製造業のAI物流、広島から社会実装へ。オンザリンクス、「製造業AI物流カンファレンス2026 in 広島」を開催

総務省・経産省・国交省らが登壇。フィジカルインターネットと広島AIプロセスの社会実装を産官学で議論し、成果資料を日英で公開

株式会社オンザリンクス

2026年10月29日 09時00分

株式会社オンザリンクス（代表取締役：東聖也）は、2026年10月14日、広島国際会議場で「製造業AI物流カンファレンス2026 in 広島」を開催しました。同社と広島AIアシュアランス協議会（Hiroshima AI Assurance Council、以下「HAAC」）は、カンファレンスで共有された議論や各界から寄せられたメッセージを、日本語・英語の資料として国内外へ発信します。[1][2]

開催の背景｜物流を「コスト」から「経営のOS」へ

人手不足、輸送力の制約、物流コストの上昇、在庫の過不足など、製造業・物流業が直面する課題は、一企業の努力だけでは解決しにくくなっています。本カンファレンスは「物流を経営OSとして設計する」をテーマに、在庫・輸送・現場のデータと意思決定を企業の枠を越えてつなぐ可能性を共有するために企画しました。総務省、広島県、製造業・物流・IT企業などの登壇者が、AIの活用と品質・信頼の両立について議論しました。[1]

当日の主なテーマ｜制度・現場・技術を横断

01 企業間連携　広島をフィジカルインターネットの実験都市とする可能性と、企業ごとに異なる制約や利害を越えた物流全体の最適化。

02 経営と現場　待機時間やデータ品質、物流効率化への対応を、現場改善にとどめず経営判断の課題として捉える視点。

03 AIの信頼性　広島AIプロセスの理念を実務につなぎ、AIの提案と実行判断を切り分け、条件・権限・証拠を確認し、必要に応じて人が関与する仕組み。

開催の成果を、使える知見として国内外へ

カンファレンスの成果を、実務に生かせる2資料として日英で公開しました。公式サイトから登録不要で閲覧できます。[1]

日英「AI HIROSHIMA Messages」　
物流、IT、投資、行政など、11人の寄稿を収録。各寄稿は本人の見解であり、参加者全体の共同提言ではありません。

日英「広島AI物流実践ガイド2026」　
AI物流の導入から運用まで、経営成果、判断の採用条件、役割・権限、証拠、例外対応を整理。ロードマップ、監査チェックシート、記録様式も収録しています。

広島での議論を、日本と世界の実践へ

経済産業省中国経済産業局、国土交通省中国運輸局、マツダ、叡啓大学によるパネルディスカッション

広島から始まるフィジカルインターネットの社会実装

経済産業省中国経済産業局・国土交通省中国運輸局・マツダ・叡啓大学の関係者は、広島をフィジカルインターネットの実験都市とする可能性を議論しました。

総務省、広島県、（株）AIアシュアランスによる、AIの品質・信頼性と国際的なルール形成をテーマとしたパネルディスカッション

AI物流の社会実装を支える制度・ルールと信頼の構築

総務省は広島AIプロセスを含む国際的なAIルール形成を紹介し、広島県・株式会社AIアシュアランスと、AIの品質・信頼を産業競争力につなげる可能性を議論しました。[1]

これに先立ち、オンザリンクスと株式会社AIアシュアランス（当時：株式会社GhostDrift数理研究所）は、「検証可能なフィジカルインターネット」構想を発表しています。各社の目的や既存システムを維持し、詳細な業務データの直接共有を前提とせずに、納期・負担上限・承認など共同物流の採用・実行条件を検証する構想です。[8]

国内技術成果①｜AI事業者ガイドラインとAISIの評価観点との対応

株式会社AIアシュアランスは、独自に進めてきた「責任OS」と国内の「AI事業者ガイドライン」に関する研究を、今回のカンファレンスに合わせて拡充しました。

企業間でAIの判断を利用する際に、判断根拠が正しく引き継がれることや、条件の変更時には再確認が必要になることなどを、一定の前提条件を置いたモデル上でLean4で形式的に検証しました。また、AIセーフティ・インスティテュート（AISI）が公表する評価観点との対応を整理し、新たな証明ファイルを公開しました。10月11日の公開自動検証にも成功しています。[3]

※本成果は独自の技術開発によるもので、AISIとの公式な連携・認証・採択や、AI事業者ガイドライン全体への準拠、実システムの安全性を証明するものではありません。

国内技術成果②｜OpenAI APIで、AIの提案と「実行してよいか」を比較

オンザリンクスと株式会社AIアシュアランスは、共同で進めてきた医薬品コールドチェーンのPoCを基に、カンファレンスに合わせて追加検証の成果を紹介しました。

AIアシュアランスが担当した実験では、OpenAI APIを用いた計30件の測定と、実行要求を人工的に設定した別の24件の模擬実験を実施しました。実API測定では不適合な実行提案は発生しませんでした。一方、模擬実験では、事前に定めた条件に適合しない19件の実行要求を遮断し、条件を満たす5件を通過させました。

検証結果と再検証用の記録はGitHubで公開しています。既存の共同PoCの判定エンジンやADIC証明書には変更を加えていません。[4]

※実API測定では不適切な実行要求が発生していないため、実APIに対する追加遮断効果は実測できていません。いずれも合成データを用いた検証であり、実際の出荷・設備制御は行っていません。

※国内版Lean4による検証とOpenAI API実験は別々の成果です。API実験全体の形式証明や、API応答の出所の第三者認証、センサー記録の真正性の確認を行ったものではありません。