株式会社JDSCは2026年11月5日、複数のAIエージェントを活用して物流業務を最適化する新サービス「Logi-one Engine（ロジワンエンジン）」の提供を開始しました。
倉庫内の荷役や保管、トラックによる輸配送など、それぞれの業務を担当するAIエージェントが連携し、物流全体の作業計画を最適化する仕組みです。
トラックの遅延や早着、人員配置の変化などが発生した場合にも、AIが状況に応じて計画を組み直し、現場の作業者へ指示を届けます。
倉庫と輸配送の情報をAIが連携、物流全体を最適化
物流業界では、人手不足やドライバーの時間外労働規制への対応が求められています。
一方、現場の作業計画や人員配置は、拠点責任者や熟練担当者の経験に依存しているケースも少なくありません。
また、倉庫管理システム（WMS）や輸配送管理システム（TMS）など、業務ごとに異なるシステムが使われており、倉庫と輸配送を横断した判断は人が担うことが多い状況です。
「Logi-one Engine」は、こうした業務間の分断を解消するために開発されました。
既存のWMSやTMS、シフト管理システムなどのデータを活用し、各業務を担当するAIエージェントが作業計画を立案します。
さらに、複数のAIエージェントを統括する「物流業務オーケストレーター」が、売上・品質・コストを踏まえて全体の計画を調整します。
トラックの遅延や人員不足に応じて作業計画を自動変更
新サービスの特徴の一つが、物流現場で発生する状況の変化に応じた計画の再最適化です。
例えば、トラックの到着が予定より遅れた場合、倉庫内の作業順序や人員配置を見直す必要があります。
従来は担当者が状況を確認し、作業計画を手作業で組み直すことがありました。
「Logi-one Engine」では、トラックの遅延・早着や人員の充足状況などをもとに、AIエージェント同士が連携して計画を自動で再調整します。
また、最適化した作業指示は、スマートフォンの通知や音声、スマートグラスなどを通じて現場に届けることができます。
作業者が両手を使う業務でも指示を受け取りやすくするほか、日報の自動記録にも対応する仕組みです。
複数のAIエージェントを統括、既存システムを生かして導入
「Logi-one Engine」は、既存の物流管理システムを置き換えるものではありません。
倉庫内の在庫や入出荷を管理するWMS、配車や運行計画を管理するTMSなどの情報を活用し、その上位で業務全体の判断を支援します。
JDSCは、導入対象となる業務や拠点の選定、効果の試算、AIエージェントの構築、既存システムとの連携、導入後の改善まで一貫して支援します。
拠点ごとに異なる業務の進め方を標準化し、共通の指標で物流全体の状況を把握できる体制づくりも目指します。
将来は請求・支払い業務やフィジカルAIとの連携も
JDSCは、まず倉庫・輸配送の作業計画の最適化と、現場への指示配信から提供を開始します。
今後は、請求書の入力や照合、支払いなどの管理業務の自動化にも対象を広げる計画です。
さらに、物流拠点や企業グループ全体の状況を共通のKPIで可視化する仕組みや、フィジカルAIとの連携による現場作業の自動化も視野に入れています。
物流のDXでは、個別業務をデジタル化するだけでなく、倉庫、輸配送、管理部門の情報をつなぎ、全体の状況に応じて判断する仕組みが重要になっています。
複数のAIエージェントが連携して作業計画を調整する今回のサービスは、物流現場の属人化解消と業務効率化を支援する取り組みとして注目されます。
詳しくは、JDSC公式「Logi-one Engine」サービス紹介ページをご覧ください。
レポート／DXマガジン編集部
