物流業界の業務効率化におすすめのAI・RPAツールを徹底比較

物流業界ではEC市場の拡大と人手不足で、現場の負担が増しています。本記事では、AIとRPAの役割や使い分け、おすすめツール、活用方法、導入事例、成功のポイントまでを整理して解説します。自社に合う業務効率化の進め方を見つける参考にしてください。

物流業界で業務効率化が求められる背景と、AIとRPAの役割

EC市場の拡大と労働力不足が物流現場に与える影響

EC市場は過去5年間で23.1%増加し、2022年度の宅配便取扱実績は約50億個に達しました。一方で物流業界の労働力不足は深刻で、2030年度には最大25％の輸送力不足が見込まれます。ワークフロー自動化や配車最適化による業務効率化が急務です。

物流業界の業務効率化にAIとRPAはどう使い分けるのか

RPAは定型業務を自動化する技術で、24時間365日稼働でき、年間約1,900時間の作業を自動化できます。AIは需要予測や配送ルートの最適化など高度な判断を得意とします。両者の特性を理解し、生成AI活用や請求管理と組み合わせることが重要です。

物流業界の業務効率化に必要な業務可視化とコスト削減の考え方

業務効率化は、まず業務可視化で作業内容と工数を洗い出すことから始まります。運行管理や在庫管理の課題を整理すれば、AIとRPAのどちらを適用すべきかが明確になります。導入の目的を業務コスト削減や生産性向上に定めることが、成果を出す前提です。

物流業界の業務効率化におすすめのAI・RPAツール

BizRobo!（ビズロボ）

BizRobo!は、RPAテクノロジーズが提供するRPAツールです。専任のカスタマーサポートチームによる伴走型支援が特長で、定型業務の自動化から全社展開までを支援します。物流業界のデータ入力や在庫情報の更新など、幅広い業務への適用を検討できます。

会社名	RPAテクノロジー株式会社
本社所在地	東京都品川区東五反田5丁目22番37号 クロスオフィス五反田

公式サイト

RoboTANGO（ロボタンゴ）

RoboTANGOは、プログラミングの知識がなくても使える国産のRPAツールです。画面上の操作を覚えさせてロボットを作成でき、物流・運輸業の定型業務を自動化できます。記入ミスなどのヒューマンエラー防止や、配送プロセスの自動化に役立ちます。

会社名	株式会社リブ・コンサルティング
本社所在地	東京都千代田区丸の内1丁目8番3号 丸の内トラストタワー本館

公式サイト

UiPath（ユーアイパス）

UiPathは、AIとRPAを組み合わせた自動化プラットフォームです。AI-OCRによる紙帳票のデジタル化や、複数システムをまたぐ処理の自動化に対応します。日本通運などの物流企業での導入実績があり、大規模な業務の自動化を検討する企業に適しています。

会社名	UiPath株式会社
本社所在地	東京都千代田区丸の内1丁目6番5号 丸の内北口ビルディング

公式サイト

Microsoft Power Automate（マイクロソフト パワーオートメイト）

Microsoft Power Automateは、Microsoft 365と連携して業務フローを自動化するツールです。メールの添付ファイル処理や、データの転記、承認フローの自動化などに対応します。既にMicrosoft製品を利用している物流企業が、低コストで導入しやすい点が特長です。

会社名	日本マイクロソフト株式会社
本社所在地	東京都港区港南2丁目16番3号 品川グランドセントラルタワー

公式サイト

Gluegent Flow（グルージェント フロー）

Gluegent Flowは、クラウド型のワークフローシステムです。申請や承認を電子化し、ペーパーレス化と承認プロセスの迅速化を実現します。物流現場の各種申請や請求関連の承認業務をデジタル化し、担当者の作業工数と拘束時間の削減に貢献します。

会社名	株式会社チェンジ
本社所在地	東京都港区虎ノ門4丁目1番1号 神谷町トラストタワー

公式サイト

物流業界の業務をAIとRPAで自動化する具体的な活用方法

倉庫管理や在庫管理のデータ入力とヒューマンエラーをRPA導入で削減する方法

倉庫管理や在庫管理では、伝票からのデータ入力が日常的に発生します。RPA導入により入力作業を自動化すれば、ヒューマンエラーを大幅に削減できます。また、在庫情報をリアルタイムで更新でき、24時間365日稼働できるため、ペーパーレス化と工数削減も期待できます。

配送ステータス管理や問い合わせ対応をワークフロー自動化で効率化する方法

配送ステータスの確認や問い合わせ対応は、担当者の拘束時間が長くなりやすい業務です。RPAで追跡情報を自動取得し、生成AIで回答文を作成すれば、定型業務の負担を軽減できます。運行管理の情報も集約でき、対応品質の均一化にもつながります。

AIを活用した配送ルートの最適化と需要予測で配車業務を効率化する方法

AIを活用した配送ルートの最適化により、ドライバーの待機時間や走行距離を抑えられます。需要予測と在庫最適化を組み合わせれば、欠品防止や再配送の削減にも貢献します。AIとRPAの連携で配車業務を自動化することが、人手不足への有効な対策です。

物流業界におけるAI・RPAの導入事例

倉庫管理・在庫管理の業務効率が向上した導入事例

倉庫管理の分野では、AI-OCRで紙帳票をデジタル化し、RPAで在庫管理システムへ自動入力する取り組みが広がっています。業務可視化も進むため、作業の偏りや停滞箇所を把握しやすくなり、現場全体の業務効率向上に直結します。

配車・配送管理の業務を自動化した導入事例

配車・配送管理では、依頼受付から配車計画の作成までをRPAで自動化した事例があります。年間約1,900時間の作業を自動化できたケースもあり、配車担当者が荷主対応など付加価値の高い業務へ時間を割けるようになりました。

請求管理やデータ入力のコスト削減につながった導入事例

請求管理では、運賃データの集計や請求書作成が月末に集中しがちです。ノーコードで構築したRPAによりデータ入力を自動化し、ペーパーレス化も進めたことで、残業時間の削減とコスト削減を両立した事例があります。物流業界の業務効率化は、定型業務から着手するのが効果的です。

物流業界でAI・RPA導入を成功させる進め方と注意点

物流業界では人手不足やEC市場の拡大を背景に業務効率化が急務となっており、AIとRPAの導入を検討する物流企業が増えています。ただし、ツールを導入しただけで成果が出るわけではありません。対象業務の見極め、現場を巻き込んだ運用、セキュリティを含むツール選定の3点を押さえることが、導入成功の鍵となります。

導入前に整理すべき対象業務と目的の設定

AIやRPAの導入では、まず自動化の対象となる物流業務を洗い出し、削減したい工数やコスト、改善したい品質といった目的を数値で設定することが成功の出発点です。目的が曖昧なままでは、導入後の効果測定ができません。

対象業務を選ぶ際は、次の観点で優先順位を付けます。

• データ入力や帳票作成などの定型業務であるか
• 担当者の作業工数や残業時間への影響が大きいか
• ヒューマンエラーが発生しやすい作業か
• 業務フローが標準化されており、ルール化しやすいか

RPAは24時間365日稼働でき、年間約1,900時間分の作業を自動化した例もあります。一方、需要予測や配送ルートの最適化のように判断を伴う業務はAIが得意です。業務の性質に応じて両者を使い分けることが重要です。

現場社員を巻き込んだスモールスタートと運用定着のポイント

導入を定着させるには、現場社員を早い段階から巻き込むことが欠かせません。特定の業務や拠点に絞ったスモールスタートで効果を検証し、成功体験を積み重ねながら適用範囲を広げる進め方が、物流DX推進における現実的な手法です。

運用を定着させるポイントは次のとおりです。

• 現場担当者へのヒアリングを通じて、実際の作業手順や例外対応を把握する
• 自動化によって生まれた時間を、付加価値の高い業務へ振り向ける方針を共有する
• ロボットの稼働状況やエラーを管理する担当者を明確にする
• 業務フローの変更に合わせて、シナリオを定期的に見直す

RPA導入により最大2時間の余力が創出された事例もあり、従業員が負担軽減を実感できれば現場の協力も得やすくなります。ノーコードで扱えるツールを選べば、現場主導の改善も進めやすくなります。

導入時に注意すべきセキュリティやツール選定のポイント

物流業務では、取引先情報や配送先の個人情報など機密性の高いデータを扱います。ツール選定では、機能や費用だけでなく、アクセス権限の管理やログ取得といったセキュリティ要件を満たすかを必ず確認する必要があります。

選定時の主な確認項目は次のとおりです。

• 既存の在庫管理システムや配送管理システムと連携できるか
• 導入後の運用を支えるサポート体制が整っているか
• AIとRPAを連携させ、AI-OCRで読み取った帳票を自動処理できるか
• 将来の業務拡大に応じて、ライセンスを柔軟に拡張できるか

導入や運用の支援を外部に依頼する場合、費用と支援範囲は依頼先によって異なります。コンサルティング会社の費用相場は月額200万〜700万円で、事業戦略や業界の商習慣に合わせた施策設計から、導入後の実務まで一気通貫で支援を受けられます。システム会社やITベンダーの場合は月額30万〜100万円程度が相場で、ツールの設定や開発、データ連携といったテクニカルな実務作業の支援に限られます。自社の課題が戦略面か実装面かを見極めたうえで、依頼先を選びましょう。

よくある質問（FAQ）

物流業界で業務効率化が求められている背景について教えてください。

物流業界では人手不足が深刻な問題となっており、業務効率化が急務となっています。1995年から2015年に21.3万人が減少し、2030年までに24.8万人の減少が見込まれています。さらに、2024年問題で輸送能力が不足する可能性があり、2030年度には最大25％の輸送力不足が予想されています。物流業界の労働力不足は深刻な問題であり、限られた人員で配送や管理を回すためには、労働時間の短縮と業務の自動化が欠かせません。一方で、2024年のBtoC-EC市場規模は26.1兆円、2024年のBtoB-EC市場は514.4兆円に達しており、EC市場は過去5年間で23.1%増加しました。2022年度の宅配便取扱実績は約50億個にのぼり、荷物の増加がサプライチェーン全体の負荷を高めています。人手が減る一方で取扱量が増えるという構造が、AIやRPAを使った課題解決へのニーズを押し上げています。

物流業界の業務効率化にAIとRPAはどのように使い分ければよいですか？

AIは高度な判断や予測を得意とします。AIは需要予測と在庫最適化に活用され、AIは配送ルートの最適化に利用されます。一方、RPAは決められた手順を繰り返す定型業務に向いており、データ集計や入力などの作業を自動化します。業務効率化を図るためにはAIとRPAの特性を理解することが重要です。AI・RPAの連携により業務自動化が進み、AIとRPAの活用が業務効率化に寄与します。たとえばAI-OCRで紙帳票をデジタル化し、読み取ったデータをRPAがシステムへ入力する、といった組み合わせが物流現場で広く使われています。判断が必要な領域はAIツール、ルールが明確な反復作業はRPAと整理すると、導入範囲を決めやすくなります。

物流業界でRPAを導入するメリットは何ですか？

RPAは24時間365日稼働可能です。RPA導入により年間約1,900時間の作業を自動化でき、RPAは年間約1,900時間の作業を自動化するという成果が報告されています。また、RPA導入により最大2時間の余力が創出されます。RPAはヒューマンエラーを大幅に削減し、RPAは在庫情報をリアルタイムで更新します。物流業界へのAI・RPA導入は業務コスト削減に寄与し、担当者は入力や転記といった単純作業から解放されて、顧客対応や改善業務に時間を充てられるようになります。結果として労働時間の抑制にもつながります。

物流業界のAI活用では何ができますか？

物流AIの活用では、物流業務の情報整理を効率化できます。AIは物流業務の情報整理を効率化するため、膨大な受注や配送のデータを素早く把握できます。AI-OCRは紙帳票のデジタル化に使われ、AI-OCRは定型業務の自動化に役立ちます。さらに、配送業務でのAI活用例が存在し、需要予測、配送ルートの最適化、倉庫管理の効率化など活用法は多岐にわたります。AIの導入が目的化しないよう、どの課題を解決したいのかを明確にしたうえでAIツールを選ぶことが重要です。

物流業界の倉庫管理や在庫管理をAIで効率化する方法を教えてください。

AIは倉庫管理の効率化を実現します。AIは需要予測と在庫最適化に活用されるため、過去の出荷実績や季節要因から必要な在庫量を算出し、欠品や過剰在庫を防ぐことができます。また、RPAは在庫情報をリアルタイムで更新するため、在庫管理システムとの連携により棚卸や入出庫データの集計にかかる作業も軽減されます。AIが予測を担い、RPAが更新作業を担うという役割分担により、倉庫現場の負担を減らしながら精度を高められます。

物流業界の配送ルートや配車業務をAIで最適化するにはどうすればよいですか？

AI導入で配送ルートの最適化が可能です。AIは配送ルートの最適化に利用されるため、交通状況や積載量、配送先の条件を踏まえた管理配送が実現し、ドライバーの待機時間や走行距離の削減が期待できます。配車業務は熟練担当者の経験に依存しやすい領域ですが、AIを活用することで属人化を解消し、労働時間の平準化にもつながります。配送ステータスの共有をRPAで自動化すれば、問い合わせ対応の工数も抑えられます。

物流業界におすすめのRPAツールやAIツールにはどのようなものがありますか？

物流業界では、用途に応じて複数のツールを組み合わせるのが一般的です。定型業務の自動化にはRPAツール、紙帳票のデジタル化にはAI-OCR、需要予測や配送ルートの最適化には物流AIの専用ツールが選ばれています。AI-OCRは紙帳票のデジタル化に使われ、AIは配送ルートの最適化に利用されます。選定時は、既存の在庫管理システムとの連携性、サポート体制、現場の担当者が運用できる操作性を比較することが重要です。物流業界業務効率化のためのAI・RPAツールは、自社の課題を整理したうえで絞り込むと失敗しにくくなります。

物流業界でAIやRPAを導入した企業の事例について教えてください。

導入事例では、RPAによる作業の自動化とAIによる予測の組み合わせが成果につながっています。RPA導入により年間約1,900時間の作業を自動化した事例があり、デジパスは最短120分でデジタルデータを納品するという成果も出ています。また、配送業務でのAI活用例が存在し、AI導入で配送ルートの最適化が可能です。こうした事例からは、データ集計や入力といった定型業務から着手し、効果を確認しながらAIを活用した需要予測や配送管理へ広げていく進め方が読み取れます。

物流業界でAIやRPAを導入する際の注意点は何ですか？

最も注意すべき点は、AIやRPAの導入そのものを目的にしないことです。業務効率化を図るためにはAIとRPAの特性を理解することが重要であり、AIは高度な判断や予測を得意とする一方、RPAは決められた手順の繰り返しに向いています。適さない業務に導入すると、期待した効果が出ません。また、既存の業務フローが整理されていないままRPAを導入すると、非効率な手順をそのまま自動化してしまうおそれがあります。AI・RPAの連携により業務自動化が進むため、連携先のシステムや現場の運用体制も事前に確認しておく必要があります。

物流業界でAIやRPAの導入を成功させる進め方を教えてください。

導入を成功させるには、課題の洗い出しから始め、効果が見込みやすい定型業務を優先して小さく試すことが有効です。AIとRPAの活用が業務効率化に寄与するため、まずRPAでデータ入力や集計を自動化し、成果を確認してからAIによる需要予測や配送ルートの最適化へ範囲を広げます。物流業界へのAI・RPA導入は業務コスト削減に寄与するため、削減できた工数や労働時間を数値で把握し、現場の担当者と共有しながら改善を続けることが重要です。物流業界の労働力不足は深刻な問題であるため、継続的な運用体制づくりも欠かせません。

物流業界のAI・RPA導入にかかる費用相場と支援内容の違いを教えてください。

コンサルティング会社に依頼する場合、費用相場は月額200万円から700万円です。事業戦略や業界商習慣に合わせた施策設計から、ツール選定、現場への定着支援などの実務まで一気通貫で支援を受けられます。一方、コンサルティング会社以外のシステム会社やベンダーに依頼する場合、RPAツールの導入費用は初期費用で数十万円から数百万円、月額で数万円から数十万円程度が一般的な目安です。この場合の支援は、ツールの設定や開発、シナリオ作成、運用保守といったテクニカルな実務作業に限定されます。経営課題の整理や全社的な物流DXの設計まで求める場合は、コンサルティング会社が適しています。