“ベテランの勘”をAIで再現──2024年問題の先を見越したアスクルの長期的な物流プロセス変革
「AI需要予測モデル」でトラックの車両台数を削減、CO2排出量は5トン超削減に成功
「アスクル：明日（あす）来る」という社名の通り、商品の翌日配送をうたうアスクル。これを実現するには物流プロセスの効率化が欠かせない。実際アスクルの物流プロセスではロボットやAIを活用して自動化や省力化を進めている。「物流2024年問題」と言われるトラック事業者の労働時間規制が2024年4月から開始されている中、どのような領域でどのようにAIなどのテクノロジーを活用し、物流の効率化を進めているのか。アスクルで物流を統括する成松岳志氏に訊いた。
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加山 恵美（カヤマ エミ）
EnterpriseZine/Security Online キュレーターフリーランスライター。茨城大学理学部卒。金融機関のシステム子会社でシステムエンジニアを経験した後にIT系のライターとして独立。エンジニア視点で記事を提供していきたい。EnterpriseZine/DB Online の取材・記事も担当しています。Webサイト：https://emiekayama.net
※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
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