請求・支払いなどの管理業務の自動化・シェアード化も視野に
JDSCは11月5日、倉庫・輸配送の現場から本社の管理業務に至るまで物流現場における意思決定を、AIを活用することで最適化するソリューション「Logi-one Engine」（ロジワンエンジン）の提供を同日、開始したと発表した。
「Logi-one Engine」は、荷役・保管・輸配送などの各業務を担うAIエージェントと、全体を統括する「物流業務オーケストレーター」で構成。トラックの遅延や早着といった日々の変動、気候の変化による需要の変動などに応じて作業計画を自動で組み直し、現場のスタッフそれぞれに最適な指示を出せるようにする。
Logi-one Engineのシステムイメージ（JDSC提供）
従来のWMS（倉庫管理システム）やTMS（輸配送管理システム）は各領域の管理に長けている一方、領域をまたいだ全体最適の判断は人に委ねられているのが現状だった。JDSCは現場と管理の分断をAIで解消するため、「Logi-one Engine」の開発にこぎ着けた。
既存のWMS・TMS・シフト管理などのデータを基盤に、荷役・保管・輸配送の各AIエージェントが作業計画を最適化する。上位の「物流業務オーケストレーター」がAPIを通じて各エージェントを連携させ、売上・品質・コストを俯瞰した全体最適の判断を行う。
倉庫・輸配送の作業計画を自動で最適化するため、属人的な計画立案を標準化し、担当者が変わっても同じ品質を保てるようにする。
また、トラックの遅延・早着や人員の充足状況などの変化を受け、AIエージェント同士が連携して計画を自動で組み直す。
加えて、最適化した指示を、スマートフォンアプリの通知や音声、スマートグラスなど現場に合った手段で届ける。現場の担当者らは両手を使ったまま作業を止めずに、日報まで自動で記録できる。
請求書の入力・突合作業をAIが担い、人による確認は例外対応のみに絞り込めるようにする。並行して拠点や企業ごとに異なる業務プロセスを標準化・集約し、共通のKPIで横断的に把握できるようにすることを想定している。
JDSCが、対象業務・拠点の特定と効果試算から、AIエージェントの構築、既存の基幹システムとの連携、導入後の運用改善まで一貫して支援。導入の際は物流拠点の運営や輸送コストの最適化の実績を持つシニアエキスパートが協力する。
拠点最適化、庫内生産性向上、自動化導入（ロボット、マテハン、WMS）、倉庫建築支援まで幅広く対応すると強調している。
JDSCは、まず倉庫・輸配送の作業計画最適化と現場への指示配信から提供を開始。今後は請求・支払いなどの管理業務の自動化・シェアード化、さらに共通KPIによるグループ経営基盤としての可視化へと対象を広げ、他業種への展開も計画している。さらに、フィジカルAIとの連携により、計画から現場作業の実行までの自動化を進め、他業種への展開も視野に入れている。
（藤原秀行）
