AOSデータ社、X-Techの物流テックでロジスティクス業界の効率化 「物流データプラットフォームAOS IDX」をLogisticsTech関連事業にInside実装サービスを開始

～タイパのいい物流にデータを用いるData to AI®仕事術～

クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、物流テックでロジスティクス業界の効率化を支援する「物流データプラットフォーム AOS IDX」(https://AOSIDX.jp/)のInside実装サービスを、2023年6月8日より販売開始することをお知らせします。

■物流業界において高まるLogisticsTechのニーズ
「LogisticsTech」は、Logistics（物流）とTech（テクノロジー）を組み合わせた造語で、製品やサービスの運送、配送、在庫管理、需要予測、サプライチェーン管理などの物流プロセスを効率化、自動化、または最適化するための技術のことを指します。物流業界では伝統的な手法に代わってロジスティク技術が広く採用されており、以下のような技術が使われています。

・運送管理システム(TMS):
運送管理システムは、運送の計画、実行、最適化を手助けするソフトウェアです。これには出荷のスケジューリング、ルートの最適化、貨物追跡、請求書と支払いの管理などが含まれます。
・ウェアハウス管理システム(WMS):
ウェアハウス管理システムは、在庫管理、ピッキングとパッキングのプロセス、商品の受け取りと出荷など、倉庫内の操作を効率化するソフトウェアです。
・在庫管理システム：
在庫管理システムは、在庫の追跡と管理を自動化し、過剰在庫や在庫切れを防ぐことを目指すソフトウェアです。
・データ分析とAI：
データ分析ツールは、大量のデータから有用な洞察を引き出すのに役立ちます。AIと機械学習は、需要予測、在庫管理、配送の最適化などの分野で利用されます。

これらの技術は、物流業界がよりスマートで効率的に物流事業を行えるように支援し、コストを削減し、サービスレベルを向上させるために活用されています。

物流業界では、タイムパフォーマンスの改善が重要な目標であり、これは顧客満足度の向上、コスト削減、競争力の強化に直結します。LogisticsTechのニーズが高まっている理由の一つは、これらのタイムパフォーマンスの改善を促進するためです。

具体的には以下のような点が考えられます。
・効率的なルート最適化:
LogisticsTechはAIや機械学習を活用して最適な配送ルートを計算します。これは、交通渋滞や道路工事などの現実的な障害を考慮に入れ、配送時間を最小限に抑えることが可能です。
・在庫管理の改善:
高度な需要予測アルゴリズムにより、商品の在庫が適切に管理され、商品が必要なときに必要な場所に存在することを保証します。これにより、商品の欠品や過剰在庫による配送遅延を避けることができます。
・自動化とロボティクス:
倉庫内のピッキングやパッキングなどの作業を自動化するロボティクス技術は、処理速度を向上させ、エラーを減らし、全体的な配送時間を短縮します。
・リアルタイム追跡と予測:
IoT技術を使用すると、荷物はリアルタイムで追跡でき、予期せぬ遅延が発生した場合でも顧客に対して正確な配送時間を予測し通知することができます。
・予防的メンテナンス:
AIとIoTは、運送機器の故障を予測し、計画的なメンテナンスを行うことを可能にします。これにより、故障による遅延を防ぐことができます。

以上のように、LogisticsTechは、タイムパフォーマンスの向上を実現するための様々なツールと技術を提供します。これらにより、物流業界はより迅速、効率的で信頼性の高いサービスを提供することが可能となります。

以上のような理由から、物流業界ではロジスティックテックのニーズが増加しています。

■物流の2024年問題
2024年問題とは、2024年4月から施行される働き方改革関連法により、時間外労働の上限が原則100時間に制限されることで、物流業界に大きな影響を与える可能性がある問題です。

物流業界では、長時間労働が常態化しており、ドライバーの平均労働時間は約100時間です。そのため、時間外労働の上限が100時間に制限されると、ドライバーの労働時間が削減され、物流量の減少や価格上昇などの問題が発生する可能性があります。

また、物流業界は人手不足が深刻化しており、ドライバーの確保が困難な状況です。そのため、時間外労働の上限が制限されると、物流量の減少や価格上昇などの問題がさらに深刻化する可能性があります。

2024年問題への対策として、物流業界では、自動運転車やドローンなどの新技術の導入や、物流拠点の集約化などの取り組みが進められています。しかし、これらの取り組みには時間と費用がかかるため、2024年問題への完全な対応は難しいと考えられています。

2024年問題は、物流業界だけでなく、日本の経済全体に大きな影響を与える可能性があります。そのため、物流業界と政府は、2024年問題への対策を早急に検討する必要があります。

■物流業界におけるデータ管理の課題
2024年問題を解決するためには、タイムパフォーマンスを改善するための効率の良いデータ管理が求められていますが、物流業界のデータ管理には、多くの課題があります。以下に、その主要なものをいくつか挙げてみます。
・データの断片化
・リアルタイムデータの欠如
・データの質
・データの互換性
・データのプライバシーとセキュリティ

これらの課題に対処するためには、データ統合、データ共有、データ保護などの方法が必要となります。また、AIや機械学習の技術を活用することで、データの分析や予測をより効果的に行うなど物流業界は先進的なテクノロジーを積極的に採用する必要があります。

■物流業界において物流データプラットフォーム AOS IDXが果たす役割
物流業界における物流データプラットフォーム　AOS IDXは、タイムパフォーマンスの改善のために以下のような重要な役割を果たします。

・リアルタイムのデータ共有:
物流データプラットフォーム　AOS IDXは、リアルタイムでデータを収集、保存、共有することが可能になります。これにより、遅延や問題が発生した場合でも迅速に対応でき、結果的に全体的なタイムパフォーマンスを改善します。
・効率的な意思決定:
物流データプラットフォーム　AOS IDXは、データを一元的に管理し、分析ツールを提供します。これにより、最適なルートを選択したり、在庫レベルを調整したりするなど、効率的な意思決定が可能になります。
・透明性の向上:
物流データプラットフォーム　AOS IDXは、供給チェーン全体の透明性を向上させ、予期せぬ問題に素早く対応できるようにします。これは、タイムパフォーマンスの改善に大いに貢献します。
・先見的な計画と予測:
物流データプラットフォーム　AOS IDXは、過去のデータと現在のデータを利用して未来を予測する能力を提供します。これにより、需要の高まり、在庫の不足、運送ルートの混雑などを事前に把握し、対策を講じることが可能となり、タイムパフォーマンスを大幅に改善します。
・一元化されたデータの管理:
物流データプラットフォーム　AOS IDXは、物流業務全体を通じて生成されるさまざまな種類のデータを一元化し、管理します。これにより、情報を容易にアクセスし、分析することができます。
・情報の透明性の提供:
物流データプラットフォーム　AOS IDXを通じてデータが共有されることで、サプライチェーン全体の透明性が向上します。これは、効果的な意思決定、問題の早期発見、パフォーマンスの向上に寄与します。
・コラボレーションの強化:
物流データプラットフォーム　AOS IDXによるデータの共有は、サプライチェーンの各構成要素間（例えば、供給者、物流業者、小売業者）のコラボレーションを強化します。これは効率的な作業流れと高い顧客満足度につながります。
・予測分析の可能性:
高品質なデータの集約により、予測分析が可能となります。これは在庫管理、需要予測、ルート最適化などの面で有用です。
・リアルタイム追跡と監視:
物流データプラットフォーム　AOS IDXは、貨物の現在位置、状態、予定配送時間などのリアルタイム情報を提供します。これにより、問題をすばやく特定し、必要な対策を講じることができます。
・コンプライアンスとセキュリティ:
物流データプラットフォーム　AOS IDXは、データの安全な管理と業界規制や法律への準拠を保証します。

これらの役割により、物流データプラットフォーム　AOS IDXは物流業界において重要な機能を果たします。それは、より効率的で予測可能で顧客満足度の高い物流サービスの提供を可能にするためのツールです。

■LogisticsTechとしての物流データプラットフォーム AOS IDX
物流データプラットフォーム AOS IDXは、物流とサプライチェーン管理に関連するデータを一元化、保存、分析、共有するためのクラウドベースのソリューションを指します。LogisticsTechとしてのその役割は、物流業界の効率性、透明性、予測可能性を向上させ、タイムパフォーマンスを改善することです。

具体的には、物流データプラットフォームAOS IDXは以下の機能を提供します：

・データの一元管理：
物流データプラットフォームAOS IDXは、異なるソースからのデータを収集し、一元管理します。このデータは、運送、在庫、需要予測、顧客サービス、財務など、業務全体に関連する情報を含みます。
・データの分析：
物流データプラットフォームAOS IDXは、収集されたデータを分析し、パフォーマンスの評価、トレンドの特定、将来の需要の予測など、有用な情報を提供します。これにより、企業はデータドリブン型の意思決定を行うことができます。
・データの共有とコラボレーション：
物流データプラットフォームAOS IDXは、関連するステークホルダー間でデータを共有します。これには、サプライヤー、輸送業者、顧客などが含まれます。これにより、全体的なサプライチェーンの透明性が向上します。
・予測モデリングと最適化：
物流データプラットフォームAOS IDXは、AIや機械学習を利用して需要予測、在庫最適化、ルート最適化などを行うために必要なデータをクラウド上で管理できます。

クラウドベースの物流データプラットフォームAOS IDXは、企業が自身の物流とサプライチェーンを効率的に管理し、ビジネスの成長と競争力を支えるための重要なツールとなっています。

物流データプラットフォームAOS IDX

■物流業務におけるデータの活用例
物流業務におけるデータデータの活用は組織の効率性、予測能力、顧客サービスの向上など、タイムパフォーマンスの改善のための具体的なデータ活用の例は、需要予測、ルート最適化、 在庫管理、顧客サービスの向上、パフォーマンス分析 などとなります。

これらは、データが物流業界においてどのように活用されているかの一部を示しています。物流データプラットフォームは、データを集約し、分析するためのデータプラットフォームを提供することで、タイムパフォーマンスの改善を助けます。

■「物流データプラットフォームAOS IDX」の特長
「物流データプラットフォーム AOS IDX」は、厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、ファイルビューアー機能、暗号化および監査機能、バックアップ機能、および大容量長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。AOS IDXはアセスメント環境で求められるすべての物流業界を支援するために設計されたクラウドストレージのSaaSです。

(1)物流データをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
(2)内部や外部と安全な共有をし、チームコラボレーションを効果的に行う
(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、物流業界のデータを安全に保つ
(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能
(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
(7)独自カスタムブランドでの展開、ロゴ設定可能
(8)マルチモーダルAIへの対応
(9)次世代知財検索エンジン Tokkyo.Aiの搭載

■タイパのいい物流にデータを用いるData to AI仕事術
タイムパフォーマンスを向上させるために物流データを活用するためには、AIに活用できる物流データプラットフォームの構築が必要となります。AIデータの源となる、各分野に分散されている大量かつ多岐にわたるデータドリブンのために物流データを効率的かつ安全に収集、保存、管理することが求められ、これらのAI学習データを適切に保存管理することができる AIデータマネジメントが重要です。AIの成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質とAIライフサイクルによるメンテナンスが重要な鍵となります。

物流データプラットフォームを活用することにより、膨大な量の物流データを管理することができます。例えば、在庫データ、運送データ、燃費データ、入荷データ、配送データ、販売データ、注文データなどを分析することで、運送管理、在庫管理、ウェアハウス管理、データ分析、サプライチェーン管理、トラック管理などを支援することができます。
AIの精度を高めるためには、データの品質を向上させることも重要です。物流データの管理は、データの品質を確保するためにも重要です。データの収集、整理、保存、共有、分析などの過程で、データの品質を確保することが必要です。

AOS IDXでは、こうしたAIライフサイクルの仕組みとマルチモーダルAIへの適用に基づき、AIデータにおけるAIシステムのためのAIデータ管理を行い、企業における優秀なデータがあって初めて優秀なAIシステムを実現できるというData to AIのコンセプトの元、AOS IDXによって、物流業界の発展に向けたプラットフォーム構築を支援します。

AIは、物流業界におけるタイムパフォーマンスの改善に大いに寄与しています。以下に12の主要な活用例をご紹介します：
1.需要予測:
AIは過去のデータから将来の需要を予測し、適切な在庫レベルの維持や、供給・需要のバランスを保つのに役立ちます。これにより、配送遅延を防ぐことが可能となります。
2.配送ルート最適化:
AIは複数の変数（交通、天候、道路状況など）を考慮に入れて最適な配送ルートを算出します。これにより、配送時間が大幅に短縮されます。
3.自動化されたピッキングとパッキング:
AIを搭載したロボットは、倉庫内の商品のピッキングとパッキングを高速化し、配送時間を短縮します。
4.リアルタイム追跡:
AIは配送物の現在位置と予想到着時間をリアルタイムで追跡し、配送のタイミングを正確に管理します。
5.プレディクティブメンテナンス:
AIは機器の故障を事前に予測し、ダウンタイムや配送遅延を防ぎます。
6.自動化された配送:
自動運転車両やドローンは、AI技術を用いて迅速かつ効率的に配送を行います。
7.在庫管理:
AIは在庫レベルを監視し、補充が必要なときに通知を出すことで、欠品による配送遅延を防ぎます。
8.フリート管理:
AIは車両のスケジュールを最適化し、運行時間を最大限に活用します。
9.価格最適化:
AIは市場の動向や需要の変動を考慮に入れて配送価格を最適化し、顧客の要望に応じた迅速な配送を実現します。
10.供給チェーンリスク管理:
AIは供給チェーンのリスクを予測し、予期せぬ遅延や中断を未然に防ぎます。
11.資源最適化:
AIは物流業界のリソース（人員、車両、倉庫など）を最適に利用し、全体的なパフォーマンスを向上させ、配送速度を速めます。
12.運送管理:
AIは複数の運送業者とのコミュニケーションを自動化し、最速の配送ルートや業者を選択するのに役立ちます。これにより、配送時間を最小限に抑え、タイムパフォーマンスを改善することができます。

以上のように、AIは物流業界において多くの分野で活用され、タイムパフォーマンスの改善に寄与しています。

■「物流データプラットフォーム AOS IDX」を支える各賞受賞実績の技術
「AOS IDX」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で14期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。

■「物流データプラットフォーム AOS IDX」サービス概要 （https://AOSIDX.jp/）
●サービス名： 物流データプラットフォーム AOS IDX（エーオーエスアイディーエックス）
●提供開始：2023年6月8日　　
●価格：月額16,500円（税込）～

【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社　代表者：春山 洋
設 立：2015年4月　所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）　
URL： https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。