人工知能（AI）と生成AIは、物流を リアルタイム価格設定、予測型計画、安全性の向上によってサプライチェーンを最適化し、持続可能性を高めることで変革できる。
量子コンピューティングは、高度なアルゴリズムと高速な計算を用いてイノベーションを加速させ、物流の効率性、トレーサビリティ、危機管理を革新するだろう。
ロボティクスとヒューマノイドは反復的な作業を担うようになり、コストを削減し、安全性を高める。その過程で、新たな社会契約が求められ、労働力の在り方も再構築されるだろう。
世界のサプライチェーンは、消費と人口の増加を背景に成長軌道にある。この変化に伴い、生産を強化し、計画、実行、協業、そして業績効率を改善する必要性が高まっている。
スピードと効率性に対する顧客の期待が勢いを生み出している一方で、持続可能性のパフォーマンスを改善する必要性にも注目が集まっている。
複合一貫輸送物流業界は極端に細分化されており、金融サービスや自動車などの他の主要産業と比べて、これまで多大なプロセスおよび情報技術の負債を抱えてきた。
しかし、人工知能（AI）、生成AI（GenAI）およびその他の技術の新たな進歩により、炭素排出量を削減しながら、効率性の向上を飛躍的に進め、拡大させる機会が生まれている。
AIが優先される時代へ
人工汎用知能（AGI）を含むAIの能力が、より手頃で利用しやすくなるにつれ、物資の輸送経路を最適化し、持続可能性とコスト効率を高める新たな実践的機会が生まれつつある。
ここ数年、高性能なグラフィックス処理装置（GPU）の価格が手頃になり、利用しやすくなったことで、AIとAGIはモバイル機器を通じて、エッジコンピューティング（データを遠隔のデータセンターよりもユーザーに近い場所で保存・処理する仕組み）において、ますます広く普及しつつある。
AIがもたらす予測可能性と利便性は高く評価されている。セキュリティや社会への影響はなお評価中であり、規制も追いつきつつあるが、日常生活における生産性の向上は明らかである。
AIは企業の基盤システムやエンドユーザーのデバイスに組み込まれつつある。2024年のThreatLabzの報告書によれば、AIは企業の取引のおよそ20％に影響を与えている。
自律的な注文生成のための需要シグナルの早期検知、船舶や鉄道車両の異常や故障の検知による安全性の向上、潜在的な損失や損害の防止といった高度なユースケースは、AIを活用した新たな機能の一部である。
計算速度により、ネットワークや需給シナリオのデジタルツインの開発が可能となり、より優れた計画、稼働率の向上、レジリエンスの強化につながる。フュージョンアルゴリズムは、平均絶対パーセント誤差を低減することで精度を高め、需給マッチングの精度を向上させ、無駄を最小化する。
AIは、到着時刻の精度を高め、遅延を減らすことで、貨物輸送の予測可能性を大幅に向上させる。AIベースの価格設定アルゴリズムは、スマートでリアルタイムな価格設定を可能にし、輸送コストを効果的に抑制するとともに、コストの流出箇所を最小限に抑える。
GenAIによる緩やかだが確実な浸透
GenAIの進歩は急速に進んでいる。懸念の声があるにもかかわらず、システムが複雑な言語能力を扱い、文脈に応じた応答を生成できるまで成熟するにつれ、GenAIを止めることはできない。これは生産性の向上に大きく寄与するものである。
Infosysの調査によれば、GenAIエージェントは企業内で徐々にその存在感を高めており、より速い導入ペースのもと、今後3年間で取引の5％から25％にまで拡大すると予測されている。実務的な監督のもとで、人間のように思考し、分析し、共感し、推論し、行動し、対話し、関与する能力を示している。
GenAIは、出荷やその状況に関する文脈に即した能動的なコミュニケーションを通じて、顧客体験を向上させる。GenAIとブロックチェーンの統合を活用して書類作成を自動化することで、国境を越えた取引が効率化され、混乱を最小限に抑え、物資のスムーズな移動が確保される。
労働組合との契約管理およびビジネスルールの実施（物流業界に特有の仕組み）が 簡素化され、迅速なルールの施行や従業員によるセルフサービス型の照会が可能となり、人の手による介入が減っている。GenAIの最新の進歩により、従業員、顧客、サプライヤー、物流事業者とのやり取りが強化され、スピードと効率性が向上している。
GenAIは画像分析においても重要な役割を果たしている。画像認識および映像コンテンツ生成における最近の進歩により、一貫した学習とより迅速な相関分析を通じて、欠陥検出の品質が向上している。画像処理能力の向上により、在庫点検、資産点検、損傷や保証の管理におけるドローンの導入も進んでいる。
今後10年間で、情報技術から産業用ロボティクスへの移行は急速に進むと見込まれ、企業は存亡の危機を回避するための準備を整えなければならない。
量子コンピューティングの夜明け
GPUの導入に伴い、AIの実行速度は飛躍的に向上した。GPUおよびチップメーカーは、より速く、より優れたイノベーションを競って進めている。量子コンピューティングはこれをさらに強化し、AIとGenAIの計算能力を増幅させ、物流におけるスピードと機動性を高めるだろう。
台帳ベースの取引（ブロックチェーン）の管理を向上させ、メーカーや小売業者のトレーサビリティを強化するだろう。また、在庫管理や真正性の検証も支援するだろう。
ショアのアルゴリズムは大きな数値を扱うことができ、取引のセキュリティを強化するため、出荷物の安全な取り扱いや機密性の高い製品の製造を可能にする。グローバーのアルゴリズムは デジタルツインの機能を強化し、危機をシミュレーションして機会を創出することで、組織の対応能力と緩和戦略を向上させることができる。
この技術的進化は、技術の導入を促進しながら、複合一貫輸送物流およびサプライチェーンの管理を革新するだろう。唯一の課題は、規模の段階に達するまでの計算コストである。
ロボティクスの進化
ロボットによって2025年までに8,500万の雇用が失われると予測されており、この数はさらに増加すると見込まれる。ヒューマノイドは、まずは安全上の懸念がある分野で実用化が見込まれ、判断を実行するために、継続的に反応し、相互作用するようになるだろう。
ヒューマノイドは、より低レベルの業務の選択肢となり、コストを削減し、顧客体験を向上させ、継続的に学習・改善していくだろう。これに伴い、人間とヒューマノイドの管理に関する新たな社会契約の形態も必要となる。
ロボティクスは、次のような作業を担えるよう強化されるだろう。担う業務、例えば梱包、仕分け、棚入れなどの単調な作業である。暗所倉庫、無人の積み降ろし、組立拠点の導入が増加すると見込まれ、ロボティクスの活用により危険な環境における安全性が向上するだろう。
変革の管理
今後10年間で、情報技術から産業用ロボティクスへの移行は急速に進むと見込まれ、企業は存亡の危機を回避するための準備を整えなければならない。
複合一貫輸送全体における協業、コミュニケーション、計画の改善は、潜在能力を引き出し、サプライチェーンの効率を高める世界的な重点分野となるだろう。地政学的な動向は、量子コンピューティングの能力とヒューマノイド技術を活用し、労働力不足に対応するとともに、供給の確保と現地化を推進する必要がある。
機械の増加は一人当たりのエネルギー消費量を増加させるため、これは矛盾をはらんでいる。しかし、機械がもたらす効率性の利点は、環境への影響を上回るだろう。
