日本の物流業界が「2024年問題」や2026年の改正物流効率化法への対応に追われる中、米国の物流巨人Ryder Technology（ライダー・テクノロジー）のCPOであり、デジタルフォワーダー「Convoy」の共同創業者でもあるGrant Goodale氏が、物流技術の歴史的転換点について語りました。
同氏は、現在のAI/LLM（大規模言語モデル）の普及を「第4の波」と位置づけ、これまでのテクノロジーとは次元の違う破壊的インパクトをもたらすと断言しています。
なぜ今、日本企業がこの海外トレンドに注目すべきなのでしょうか。それは、多重下請け構造や「FAX・メール・電話」への依存によってEDI（電子データ交換）化が一向に進まない日本の現場課題を、この「第4の波」が根本から解決する可能性を秘めているからです。
米国で進行する物流テクノロジー「4つの波」
Goodale氏は、過去20年間の物流業界に対するテクノロジーの変遷を「4つの波」に分類しています。米国市場におけるブレイクスルーの歴史は以下の通りです。
| 波の分類 | 発生時期 | ブレイクスルーの中核技術 | 物流現場へのインパクトと特徴 |
|---|---|---|---|
| 第1の波 | 2010年頃〜 | データの可視化 | Coyote Logisticsなどに代表されるダッシュボードによる意思決定支援 |
| 第2の波 | 2015年頃〜 | スマホとセンサー化 | ドライバーの個人スマホをGPSやセンサープラットフォームとして活用 |
| 第3の波 | 2018年頃〜 | ブロックチェーン | 決済や契約の透明化に期待が集まるも実用化と普及は限定的な結果に |
| 第4の波 | 現在 | AI/LLM（大規模言語モデル） | 非構造化データを処理しシステム間連携の中間コストを破壊 |
第4の波の核心は「受信トレイ問題」の根本的解消
これまでの機械学習（予測AI）は、到着時刻（ETA）の計算や需要予測の精度向上にとどまっていました。しかし、第4の波であるLLMの真価は、フリーフォーマットのテキストメールやバラバラな形式のスプレッドシートといった「非構造化データ（汚いデータ）」を読み解き、決定論的（deterministic）な出力へと変換できる点にあります。
EDI（電子データ交換）とAPI連携の終焉
これまで、企業間で大量の荷物データをやり取りするには、高額なコストをかけてEDIネットワークを構築し、お互いのシステムが理解できるようにデータ形式を翻訳・マッピングする「中間ネットワーク」が必要でした。
しかしLLMを用いれば、「75件の荷物ステータスを教えて」というメール本文や、雑にペーストされたIDリストをAIが直接理解し、自社の基幹システムから瞬時に情報を抽出して顧客へ自動返信することが可能になります。多額の費用と時間を要するシステム間連携（APIやEDI）が不要になるという事実は、BtoB物流の商習慣を根底から覆すインパクトを持っています。
先進事例：AI自動化の時代における「人間の再定義」
AIによる劇的な業務効率化が進む一方で、Goodale氏は「AIが人間を完全に置き換える」というテクノロジー脅威論を明確に否定しています。
ルーチンワークの排除と並行処理スケールアウト
ConvoyやRyderのオペレーションにおいて、AIは人間から仕事を奪うのではなく、「スケールアウト（水平拡張）」を実現するための強力なツールとして機能しています。
従来であれば、人間の担当者が1件ずつ電話をかけたり、メールを返信したりして数時間かかっていた単純作業（grunt work）を、AIが並行して瞬時に処理します。これにより、人員を増やさずに10倍以上のタスクを消化できる体制が整います。
例外事象の解決に不可欠な人間の「判断力」
AIが日常的な問い合わせの大部分を処理するようになっても、現場では依然として人間の介入が不可欠な領域が残ります。
- 荷物の破損や過不足（OS&D: Over, Short, and Damaged）に伴うトラブルシューティング
- 施設での待機時間（ディテンション）に関する臨機応変な顧客交渉
- 現実世界の物理的な制約（天候、通行止めなど）に対する柔軟な適応
過去に銀行のATMが登場した際、数十年後に窓口業務担当者の数がピークに達した歴史が示すように、AIは仕事を消滅させるのではなく、人間が最も価値を発揮する「高度な判断業務」へと労働の質を進化させるのです。
参考記事: 電話やFAXを根絶！物流の86%を自動化する自律型AI導入・3つの成功アプローチ
日本の物流企業への示唆：AIの恩恵を享受する3つの生存条件
米国の動向を踏まえ、日本の物流企業が第4の波を乗りこなし、熾烈な競争環境を生き抜くための具体的なアクションを提示します。
1. 相手にシステムを強要しない「歩み寄りの自動化」
日本の物流業界特有の多重下請け構造において、すべての小規模運送会社やサプライヤーに最新のクラウドシステムや専用アプリの導入を強制することは非現実的です。
しかし、第4の波のテクノロジーを使えば、相手が送ってくるアナログなメールやFAX相当のPDFデータを、受信側（自社）のLLMでデジタルデータに変換して処理できます。相手のアナログを許容しつつ、自社の裏側だけを高度に自動化するアプローチこそ、日本の商習慣に最も適したDXの最適解と言えます。
参考記事: DHLが配送予約を自動化。物流現場を変える「エージェント型AI」の正体
2. データサイロの解消とクレンジングの徹底
Goodale氏がAI導入を急ぐ企業に対して最も強く警告しているのが「データ基盤の整備」です。
どれほど高価で優秀なAIを導入しても、社内のデータが部署ごとにサイロ化（孤立）し、クレンジング（データの整形・標準化）されていなければ、出力される結果は悪化の一途をたどります。「ファーストムーバー（先行者利益）」を盲目的に追いかける前に、まずは属人的な配送ルール（SOP）や個人のPCに散在するExcelデータを統合し、システムが読み取れる状態に投資することが成功の絶対条件です。
3. エージェント型AIと人間の協調体制の構築
「システムにすべてを任せて完全無人化する」という極端なプロジェクトは、現場の混乱を招き頓挫するリスクが高いのが現実です。
AIを単なる予測ツールとしてではなく、システム操作や外部との一次対応を自律的にこなす「エージェント（代理人）」として迎え入れること。そして、システムが判断に迷った際のエスカレーションパス（人間への引き継ぎルール）を事前に設計し、人間とAIがそれぞれの得意分野で協働する体制を今すぐ構築すべきです。
まとめ：次世代の物流インテリジェンスに向けて
Ryderが2022年に買収したイノベーションラボ「Baton」では、業界最大級のサプライチェーン網を舞台に、AIを活用した意思決定の高度化や精緻なプランニングの実装を進めています。Goodale氏の言葉通り、今後数年で同社のソフトウェアとサービス群は、AIを前提とした全く新しい形へと進化を遂げるでしょう。
「第4の波」はすでに日本の足元まで到達しています。技術の進化を傍観するのではなく、自社のデータ基盤を整え、来るべきAI革命に対応する準備を急ぐこと。それこそが、労働力不足の荒波を乗り越え、持続可能なサプライチェーンを築くための唯一の道です。
出典:
– FreightWaves
– Ryder System 公式サイト
