課題の特定から解決まで現場で完結目指す
三井倉庫ロジスティクスと日本IBMは7月16日、現場社員が課題を特定し、AIを活用した業務アプリケーションの企画から開発・運用までを自ら主導する、実践型のDX人材育成モデルを共同で構築したと発表した。
三井倉庫ロジが持つ物流現場の業務知見と、日本IBMのAI活用やAI駆動開発、人材育成、業務変革の経験を組み合わせ、課題の特定からAIを活用した解決までを現場で完結できるDX推進人材の育成を目指す。
今回のモデルは、現場社員がAIツールの利用者にとどまらず、自ら課題を特定しAIを活用して解決までを実践しながら学ぶOJT形式のプログラム。
AIを活用した業務アプリケーションの企画・開発・実装・改善を通じて、業務変革を推進する実践力を養うことを想定している。
対象者は物流現場および関連部門で業務に精通した社員から選抜、日常業務と並行して取り組む。
一連のサイクルは以下の通り。
1. 現場起点での課題特定・定義
日常業務の中から、三井倉庫ロジの現場社員が課題を発見・特定し、現場視点で自ら要件を整理する。
2. AIを活用したアプリケーション開発
日本IBMのAI駆動開発および業務変革支援のノウハウの下、三井倉庫ロジの現場社員が主体となって業務アプリケーションの企画・開発を行う。また、日本IBMは課題整理からユースケース設計、アプリケーション開発、運用定着までを伴走支援する。
3. 運用・改善の継続
開発した業務アプリケーションを実際の業務に導入し、効果検証と改善を繰り返すことで、現場主導で継続的な業務変革を推進する。
新モデルの本格展開に先立ち実施したトライアルでは、三井倉庫ロジの現場社員8人が参加。実際の業務課題をテーマにして、AIを活用したアプリケーション開発に取り組んだ。
開発事例には、過去の入出荷実績などのデータを基に物量を予測し、最適な作業計画の立案を支援する「AI物量予測アシスタント」や、物流品質上の課題が発生した際、当該商品の画像データを生かして原因の特定や再発防止策の提示を行い、物流現場の品質向上を支援する「物流品質解析ツール」などがある。
各アプリケーションは、既に現場で運用を開始しており、現場主導によるAI活用の実効性を確認しているという。
現場社員が自ら課題を発見し、AIを活用した解決策を企画から開発・運用まで担えることを示すとともに、DX推進人材の育成と継続的な業務改善を両立するモデルとしての有効性を実証できたとみている。
開発した業務アプリケーションの一覧（三井倉庫ロジ提供）
MSLは新モデルをDX推進人材育成の基盤として位置付け、今後3年間で50人規模まで拡大する方針。現場から創出したAI活用の知見やソリューションをグループ全体へ展開することで、物流オペレーションの高度化と新たな価値創出を促進し、社会課題の解決に貢献していきたい考えだ。
（藤原秀行）
