世界の物流施設テック週次ニュース

Global Warehouse & Logistics Tech Digest

対象期間 2026年11月2日〜11月8日 Written by Tomo Miyata

機械やAIを増やすだけでは、物流施設の生産性は上がらないと私は考えています。今週は、機械や人への指示と、AIが判断してよい範囲を、ソフトの機能として組み込む動きが海外で目立ちました。ハイライトはEYの論考です。

ハイライトは、会計・コンサルティング大手EYのAbhi Manohar氏が11月7日に寄せた論考である。物流施設は自動化が進んだのに、施設の管理者は今も状況の変化への対応に時間を取られている、という指摘から始まる。例として、ピッキングロボットが全速で動いていても、補充用の在庫が届かなければ注文は完了しないことを挙げる。また、コンベヤが箱を速く流せても、運送会社の集荷時刻が変われば、監督者が出荷の優先順位を手作業で付け替えることになる例も挙げる。

物流施設で作業の指示を出すソフトには、大きく2つある。受けた注文をどの順番でどう作業に割り振るかを決めるソフトがWESで、施設のなかの機械に「次はどれをどこへ動かすか」を指示するソフトがWCSである。EYの論考は、機械が速くなっても、状況が変わったときの判断が遅ければ施設全体の処理量は上がらないと述べる。そのうえで、遅れそうな注文をシステムが見つけて対処の案を出し、人が承認し、システムが実行を見届ける運用を勧めている。

システムにAIを使う場合、AIにどこまで決めさせるかは、施設を運営する会社が決めることである。たとえば、補充の順番の入れ替えはAIが単独で決め、作業中の人員を別の持ち場へ移すことは人が承認する、という分け方がある。今週は、この線引きを製品の仕様に入れた例が2つあった。基幹業務ソフト大手の米Oracleは、AIが業務を進める新機能について、目標と方針は人が決め、重要な承認も人が行い、AIは権限の範囲内で動き、行動の記録を残すと説明する。供給網ソフトの米Blue Yonderは、注文管理ソフトを発売した。この製品では、AIが遅れそうな注文を見つけて選択肢を示し、人が、導入企業の定めた規則と権限の範囲内で対応を決める。

AIの機能は、既存の供給網ソフトに組み込まれて提供され、導入しやすくなっていると私は見ている。Oracleは、物流施設の作業の優先順位を示す画面を、11月6日公開の定期更新に含めた。Blue Yonderの新製品は、周辺のシステムを入れ替えずに、中核の機能から導入できる。

そうなると、施設ごとの生産性の差は、次の2点で決まると見ている。メーカーの違う機械、複数のシステム、人の作業に、1つのソフトが順番と行き先を指示できるか。AIにどこまで決めさせるかを、人が線引きできるか。

指示を出すソフトがないまま機械やAIを増やすと、機械の間やシステムの間で作業が滞り、施設全体が止まる回数が増える。EYが挙げた例では、補充が届かなければ、ピッキングロボットが全速で動いていても注文は完了しない。調査会社のEverest Groupと、Lean Solutions Groupの共同調査では、AIを単発の用途から先に進めた組織は69%だったが、人とAIの協働に合わせて業務の流れを大きく見直した組織は19%にとどまった。調査の対象は、元の記事に示されていない。契約物流大手の米GXOは、買収もあって複数になった労務管理システムを、1つの共通基盤にそろえている。

当社GROUNDの製品GWESは、メーカーの違う機械と人の両方に作業を指示するソフトを中核に据えている。他社のソフトを後付けでつなぐ作りにはしていない。日本の物流施設は人手不足が深刻で、1つの施設で多品種の荷物を扱う。そのため、機械と人に指示を出すソフトがあるかどうかが、施設間の生産性の差になると考えている。

GROUND Inc. — Founder & CEO 宮田啓友

今週のニュース

Five stories

01 Lead story

物流施設のイメージ — 物流施設内の設備（イメージ）。Photo: Unsplash

論考機械への指示米国

EY — 物流施設の自動化は進んだが、機械同士の調整は人手に頼ったままだとする論考を公開

会計・コンサルティング大手EY（Ernst & Young）のAbhi Manohar氏は11月7日、米物流メディアSupply & Demand Chain Executiveに、物流施設の自動化を論じた記事を寄せた。ロボット、コンベヤ、自動保管設備（AS/RS）、施設の在庫と作業を管理するソフト（WMS）の導入が進んだ一方で、施設の管理者は、状況の変化への対応に今も多くの時間を使っているという。記事は、米業界団体MHIの2025年の報告書を引き、調査した供給網の経営幹部の45%が自動化設備の導入を考えていると紹介する。

記事は課題を3つ挙げる。1つ目は、入荷、保管、補充、ピッキング、出荷がそれぞれ別の自動化と指標で管理され、人員、設備、保管場所を奪い合う状態になっていることである。2つ目は、在庫不足、設備の停止、直前の注文変更といった例外を、決まった手順では解決できないことである。3つ目は、ダッシュボードで遅れが見えても、最適な対処を決めて間に合わせる手段がないことである。

改善は3段階で進むと示される。第1段階は、決まった作業を確実に実行するために自動化することである。第2段階は、予測と最適化の分析で、混雑や遅れを事前につかむことである。第3段階は、施設内の各工程にまたがって対処を決め、承認し、実行を見届けることである。例として、製造の遅れで補充が遅れ、出荷予定の注文が間に合わなくなる場合を挙げる。システムが出荷の遅れそうな注文を見つけ、補充の順番を上げるか、人員を振り替えるかを比べて案を示す。人が承認すると、システムが実行を見届け、遅れのおそれが消えたかを確認する。

記事は、既存の設備を入れ替える必要はないとして、進める際の要点を4つ挙げる。1つ目は、繰り返し起きる例外から着手することである。2つ目は、WMSの記録、在庫、注文の優先度、設備の状態を、同じ情報として参照できるようにすることである。3つ目は、システムが単独で実行してよい行動と、人の承認が要る行動を決めることである。4つ目は、例外の解決時間、期限どおりの出荷率、監督者の作業量、費用を測り、成果を確認してから他の業務へ広げることである。

出典 Supply & Demand Chain Executive（EY寄稿）／ 2026.11.07

注文管理AIエージェント米国

Blue Yonder — 遅れそうな注文をAIが見つけ、対処の選択肢を示す注文管理ソフトを発売

サプライチェーンの計画・実行ソフトを手がける米Blue Yonderは11月6日、小売業者と卸売業者向けに、AIを前提に作った注文管理ソフトを発売した。同社の製品群Cognitive Solutionsの新製品である。納期の約束、出荷、顧客対応、返品の各段階を、1つの注文の流れとしてつなぐ。販売、計画、実行のシステムも注文ごとに連携させ、条件が変われば、調達元、在庫の割り当て、対応を見直せる。最高製品責任者のGurdip Singh氏は、注文は供給網のほぼすべての部分に関わると述べる。

中心になるのは、AIの出荷担当エージェントと顧客対応エージェントである。遅れそうな注文を見つけ、関連するデータを1つの画面にまとめ、取りうる対応の得失を説明する。人の担当者は、導入企業が定めた規則と権限の範囲内で、対応を決める。

同社によると、店舗、物流施設、仕入先、輸送中の荷物、再販売できる返品の在庫をリアルタイムに把握し、正確な納期を約束できる。供給、需要、能力が変わると、影響を受ける注文を知らせ、割り当てと納期の再約束をまとめて行うよう提案する。返品では、規則と採算の基準に従って、再販売、修理、仕入先への返送などの行き先を決める。製品はクラウド型で、周辺のシステムを入れ替えずに、中核の機能から導入できる。同社は、2025年のブラックフライデーに700万件の注文引当を処理し、1億3,300万件超の配送予定日を計算したと説明する。導入企業は、小売、製造、物流事業者を合わせて3,000社超である。

出典 eCommerceNews Australia ／ 2026.11.06

AIエージェント供給網ソフト米国

Oracle — AIが業務を完了まで進める新機能Fusion Clawを、供給網ソフトの定期更新26Dに搭載

基幹業務ソフト大手の米Oracleは11月6日、供給網管理のクラウドソフトOracle Fusion Cloud SCMの定期更新26Dを公開した。主な新機能はFusion Clawである。AIで動く業務アプリケーションが、問題の分析、対応の計画、完了までの実行を、定められた業務ルールと権限の範囲内で進める。例として、製品チームが「部品表は発売に向けて準備できているか」と尋ねると、Fusion Clawが関連情報を集め、業務上のルールに照らして選択肢を評価し、次に取る手を提案する。ルールの範囲内で実行し、状況の変化に合わせて進行を監視する。

目標と方針は人が決め、重要な承認も人が行う。Oracleの業務ソフト群Fusion Applicationsが、権限と業務ルールを守らせ、行動の記録を監査できる形で残す。26Dでは、製品の発売準備、調達先の選定、供給計画の割り当ての各作業画面にFusion Clawを搭載した。以上は、Oracleの供給網製品管理担当副社長Daniel Bachar氏のブログによる。

物流施設向けには、Warehouse Execution Command Centerが、出荷関連の作業の優先順位を示し、作業の滞りへの対処と、人員と設備の活用を助ける。在庫では、AIエージェントが梱包の構成や代替の保管場所を提案し、荷物を扱う回数と、保管場所を手作業で調べる手間を減らす。品質では、検査のリスクや工程の不安定さを検知する画面も加えた。

出典 Oracle公式ブログ／ 2026.11.06

AI基盤契約物流米国

GXO — 物流施設向けAI基盤GXO IQを今年中に50超の拠点へ導入。労務管理システムも1つに統一

契約物流の世界大手である米GXOは、2026年7〜9月期の決算を発表した。売上高は前年同期より5.7%増の36億ドル、買収などを除いた増収率は6.4%だった。新規の受注は3億7,500万ドル（34%増）、営業案件の見込み額は過去最高の31億ドルである。最高経営責任者のPatrick Kelleher氏が、米物流専門誌Logistics Managementの取材に答えた。

Kelleher氏は、物流施設向けのAI基盤GXO IQを、今年中に50超の拠点へ導入する目標だと述べた。GXO IQには2つの役割がある。1つは、同社のAIツールを動かすための中間のソフト（ミドルウェア）である。もう1つは、AIが使うデータをためるデータ基盤である。同社は、AIエージェントを社内で、また外部企業と提携して開発している。例として、ファッション小売の顧客向けに、補充が必要なタイミングを伝えるツールを、同社は実演した。ピッキング場所の在庫がなくなりそうなことを示すだけでなく、過去の注文の傾向から、欠品の前に動くべきタイミングを伝える。

同社は、買収を重ねてきた経緯もあって複数あった労務管理システムを、1つの共通基盤にそろえている。2027年末までに、人件費全体の6〜7割にあたる拠点へ導入する見込みである。拠点間の人員の異動がしやすくなり、ある拠点で改善した仕組みを他の拠点へ広げやすくなり、労務管理にAIを加える余地も広がるという。Kelleher氏は、ロボットやAIを買うだけでは足りず、人、技術、業務の流れを組み合わせられる経験のあるチームが要ると述べた。

出典 Logistics Management ／ 2026.11.05

調査AI導入米国

Lean Solutions Group・Everest Group — AIを単発の用途から先へ進めた組織は69%、業務の流れを大きく見直した組織は19%

調査会社のEverest Groupと、Lean Solutions Groupが共同で公表した報告書によると、AIを単発の用途から先に進めた組織は69%だった。一方、人の専門家とAIが協働できるように、業務の流れを大きく、または全面的に見直した組織は19%にとどまった。同程度（大きく、または全面的）に従業員の役割を見直した組織は15%だった。調査の対象や回答数は、記事には示されていない。

Lean Solutions GroupのJack Freker最高経営責任者は、技術は分析、提案、自動化を大規模に行えるが、結果に責任を負うのは人だと述べる。AIから最も成果を得るのは、専門家、AIの技術、見直した業務の流れを組み合わせた組織だという。

出典 Supply & Demand Chain Executive ／ 2026.11.03