ロジスティックス業務における人間とAIのバランス

Article by: Asst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., Senior Editor

消費者は需要ネットワークの中心にいる上で技術発展を推進する者であり、単なる供給モデルの最終点である製品受取人ではない。今までの直線的な供給モデルと違い、
現在の供給モデルは変化しつつある。なぜなら、企業が複雑な需要ネットワークの上に歩むには情報及び消費者の動きが技術の発展につながり、低コストでありながら、企業拡大に
つながる。

人工知能（AI）及びRobotics Automationシステムの発展は今まで問題とされてた
障害に打ち勝ち、サプライチェーンに革命を起こした。ただし、人の価値がなくなったわけ
ではない。なぜなら、現在の機構では問題の対策を記入し、AI同士で伝達できない。その
ため、テクノロジーと人は協力して現在及び将来のロジスティックス産業の目標を達成しな
ければならない。

Computer Visionの発展はロジスティックス業界に新たな角度の視点をもたらした。
AIテクノロジーによる確認もロジスティックス業界にもたらす一つの革命である。例えば、IBM Watsonの知識探索能力を使用して、資産メンテナンスの運用を実施した「AI-Driven Visual Inspection」がある。ロジスティックス産業又はその他の産業の資産である機械は
期間又は使用時間に伴い故障が考えられる。このシステムはIBM Watsonから撮影した
写真から解析し、故障場所・故障内容・修理及びメンテナンス方法を素早く教えてくれる
優れものである。
          このAIシステムは初めに運送レールにカメラを設置し、電車が通る度にコンテナの写真を撮り、その情報はIBM Watsonにアップロードされ、AIはこれまでの写真と比べて
故障を見つける。このAIはコンテナの組成が分かるようプログラミングされ、7種類の故障を分別する。つまり、写真の量が多ければ多いほどWatsonの判断精度が高くなり、現在では90％以上の故障が見つかるようになった。見つけた故障はWatsonによりメンテナンス
チームに情報が展開される。これはロジスティックス産業のみならず、その他の産業にも
応用でき、空運、車運又は海運に限定しない。

AIにより利益を生むのは大手のロジスティックス企業だけではない。中小企業も
AIの発展により利点が考えられる。最近、フランスのスタートアップ企業であるQopius社はComputer VisionシステムにAIテクノロジーMachine-Learning及び高性能知識探索能力を追加したことで製品の詳細をメーカー・ラベル・ロゴ・値段及びその製品の状態を検知する
ことができ、このシステムは製品在庫管理をリアルタイムでSKU（ストック・キーピング・
ユニット）を個単位で管理することが可能になった。そのほかにカナダのスタートアップ企業TwentyBN社はDeep-Learning AIの研究開発を実施し、ビデオから人間の複雑な行為を
暗号化している。このテクノロジーは多くの応用が可能になる。例えば、高齢者が転んだ時に検知するシステム、公共交通機関内のマナー違反、売店の盗み等に発展応用できる。
現在の倉庫には無数の監視カメラがあるため、このAIテクノロジーを追加することで作業
効率又は作業安全の向上につながる可能性が高い。

ロジスティックス産業のAIテクノロジーの未来は明るく、力強い。そのため、サプライチェーンのリーダーはDigital Transformation AIに力を加え、ついていることが当たり前の
時代になりえる。この進化はロジスティックス産業のスピード及び信頼性を向上し、自動的に動き、自由にカスタマイズ可能なり、人で作業する代わりになり上で、我々は作業から解放
される分、新たなテクノロジーを創造しなければならない。