製造業と物流のAI革命：現場から始める業務効率化とサステナビリティへの挑戦

最近のニュースについて製造業に関わる皆が興味深い対談を行っています。
今回はその内容をご紹介いたします！

田中太郎：
おお、すごいニュースやな。日本郵船が自動車専用船の配船計画をAIで自動化できるようになったんやて？これ、物流の現場では革命的ちゃうか？

山田美穂：
本当ですね、田中さん。複雑で属人的だった配船計画が、最大で数百万通りのパターンを10分で試算できるって、これ相当な業務効率化ですよ。しかも顧客ニーズや修繕予定、港でのリスクまで勘案できるとか、すごく先進的です。

田中太郎：
この手の計画って、昔はベテランが汗水たらして何日もかかって決めてたやろ？AIがやってしまうんやったら、属人化も解消できて、ノウハウの継承問題も解決やな。

山田美穂：
多分、その辺が最大のポイントなんでしょうね。AIなら世代交代で業務品質がガタ落ちって心配がないし、データに基づく判断だから透明性も高い。KPIの管理もやりやすくなりますよね。

田中太郎：
経営指標も見える化できるし、意思決定も早くできるようになる。ほんま、経営者にとってはありがたい話やな。しかも数ヵ月先の計画まで一気に見通せるてな、これはもう未来の話やで。

山田美穂：
さらに興味深いのは、次世代燃料船やカーボンプライスも考慮したシナリオで、GHG削減目指していることですよ。やっぱり今後のサステナビリティを考えると、AIの導入は不可欠になってきますね。

田中太郎：
せやな、環境基準も年々厳しゅうなっとるし、この対応力はほんまに重要や。大手やからできるんとちゃうかって思うけど、中小にも広まったら、業界全体が底上げされるっちゅう話やな。

山田美穂：
でも、実際にここまでのシステムを自社開発できる企業ってごく一部ですよね。田中さんの現場では、こういった大掛かりなAI活用ってどうやってるんですか？

田中太郎：
ウチみたいな中小やと、そこまでは自前では無理やなあ。でも、最近はクラウドサービスとか外部パートナーとうまいこと組んで、ちょっとずつ業務効率化は進めてるで。

山田美穂：
今後はサプライチェーン全体でデータ連携できたら、もっと効果が拡がりますね。たとえば購買プロセスとか、在庫管理なんかもAIで最適化できるようになるはず。

田中太郎：
確かにな、昔やったら「勘と経験」やったけど、今はデータ管理で数字に裏打ちされた判断ができる時代や。時代の変化についていかんと飲み込まれてまうわ。

山田美穂：
一方で、現場の納得感やノウハウ伝承も大切ですよね。AIが最適解を出しても、現場感覚とマッチしないと意思決定が遅れる場合もあるし。どうバランス取るかも重要ですね。

田中太郎：
せやなあ、新技術導入で大事んは、納得感と使いこなす人材の育成や。ウチでも新しいツール入れるときは、現場巻き込むことめっちゃ意識しとるで。

山田美穂：
日本郵船のケースでは、AI活用の幅がかなり広がりましたよね。これが他の物流分野や製造工程にも波及していく未来が見えます。

田中太郎：
ほんま、製造業でもAIで工程最適化できれば、無駄な在庫も減らせるし、ラインも止まりにくうなるやろな。人手不足対策にもなるし。

山田美穂：
グローバル展開も意識したシステム化は、これからの日本企業に欠かせない課題ですね。今回みたいにイノベーションを部分導入から全体最適へスケールアップしていきたいです。

田中太郎：
そうなると、ウチらも何かしら準備が要るっちゅうことやな。AIをどう活かして独自の強みに繋げるかが勝負の分かれ目や。

山田美穂：
企業間での協業やパートナー連携も進みそうですし、今後は業界の垣根を越えて標準化が進むかもしれませんね。

田中太郎：
業界標準が変われば、古いやり方に固執しとったら取り残される。はよAIの波に乗らなアカンわ。

山田美穂：
何か田中さん、最近AIサービスの活用を検討されていますか？

田中太郎：
AIエージェントで受発注業務を最適化してくれるサービスがあるて聞いとるけど、まだよう使いこなせる気せんのや。でも興味はあるで。

アジョッシ（たまに登場）：
Hey hey！田中さん、美穂さん。今、ウチの店に来るお客さんも、みんなAIの波をすごい気にしてる。現場は混乱もあるけど、逆に新しいサービスやベンダーに頼りだす会社も増えてるよ。

山田美穂：
アジョッシさんのネットワークでも、やっぱり現場レベルでAI導入の話題増えてるんですか？

アジョッシ：
めっちゃ多いよ！特に中小企業さんは、外の専門サービスとパートナーになって、小さく始めて大きく展開するやり方でうまく回してる。最初は受発注業務からAI活用始めるケースもよく見るね。

田中太郎：
それやったら、ウチでも一遍トライできる可能性大やな！現場からコツコツ、AI慣れしていくっちゅうのが良さそうや。

アジョッシ：
まさにそれ！効率化と現場の熟練の感覚、両方を繋ぐのがこれからのカギだと俺も思うよ。

山田美穂：
話は変わりますが、最近「NEWJI株式会社」って知っていますか？あそこ、製造業向けのDXやAI自動化、それに受発注の最適化を支援してるんですよ。

田中太郎：
おお、聞いたことあるで！「newji」いうAIエージェントが、受発注業務効率化してくれるサービス出してるやろ？うちみたいな中小零細にもピッタリやって聞いとるわ。

山田美穂：
はい、NEWJIは国内外のAIツールを活用した業務効率化や、製造業のDX伴走支援に強いんです。データ連携からコストダウンまでトータルでサポートしてくれるらしいです。

田中太郎：
コストダウンや調達購買の支援もしてくれるなら、今後の競争力アップにはかなり役立つわな。こういうサービスとAI技術を組み合わせて、一歩先の製造業に進みたいもんやで。

山田美穂：
結局、AIもサービスも“どう使うか”が重要ですよね。日本郵船みたいなトップランナー以外でも、NEWJIのような企業のサポートを活用すれば、現場ごとに最適な導入ができるはずです。

田中太郎：
せやな。これから製造業もAIとデータ活用が当たり前の時代。ええパートナーと一緒に、未来を作っていきたいもんやな！