物流倉庫のAI活用・自動化

物流倉庫のAI活用でできること

荷物の受け入れから保管、出荷まで、一つ一つの情報を正確に記録し、管理する仕事です。

そもそも、なぜその手間が生まれるのかは、物流倉庫で、その手間が生まれる理由で説明しています。

1. 荷受け・入庫計画

届いた荷物の伝票情報読み取り / 入庫予定と実際の荷物の照合 / 保管場所の割り当て計画 / 入庫情報の関係者への通知

• 届いた荷物の伝票を自動で読み取り、台帳に書き写し（書き写し係・届いた荷物の伝票情報読み取り）
• 入庫予定と実際の荷物の情報を自動で見比べ、違いを検出（見比べ係・入庫予定と実際の荷物の照合）
• 荷物の種類や量から最適な保管場所の割り当て計画を下書き（下書き係・保管場所の割り当て計画）
• 入庫した荷物の情報を関係部署へ自動で通知（見張り係・入庫情報の関係者への通知）

2. 在庫管理・棚卸

在庫データの定期的な更新 / 棚卸しリストの下書き作成 / 実際の在庫数と台帳の数の見比べ / 在庫変動の記録と関係者への通知

• 在庫データの変動を自動で記録し、常に最新の状態に更新（見張り係・在庫データの定期的な更新）
• 台帳のデータから棚卸しリストの下書きを自動で作成（下書き係・棚卸しリストの下書き作成）
• 実際の在庫数と台帳の記録を自動で見比べ、差異を検出（見比べ係・実際の在庫数と台帳の数の見比べ）
• 在庫の増減を記録し、関係者へ自動で通知（見張り係・在庫変動の記録と関係者への通知）

3. 出荷指示・ピッキング

注文情報からの出荷指示書作成 / 最適なピッキング経路の下書き作成 / ピッキングリストの下書き作成 / 出荷伝票の下書き作成

• お客様からの注文情報をもとに、出荷指示書の下書きを自動で作成（下書き係・注文情報からの出荷指示書作成）
• 保管場所と出荷数を考慮し、最適なピッキング経路を下書き（下書き係・最適なピッキング経路の下書き作成）
• 出荷指示書からピッキングリストの下書きを自動で作成（下書き係・ピッキングリストの下書き作成）
• 出荷する荷物の情報を元に、出荷伝票の下書きを自動で作成（下書き係・出荷伝票の下書き作成）

4. 梱包・発送準備

梱包資材の最適な選定 / 送り状情報の下書き作成 / 配送業者への情報連携 / 発送状況の記録

• 荷物のサイズや形状から最適な梱包資材を提案（見比べ係・梱包資材の最適な選定）
• 出荷情報から送り状の下書きを自動で作成（下書き係・送り状情報の下書き作成）
• 出荷情報を配送業者システムへ自動で連携（見張り係・配送業者への情報連携）
• 荷物の発送状況を記録し、関係者へ自動で通知（見張り係・発送状況の記録）

5. 返品・クレーム対応

返品理由の記録と分類 / 返品商品の状態確認と台帳更新 / クレーム内容の記録と担当者への通知 / 対応履歴の集計と報告

• 返品理由を読み取り、台帳に記録し分類（書き写し係・返品理由の記録と分類）
• 返品商品の状態を確認し、在庫台帳を自動で更新（見比べ係・返品商品の状態確認と台帳更新）
• クレーム内容を記録し、担当者へ自動で通知（見張り係・クレーム内容の記録と担当者への通知）
• 顧客対応の履歴を集計し、報告書の下書きを作成（まとめ係・対応履歴の集計と報告）

6. 請求・事務処理

保管料・作業料の計算 / 請求書の下書き作成 / 運送費用の集計 / 月次レポートの下書き作成

• 保管期間や作業内容から保管料・作業料を自動で計算（まとめ係・保管料・作業料の計算）
• 台帳のデータから請求書の下書きを自動で作成（下書き係・請求書の下書き作成）
• 運送費用のデータを集計し、レポートの下書きを作成（まとめ係・運送費用の集計）
• 月次の入出庫や在庫状況をまとめたレポートの下書きを自動で作成（下書き係・月次レポートの下書き作成）

物流倉庫でよくあるご相談の例

• 例：届いた荷物の伝票を読み取り、入庫予定と自動で見比べます。
• 例：在庫の変動を自動で記録し、棚卸しリストの下書きも作ります。
• 例：お客様からの注文をもとに、出荷指示書やピッキング経路を下書きします。
• 例：荷物の情報から最適な梱包資材を提案し、送り状の下書きも作ります。
• 例：返品理由やクレーム内容を記録し、担当者へ自動で通知します。
• 例：保管料や運送費を自動で計算し、請求書や月次レポートの下書きも作ります。

物流倉庫で、AIに任せられないのはどこですか？

預かり主の意向を、聞かずに決めることです。

AIが受け持つのは、書き写し・下書き・見比べ・まとめ・見張り・探し出しです。どれも、すでにある情報を動かす仕事です。

扱っている物は、自分の会社の物ではありません。どうするかを決める権利が、こちらにありません。

だから「勝手な処理」は、AIにはできません。伺うのは、いまも人です。

AIが減らすのは、伺う回数ではありません。入出庫の記録と、請求を突き合わせる手間です。