物流AIで結果が出ない人の共通点

AIで需要予測をやってみたけど、精度が上がらない。配送計画ツールを入れたが、担当者の手直しがなくならない。在庫管理にAIを使っているはずなのに、欠品も廃棄も減らない。物流やSCMでAIを試した人が口にする感想は、不思議なほど似ています。

共通しているのは「AIに渡すデータや文脈が足りない」という点です。AIは魔法ではなく、良い入力があって初めて良い出力を返します。何を渡すかを変えるだけで、結果は変わります。

需要予測の精度が上がらない人が見落としていること

需要予測に社内の販売実績データだけを使っていませんか。気象・競合動向・業界イベントといった外部情報が欠けていると、AIも「過去の繰り返し」しか出せません。

Perplexityに「来月の【業界名】の需要に影響しそな外部要因（気象・競合・イベント）をまとめてください」と投げると、最新情報を引用付きで整理してくれます。その内容をChatGPTに渡して「この外部環境と過去の販売データをもとに、発注量の増減を提案してください」と続ける。Perplexityでの情報収集に以前は週1〜2時間かかっていた作業が、この二段階で15分以内に終わります。

相模石油が配車台数を1台削減できた理由

石油配送を手がける相模石油（従業員78名）は、AI配車ツール「Loogia」を導入し、配送計画時間を担当者1人あたり約1時間からほぼゼロに短縮しました。配車台数も4台から3台に最適化。ドライバーの残業削減と有給取得率向上まで実現しています。

この事例で重要なのは「専用ツールを入れたこと」ではなく、「配送計画に必要な情報をAIに正しく渡す仕組みを作ったこと」です。専用ツールを導入しなくても、ChatGPTに「納品先リスト・数量・時間指定を渡すので、最も効率的な配送順序を提案してください」と頼めば、ルートの叩き台を即座に出せます。ヤマト運輸の事例でも示されているように、大手・中小問わず「AIへの指示の質」が成果を左右します。

在庫の発注点計算を毎月手でやっていませんか

安全在庫の計算式を知っていても、品目ごとに毎月手動で回している担当者はほぼいません。結果として発注タイミングが感覚頼みになり、欠品か過剰在庫のどちらかが続く。

ChatGPTに「品目A：リードタイム7日、平均日次使用量50個、需要の標準偏差10個、サービス率95%。安全在庫と発注点を計算してください」と入力すると、数秒で結果が返ります。複数品目のデータをCSVで渡して「一括で計算してください」と頼めば、数時間かかっていた作業が15分前後に収まります。

需要予測・配送計画・在庫管理のどれも、AIに渡す情報を整えるだけで変わります。ツールを増やすより、今使っているAIに何を渡しているかを見直すほうが早い。

ドリップ（執筆）

「AIを入れたのに変わらない」って、入れ方の問題だったりしますよね。

相模石油さんの事例、従業員78名でも配車台数まで減らせた。渡す情報を変えるだけで、現場の景色が変わる好例だと思います。

まず「Perplexityで外部情報を集めてからChatGPTに渡す」、その一往復から試してみてください。

あなたは物流・SCM分野のリサーチアナリストです。
以下の業界・商品カテゴリについて、来月の需要に影響しそうな外部要因を調べてください。

【業界】：【例：食品宅配・電子部品・建材】
【主要商品カテゴリ】：【例：生鮮食品・半導体・内装資材】
【対象期間】：【例：2026年9月】

以下の観点でまとめてください：
1. 気象・季節要因
2. 業界イベント・繁忙期
3. 競合・市場の動向
4. その他リスク要因

各項目に「発注量を増やす・減らすべき方向性」を一言で添えてください。

あなたは物流計画の専門家です。
以下の納品先リストをもとに、最も効率的な配送順序を提案してください。

【出発地（倉庫）】：【例：東京都品川区○○1-1-1】
【配送日】：【例：2026年9月1日（月）】

＜納品先リスト＞
1. 【例：A社（港区）／10:00〜12:00指定／段ボール20箱】
2. 【例：B社（江東区）／13:00〜15:00指定／パレット1枚】
3. 【例：C社（墨田区）／時間指定なし／段ボール5箱】

配送順序・理由・所要時間の目安も記載してください。

あなたは在庫管理の専門家です。
以下の品目データをもとに、各品目の安全在庫と発注点を計算してください。

【目標サービス率】：【例：95%（Z値＝1.645）】

＜品目データ＞
| 品目 | リードタイム（日） | 平均日次使用量 | 日次使用量の標準偏差 |
|【品目A】| 【7】 | 【50個】 | 【10個】 |
|【品目B】| 【3】 | 【200個】 | 【30個】 |

各品目について：
① 安全在庫（個）
② 発注点（個）
③ 補足コメント
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