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　物流領域でもＡＩ活用の重要性が増すなか、独自ソリューションを積極的に開発しているのがＨａｃｏｂｕ（ハコブ、本社・東京都港区、佐々木太郎代表取締役ＣＥＯ）だ。従来から物流業界でのデータ活用による課題解決に向けて、「ＭＯＶＯ」シリーズをはじめとした多くのサービスを提供。その発展型として、ＡＩによるデータ化・データ利用を通じて物流業務の効率化に寄与する「AI-Driven Logistics（ＡＩドリブン・ロジスティクス）」を推進する。ＣＬＯ（物流統括管理者）などの意思決定のサポートを最大の目的に、ＡＩ活用サービスを次々とリリースしている。

「ＡＩが分析、ヒトが判断」の環境を構築

　Ｈａｃｏｂｕでは従来から、物流に関する意思決定を蓄積されたデータに基づいて行うことで課題解決につなげる「データドリブン・ロジスティクス」を推進し、その流れの中で物流領域におけるＡＩ活用にも乗り出している。２０２５年９月には物流×ＡＩの取り組みを加速させる実験場「MOVO AI Lab（ムーボ・エーアイ・ラボ）」を始動。サービスの第１弾として、課題の分析や施策立案を支援するＡＩエージェント「データ分析エージェント for MOVO Berth」の提供を開始した。

　同社では「データドリブン・ロジスティクス」のさらに先を行くデータ活用のビジョンとして、蓄積データをＡＩが利用することによって物流業務のさらなる効率化を実現する「ＡＩドリブン・ロジスティクス」の時代が来ていると提唱する。

　「ＡＩドリブン・ロジスティクス」の考え方について、坂田優取締役ＣＯＯは「物流業務のプロセスでは、基幹システムやＷＭＳ（倉庫管理システム）、当社の『ＭＯＶＯ』シリーズでカバーされている業務の先に、アナログなままで残されているプロセスがまだまだ多い。そうした部分をＡＩによって標準化する必要があり、加えて、需要予測や配車といった個社開発が必要な領域でもＡＩ導入の余地がある」と指摘する。そのうえで「ＡＩによってデジタル化された一連の業務プロセスを連携し、各プロセスからまたＡＩで物流関連データを取得・統合して、さらにそのデータをＡＩに取り込ませて活用していく」とし、「ＡＩでデータ化」→「ＡＩがデータ活用」→「ＡＩで業務自動化」→「ＡＩでデータ化」――の流れが「ＡＩドリブン・ロジスティクス」の基本サイクルであるとしている。

　「ＡＩドリブン・ロジスティクス」の目指す方向性として「ＣＬＯなどの意思決定の支援につなげていくこと」（坂田氏）と強調。ヒトが判断や調整、イレギュラー対応といったプロセスを担い、必要なデータの処理や分析、可視化、改善提案といった定型業務をＡＩが代替する――という環境の構築が重要だとしている。この〝棲み分け〟を確立し、物流全体の生産性や付加価値の最大化につなげることが、物流業界におけるＡＩ活用の理想像となる。

　将来的には、企業間物流における個社間の調整業務でも、両社がＡＩ技術と必要なデータ基盤を用意しておくことで、今後は人を介することなく、ＡＩが多くの調整業務を代替する未来も考えられるという。