日立が考えるフィジカルAI活用による未来のロジスティクス

EC拡大による小口・高頻度化、約34%のドライバー不足が見込まれる2030年問題（2030-logistics-problem）、CLO（Chief Logistics Officer）設置義務化など、物流業界は「運べなくなるリスク」と「装置産業化」が同時進行する大きな変化のなかにあります。AGVや自動倉庫といった「自動化」設備の導入は進んできましたが、物量の波動や工程間のアンバランスなど、現場のゆらぎに対応しきれない場面が増えています。

その先に求められているのが、AIが状況に応じて自ら判断し、現場やサプライチェーン全体を動かし続ける「自律化」です。本記事では、フィジカルAI／Agentic AIによってこの自律化を実現する考え方と、日立のソリューション群を、Hitachi Physical AI Dayで発表された内容をもとに解説します。

1. 物流における「自律化」とは

物流における「自律化」とは、 「あらかじめ決められたルールどおりに設備を動かすのではなく、現場やサプライチェーン全体の状況・データに応じて、AIが自ら判断・適応しながら全体を動かし続ける運用」をさします。
AGVや自動倉庫といった「自動化」設備が普及してきた一方で、物量の波動、工程間の業務量アンバランス、トラック遅延や緊急出荷などの突発事象に、人手で対応しきれない現場が増えており、その先に求められるのが「自律化」です。

ECの拡大による小口・高頻度化、2030年に約34%と予測されるドライバー不足、CLO（Chief Logistics Officer）設置義務化やトラックGメンといった法規制強化――。
こうした「運べなくなるリスク」と「物流の装置産業化」が同時進行するなか、点ではなく全体を動かす自律化が求められるようになっています。

自律化は、物流のさまざまなシーンで価値を発揮します。
主要なシーンと役割を整理すると、以下のようになります。

2. 「自動化」と「自律化」の違い

自律化と混同されやすいのが「自動化」です。
いずれも省人化・効率化を目的とする取り組みですが、判断主体と変化への対応力が根本的に異なります。

3. 「自動化」が突き当たる3つの限界

これまで物流業界は「自動化」を旗印に、AGV・自動倉庫・ソーター・ロボットなど、さまざまな設備を取り込んで生産性を高めてきました。
しかし、設備を入れて終わりという従来の「自動化」アプローチには、大きく3つの構造的な限界があります。

これらはどれも、「自動化」を点で導入したことに起因する構造的な課題です。
設備を増やすのではなく、設備と業務の動かし方そのものを変える――そこに「自律化」の必要性があります。

4. 代表的な自動化アプローチの比較

「ROIが見合わない」「波動に弱い」「人材が確保できない」といった現場の課題は、現在採用している自動化アプローチの構造的な限界から生じているのかもしれません。
改善策を検討する第一歩は、自社の方式が持つメリットと、避けられないデメリットを正しく認識することです。

ここでは、代表的な3つのアプローチを比較し、それぞれの長所と短所を分析します。

• 手動運用＋部分機器: 柔軟性と引き換えに、人材依存という構造的なリスクを抱えています。
• 単体マテハン導入: 個別最適は実現しますが、「点」の自動化にとどまり、全体ROIの伸びは早期に頭打ちになります。
• 統合制御による自律化: 投資対効果と柔軟性を両立できる一方、現場と経営が一体となった準備が不可欠です。

この比較から分かるように、各アプローチに一長一短があります。
いきなり最上位の自律化を狙うのではなく、まず手元の自動化資産を全体最適の文脈で整理することが、自律化への効果的な第一歩となります。

5. 自律化に向けた現場の準備

「いつかは自律化したい、でも何から始めれば？」と感じる方に向け、現場で取り組める準備のステップを4つに整理します。
個別の施策にとどめず、将来的に倉庫全体・サプライチェーン全体を一つのシステムとして動かすことを見据えて取り組むのが大切です。

6. Adaptive Orchestrated Automationの考え方

「投資して自動倉庫を入れたのに、なぜか倉庫全体のROIが上がらない…」

これは、自動化で失敗する典型的なケースです。
原因は、特定の工程だけを改善しようとする「点の自動化」にあります。
前後の工程・前後の事業プロセスとのつながりを無視した自動化が、現場に以下のような課題をもたらします。

このような課題を生まないためには、以下のような対策を取ることが必要です。

つまり、真の生産性向上を実現するには、個々の自動化（部分最適）ではなく、戦略から現場までを一気通貫で連動させる 「自律化（Adaptive Orchestrated Automation）」のアプローチが有効なのです。
日立はこのコンセプトを、Adaptive（適応）×Orchestrated（協調）×Automation（自律化）の3要素の重ね合わせとして整理しています。

7. 日立のフィジカルAI／Agentic AIソリューション

これまで論じてきた「点の自動化」の限界、波動・ベンダー分断による構造的課題。
これらを根本から解決するソリューションとして、 日立が提供するフィジカルAI／Agentic AIソリューション群をご紹介します。

これらは、単に倉庫の動きを制御するだけのシステムではありません。
サプライチェーンを横断した戦略立案から、現場の進捗状況をリアルタイムに把握し、計画を動的に「再計算」する高度な制御までを含みます。
つまり、「サプライチェーン計画」「倉庫制御」「個別ロボット」を一気通貫でデータでつなぎ、全体を最適に制御する統合ソリューションです。

戦略層 × 実行層：HDSL/IEAとLogiRiSMで波動を吸収する二階層協調

戦略層では、HDSL/IEA（Hitachi Digital Solution for Logistics / Insight and Execution Agents (HDLS/IEA)）が、サプライチェーン横断の物流戦略をAgentic AIで自律判断し、 物量・業務の「波」を平準化します。
具体的には、物流データプラットフォームによるKPI可視化、施策シミュレーターによる効果検証、 グラフRAGに基づくAIエージェントが「KPI⇒原因⇒施策」を自律的に判断します。

実行層では、LogiRiSM*が、AGV・ソーター・ロボット・自動倉庫・コンベヤなど異種・マルチベンダーの設備を階層型に連携させ、 GTP（必要な商品が入ったケースや棚を作業者のもとに運ぶ）／OTP（出荷箱を載せたAGVが必要なステーションを回流する）搬送をリアルタイムに同期させます。
これにより、作業者と設備の待機時間が抑えられ、現場の動的最適化が実現します。

*「LogiRiSM」およびそのロゴは、株式会社日立製作所の日本における登録商標です。

LogiRiSMの詳細を見る

個・群・全体：3階層のフィジカルAIで「考える物流センタ」へ

実行層を支えるフィジカルAIは、個体・群・全体の3階層で構成されます。
個の知能は、移動式協働ロボットの「ずらし動作」によるケース境目の再認識や、遠隔オペレーターへの自律支援要求など、現場のばらつきに対応する力を提供します。

群の知能は、前述のLogiRiSMやユニバーサルWCSが担い、異種設備を一元的に管制してGTP×OTPを同期させます。
全体の知能は、開発中のコンフィギュアラブル自動倉庫が担当し、トラック到着予定や時間帯別オーダー傾向に応じて、 入荷・出荷バースやマテハン設備の割り当てを動的に組み換えます。
「異種フリート混在制御」と「動的アセット配分制御」により、稼働率とROIを大きく改善できます。

8. 未来の競争力に向けて

貴社の倉庫・サプライチェーンは今、どの段階にあるでしょうか。
地道な手作業の改善で、まだ伸びしろがある段階でしょうか。
それとも、機械を入れてはみたものの、「ピークと平時のROIが両立しない」「ベンダー分断で稼働率が伸びない」という壁にぶつかっている段階でしょうか。

もし、現状に限界を感じているのであれば、視点を「現場（点の自動化）」から「サプライチェーン全体（自律化）」へ広げるタイミングかもしれません。
人材不足、物量や業務の波動、規制強化といった不確実性のなかで、従来の自動化だけに頼り続けることは、むしろ大きなリスクになり得ます。

日立のソリューション群は、特定メーカーに縛られない「マルチベンダー対応」を実現しています。
新たに導入する最新機器はもちろん、既に現場で稼働している他社製のAGVやソーターともシームレスに連携。
さらに、HDSL/IEAによるサプライチェーン横断の波動適正化、LogiRiSMによる現場の動的最適化、コンフィギュアラブル自動倉庫による全体運用の組み換えを段階的に組み合わせ、自律化への道筋を共に描きます。

日立は、貴社の「自律化」をコンセプトだけに留めず、現場の実運用に落とし込みます。
次のステージへ進むためのパートナーとして、ぜひ日立にご相談ください。