物流業界におけるAIの実装は、配送から倉庫管理まで広範囲に及んでいます。
実際、通信販売大手のA社では、AI需要予測の活用により、拠点間の在庫移動に伴う付帯作業を80%削減しました。加えて、大手小売企業のB社では、配送ルート作成にAIを導入。
複雑な店舗条件をクリアしながら、走行距離とコストの最小化を両立させています。

 AI導入をスムーズに進める「社内の進め方」

このような素晴らしい効果を持つAIですが、社内展開する際に最大の壁となるのが「現場の反発」です。
現場は現状のオペレーションを変えることに強い抵抗感を持っています。

この壁を突破するには、AIやDXを単なる「人員削減の手段」としてではなく、
「人手不足を補い、従業員の皆様の過重労働を楽にする手段」として再定義し、現場の共感を得ることが不可欠です。

現場の納得感を得るために不可欠なのは、「経験や勘」に頼らない現状業務の客観的な可視化です。
BPEC(Business Process Engineering Cycle)を用いて業務をデータ化することで、以下の課題を浮き彫りにします。

 「どこにどれだけの無駄な時間がかかっているのか」
 「特定のベテラン社員にどれだけ業務が集中（属人化）しているか」

統一されたデータという「共通言語」を持つことで、現場・IT部門・経営層が一体となり、迷いなくBPR推進に取り組むことが可能となります。

可視化が完了すれば、AIの導入箇所をピンポイントで特定し、確実な施策立案が可能になります。

「時間がかかっている定型的な伝票処理」が浮き彫りになれば
⇒ AI画像認識やAI-OCRで自動化

「熟練者に激しく属人化している配車・配員計画」が判明すれば
⇒ AIルート最適化や需要予測システムへ移行

自社の業務プロセスを標準化（Fit to Standard）し、AIの真価を引き出すために。
まずはBPECで「現状の可視化」からスタートしませんか？

貴社のAI導入プロジェクトを確実な成功へと導く第一歩として、ぜひお気軽にお問い合わせください。

 お問い合わせはこちら：https://bpec.mt-square.co.jp/bpec/contact/