物流業界は、ドライバー不足と「2024年問題」による輸送力低下という構造課題に直面しており、AIの活用が急務になっています。ここでは物流のAI活用を実例とともに整理し、複数用途を統合する osFoundry の使い方を、dgmの視点で解説します。

dgmはosFoundryの提供元とは独立した導入支援会社です。

物流で進むAI活用

  • 配車・ルート最適化 — 限られた人員で輸送を回す
  • 需要・出荷予測 — 波動に備えた計画
  • 倉庫自動化 — AMR/AGVなどによる省人化
  • 再配達削減 — 配送効率の改善

公開事例として、日本通運がアプリでAI出荷予測を提供した取り組み（2025年公表）などがあります。生産性向上やCO2削減の数値には報道ベースのものもあるため、本記事では断定を避けています。

制度的な前提：2024年問題と改正物流効率化法

2024年4月からドライバーの時間外労働に上限規制が入り、対策なしの場合の輸送力不足が国交省により試算されています。さらに改正物流効率化法が2025〜2026年に段階施行され、特定事業者には物流統括管理者（CLO）の設置義務などが導入されます。限られた人員で輸送を維持するため、AI活用の必要性が高まっています。

複数用途を一つに：osFoundryの適性

予測・配車・倉庫・問い合わせ対応を別々のツールで持つと、データもコストも分断します。osFoundry はモデル非依存の基盤で、自社データの上で複数用途のエージェントや自動化をまとめられます。業務自動化の進め方は 業務ワークフローのAI自動化 も参考になります。

dgmの役割

dgmはosFoundryの導入を専門とする独立した支援会社として、物流のどの業務にAIを適用するかの整理から実装・定着までを支援します。