投稿者 global-ai-media 
海運大手マースクとハパックロイドによる新アライアンス「Gemini Cooperation」が、紅海を経由する航路再編を発表しました。このニュースは物流業界の再編を示すものですが、AI実務者の視点からは、複雑化するサプライチェーン管理（SCM）におけるデータ活用とAIの重要性が透けて見えます。本稿では、物流・海運領域におけるAI活用の現在地と、日本の「2024年問題」解決に向けた示唆を解説します。
「Gemini」の名が示す、連携と最適化の時代
海運大手のA.P. モラー・マースク（Maersk）とハパックロイド（Hapag-Lloyd）が提携する「Gemini Cooperation」が、紅海情勢の緊迫化を受けて航路変更を余儀なくされています。ここでの「Gemini」はGoogleの生成AIモデルのことではなく、海運アライアンスの名称ですが、このニュースは奇しくも現代のビジネス課題を象徴しています。それは、「不確実な環境下での動的な意思決定」の必要性です。
地政学リスクや気候変動により、従来の「固定化された計画」は通用しなくなっています。ここで注目すべきは、こうした複雑な変数を処理するために、物流業界でAI（人工知能）や機械学習（ML）の実装が急速に進んでいるという事実です。
サプライチェーン・レジリエンスを高めるAI技術
現代の物流において、AIは単なる自動化ツールではなく、リスク回避の羅針盤となっています。
- 予測的AI（Predictive AI）によるルート最適化：
過去の運航データ、気象情報、地政学的なリスク情報を統合し、最適な航路をリアルタイムで算出する技術です。従来の数理最適化に加え、深層学習を用いることで、熟練した航海士や運行管理者の勘所をモデル化する動きが進んでいます。 - 生成AI（Generative AI）によるドキュメント処理：
海運・貿易実務は、B/L（船荷証券）や通関書類など、膨大な「非構造化データ」が飛び交う世界です。大規模言語モデル（LLM）を活用し、異なるフォーマットの書類から重要項目を抽出・照合することで、バックオフィス業務の劇的な効率化が期待されています。
日本の「2024年問題」とAIの接点
視点を日本国内に向けると、物流業界は「2024年問題（トラックドライバーの時間外労働規制強化に伴う輸送能力不足）」という喫緊の課題に直面しています。グローバルな海運の動向は、国内の陸運にも波及します。
日本企業においては、以下のようなAI活用が現実的な解として求められています。
- 積載率の向上： AI画像認識や3Dパッキングアルゴリズムを用いて、コンテナやトラックへの積載効率を最大化する。
- 需要予測の精緻化： 過剰在庫や欠品を防ぐため、POSデータや季節要因を加味した需要予測を行い、無駄な輸送そのものを減らす。
- 非定型業務の自動化： 電話やFAXが残る現場において、音声認識AIやOCR（光学文字認識）とLLMを組み合わせ、受注処理をデジタル化する。
リスクとガバナンス：AIに「任せきり」にしない
一方で、物流領域でのAI活用には特有のリスクも存在します。生成AIが事実と異なる回答をする「ハルシネーション」が通関書類で発生すれば、法的な問題や貨物の滞留に直結します。また、ルート最適化AIが「効率性」のみを追求した結果、安全性やコンプライアンスを軽視するルートを提案する可能性もゼロではありません。
したがって、AIを導入する際は、「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」が不可欠です。AIはあくまで提案を行い、最終的な承認や例外対応は人間が行うという業務フローの設計が、ガバナンスの観点から強く推奨されます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の海運ニュースとAI技術の動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- 「部分最適」から「全体最適」へのシフト：
AIを単なる省力化ツールとして使うのではなく、調達から配送までのサプライチェーン全体をデータで繋ぐための「結合点」として位置づけること。 - レガシーシステムとの共存戦略：
日本の物流現場には古い基幹システムが多く残っています。すべてを刷新するのではなく、API連携やRPA、そしてLLMを活用した「ラッパー（Wrapper）」層を作ることで、既存資産を活かしつつAIの恩恵を取り入れる現実的なアプローチが有効です。 - 現場の暗黙知のデータ化：
ベテラン担当者の頭の中にある「配送ルートの勘」や「段取り」を、AIの学習データとして形式知化することが、労働力不足時代を生き抜く鍵となります。