倉庫内の作業、トラックによる荷物の配送作業が激化し、負担を感じた従業員が辞めてしまうことがあります。
私が働く物流センターでも、中高年層の従業員が過労により体を壊してしまうことがありました。
従業員の負担を少しでも減らすべく、倉庫内の作業や配送業務を効率化させることが私にとっての課題でした。
しかし、どのように効率化すればいいかわからず、ティファナに相談したところ、AI予測で効率化が可能であることがわかりました。
例えば、荷物の物量、交通量などありとあらゆるデータをインプットすることで、どの便の組み合わせにすればよいか、どの配送ルートが良いかをAIが予測できるというのです。
配送ルートの最適化が実現すれば、配送にかかる時間が減って効率化できるので、選ばない手はありませんでした。
必要なデータをインプットすることで、AI予測ができるようになったので、実際に運用を始めました。
AIによる予測を参考に最適な配送ルートを選択することで、配送のスピード化が徐々に実現してきたと思います。
ティファナさんに聞いたところ、配送スピードの効率化以外にも、配送する商品の量や配送の需要の高い日時等を予測して、適切な人員配置をすることが可能だそうです。
必要な場所に必要な人員を確保できて、作業効率が上がり従業員の負担軽減につながります。今後も続けて活用していけたら更に労働環境を改善できるのではないかと思います。
AI予測を取り入れてみた結果、配送にかかる時間が一日当たり3時間ほど減りました。
これによって従業員の負担が少し軽くなったので、導入してみてよかったと思います。
今回は主に配送ルートの最適化に利用しましたが、倉庫内の作業を効率化するための需要予測など、使い方を拡大していければと思います。
物流・運送業における様々な課題を、AI予測を活用して解消していこうと思います。
澁谷さくら（AIさくらさん）
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