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「Gemini」協力が、紅海情勢を踏まえた一部航路の変更と海軍支援の活用を発表しました。このニュースは一見、物流業界固有の話題に見えますが、AI実務者の視点では「不確実性下での動的な意思決定」という、現代企業が直面する普遍的な課題が浮かび上がります。本稿では、複雑化するグローバルリスクに対し、予測AIや大規模言語モデル（LLM）がどのようにサプライチェーンの強靭化（レジリエンス）に寄与できるか、日本企業の現状と課題を交えて解説します。
不確実な変数を「計算可能」にするAIの役割
今回のマースクとハパックロイドの事例は、地政学的リスク（紅海情勢）という予測困難な外部要因に対し、航路（ルート）とリソース（海軍支援）を最適に配分するという高度な意思決定の現場を示しています。従来、こうした判断は熟練者の経験と勘、そして定型的なシミュレーションに依存してきましたが、現代のAI技術、特に数理最適化と機械学習の組み合わせは、ここに新たな解をもたらしつつあります。
物流におけるAI活用は、単なる「配送ルートの最短化」から、「リスク回避とコストのバランス最適化」へと進化しています。例えば、過去の運航データに加え、気象情報、燃料価格、そして地政学的なニュースフィードをリアルタイムで統合し、数千通りのシナリオから「最も致命的な遅延を回避できるルート」を推奨するシステムは、すでに実用段階にあります。
生成AI（LLM）が担う「リスク・センシング」の可能性
ここで注目すべきは、ニュース記事にある「Gemini」という名称が偶然にもGoogleの生成AIと同じである点ですが、実際に生成AI（LLM）はサプライチェーン管理（SCM）において重要な役割を果たし始めています。それが「非構造化データのリスク・センシング」です。
従来のシステムでは、数値データ（コンテナ数や座標）の処理は得意でも、現地のニュース記事やSNS、規制当局の発表といった「テキスト情報」を即座にリスク判断に組み込むことは困難でした。しかし、LLMを活用することで、世界中の多言語ニュースを常時モニタリングし、「紅海エリアでの緊張が高まっているため、来週の航行リスクスコアを上昇させる」といった定性的な判断を、定量的なパラメータに変換してシミュレーションに反映させることが可能になります。
日本企業における「2024年問題」とAI活用の現実解
視点を日本国内に向けると、物流業界は「2024年問題（ドライバーの時間外労働規制）」による輸送能力不足という構造的な課題に直面しています。グローバルな航路変更のようなマクロな話だけでなく、国内配送網の維持というミクロな視点でも、AIによる効率化は待ったなしの状況です。
しかし、多くの日本企業において、AI導入は「現場の職人芸」との摩擦を生むことがあります。「AIが弾き出したルートよりも、ベテラン配車係の判断の方が現場の納得感が高い」というケースは珍しくありません。ここで重要なのは、AIを「全自動の決定装置」とするのではなく、「判断材料を提供する高度な参謀」として位置づけることです。マースクの事例でも、最終的な海軍支援の要請などは人間の経営判断でしょう。AIはあくまで選択肢の幅と精度を広げるツールであり、最終責任（ガバナンス）は人間が担うという原則を、組織文化として定着させる必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の物流ニュースを起点に、AI活用とリスク管理について以下の3点を整理します。
- 動的最適化へのシフト：固定された計画ではなく、外部環境の変化に応じてリアルタイムに計画を修正する「ダイナミック・プランニング」にAIを活用すべきです。
- 非構造化データの資産化：LLMを活用し、日報やニュース、メールなどのテキスト情報からリスクや予兆を抽出する仕組みは、物流に限らずあらゆる業界で競争優位になります。
- Human-in-the-Loop（人間介在）の設計：AIは確率論で最適解を出しますが、地政学リスクや人命に関わる判断には「文脈」を理解する人間が不可欠です。AIと人間が協調するワークフローの構築こそが、日本企業の強みを生かす道です。