なぜ物流現場のAIは使われないのか？　成果をわける「現場の意思決定」を組み込むバーティカルAI

AI導入が進む物流業界　なぜ現場は変わらない？

　物流業界では、AIを導入するためのPoCは数多く進められています。しかし、本番運用に至らず、現場の業務を大きく変えるまでに至っていないケースも少なくありません。その背景には、現場特有の業務構造があります。

　物流の現場では、細かな業務マニュアルが体系化されていないことが多く、荷主・取引先ごとに異なるローカルルールが存在します。さらに、会社独自の慣習や過去の経緯が積み重なり、業務判断は複雑な前提条件の上に成り立っています。こうした環境では、AIを導入しても、業務の中核を担う“判断する”というプロセスまで踏み込めません。

　もちろん、生成AIは指示を与えればうまく動く「頭のいい新人」のような存在です。しかし、物流現場では「この荷主は急ぎを優先する」「この取引先とは関係性を考慮した価格調整が必要だ」といった暗黙知に基づいた判断が日常的に行われています。こうした判断をすべて明文化し、AIに指示することは現実的ではありません。

　その結果、AIは一部の作業効率化には使われても、現場の意思決定や業務フロー自体を変える存在にはなりきれず、「導入したが、使われない」という状況が生まれます。この導入と定着のギャップこそが、多くのAI推進担当者の不安や疑問の源泉となっています。

　では、どうすればこの壁を越えられるのでしょうか。解決の鍵となるのが、物流現場における固有の「現場文脈（コンテキスト）」です。

　重要なのは、こうした文脈を人の経験にとどめず、AIが参照できる形で蓄積・整理できているかどうかです。この“文脈の壁”を越えるアプローチとして、業界特化型の「バーティカルAI」に期待が集まっています。