ソリューション · 物流
物流 AI:より賢い計画と安定した配送
TMS・WMS・車両・ディスパッチに散らばった判断を一つの統合オペレーションダッシュボードに集約します。ルーティンは AI が処理し、例外は人間と AI が協力して対応します。数週間で地域パイロットを稼働させます。
物流の問題はデータの不足ではなく、判断が遅すぎること
物流オペレーションのボトルネックは可視性の欠如ではなく、反応時間です。注文は OMS に、車両は TMS に、在庫は WMS に、例外はディスパッチの受信トレイかドライバーのチャットグループにあります。一人のディスパッチャーが 1 日に 6〜7 つのシステムを行き来し、経験と電話でギャップを埋めています。交通渋滞・車両不足・直前の注文変更・誤った配送先住所が発生すると、チームは通常事後に気づき、計画段階で対処していれば何倍もの費用がかかります。
Tenten AI のアプローチは、また別のシステムを押し付けることではありません。既存の TMS・WMS・OMS を API で一つの統合オペレーション画面に接続し、ルート計画・貨物見積もり・書類照合・例外検出のために AI をバックグラウンドで継続的に実行します。ルーティンで繰り返し可能な判断は自動化されます。顧客関係・コストトレードオフ・安全に関わる判断は人間と AI のコラボレーションチケットにエスカレーションされます。AI がコンテキスト・選択肢・推奨事項を整理し、ディスパッチャーが確認・調整・承認します。
私たちは FDE(フォワードデプロイドエンジニア)チームです。エンジニアが貴社のオペレーションに常駐し、要件書から推測するのではなく、ディスパッチャーと並んで実際のシフトのスケジューリングと例外対応を経験します。一つの地域・一つの路線・一つの倉庫から始め、数週間以内に稼働させ、実際の量に対して ROI を証明し、ネットワーク全体に複製します。
機能
01
統合オペレーションダッシュボード
TMS・WMS・OMS・車両テレマティクスからのシグナルが一つの画面に集約されます。注文・車両・在庫・例外が 1 画面に表示され、ディスパッチャーがシステム間を行き来して照合する必要がなくなります。
02
AI によるルート・積荷最適化
時間窓・車両制約・バックホール・リアルタイム交通・燃料コストを考慮して最適なルートと積荷統合を生成し、状況変化時に自動再計算して調整を送信します。
03
輸送書類の自動化
AI が船荷証券・ウェイビル・通関・配達確認書類からフィールドを抽出し、注文・貨物と照合してミスマッチにフラグを立てます。手動データ入力と照合作業を最小限に削減します。
04
例外管理ワークフロー
遅延・車両不足・注文変更・誤住所・破損が自動分類・優先順位付けされます。AI がコンテキストと推奨アクションを準備し、ディスパッチャーが 1 クリックで承認します。すべての判断は監査可能な証跡を残します。
05
ドライバー向け AI アシスタント
ドライバーが平易な言葉で次の停車地を確認し、例外を報告し、配達確認写真をアップロードします。AI がシステムに書き込み、ETA を自動更新するため、電話のやり取りと情報ギャップを削減します。
06
ネイティブ TMS/WMS 統合
既存の TMS・WMS・ERP と API で接続します。コアシステムの刷新もデータ移行も不要です。VPC 内にデプロイするため データが外部に出ることなく、エンタープライズのセキュリティと監査要件を満たします。
ユースケース
温度管理配送のルーティング
冷蔵と常温の積荷を混在させる車両に対し、AI が時間窓・温度制約・バックホールを考慮してルートと積荷統合を計画し、交通渋滞や注文追加時に即座に再計算して空走距離と遅延配送を削減します。
通関・輸送書類の照合
国際貨物において、AI が船荷証券・請求書・梱包リストからフィールドを抽出し、注文・通関データと照合して、説明・数量・HS コードのミスマッチにフラグを立て通関を迅速化します。
リアルタイムのラストマイル例外
不完全な住所・受取人不在・再配達依頼を自動検出・トリアージします。AI が再割り当てまたは再予約を推奨し、ディスパッチャーが承認するとドライバーと顧客の両方に通知が届きます。
車両不足とキャパシティのディスパッチ
ピーク時や急な不足時に、AI が輸送中の車両・外注キャパシティ・コストを評価してカバレッジ計画を作成します。「トラックを電話で探す」数時間の作業が数分のレビューになります。
ドライバーの現場報告と ETA 更新
ドライバーがチャットアプリから荷降ろし遅延や破損を平易な言葉で報告し、AI が分類してシステムに書き込み、下流の ETA を再計算します。ディスパッチと顧客が即座に最新状況を確認できます。
デリバリーのサイクル
第 1 週
常駐とオペレーションのマッピング
エンジニアが常駐し、ディスパッチャーと実際のシフトのスケジューリングと例外対応を経験し、TMS/WMS/OMS のデータソースをインベントリし、最も苦痛な例外の種類と ROI ベースラインを特定します。
第 2〜3 週
パイロット MVP 稼働
一つの地域または路線を選定し、API を接続し、統合ダッシュボード・ルート最適化・例外ワークフローを出荷します。シャドウモードで実際の量に対して検証します。
第 4〜6 週
人間と AI のループを調整
現場フィードバックから信頼度閾値とエスカレーションルールを調整し、ルーティン判断を自動化しながら複雑な判断を人間によるレビュー下に置きます。定時率と削減工数を測定します。
第 6 週以降
ネットワーク全体への展開
ROI が証明されたら、パイロットを他の地域・倉庫・車両に展開し、モデルモニタリングとイテレーションの持続可能なサイクルを確立します。
数週間
地域パイロット稼働まで、数ヶ月ではなく
TMS/WMS
ネイティブ API 統合、システム刷新なし
VPC
貴社の環境内でデプロイ、データは留まる
よくあるご質問
AI が計画したルートは交通渋滞や直前の変更などの現実の混乱に対応できますか?
はい——それがまさにこの設計の目的です。システムはリアルタイムの交通と注文変更シグナルを取り込み、状況が変化すると自動的にルートを再計算します。夜明けに一度静的な計画を実行するのではありません。単独では安全に解決できないものはすべてディスパッチャーへの例外チケットとしてエスカレーションされるため、AI がリスクの高い判断を即興することはありません。
ラストマイルは変動が激しく、AI が実際に役立てますか?
ラストマイルで 100% の自動化を追求するのではなく、予測可能な部分を自動化し、例外の周りにワークフローを構築します。不完全な住所・受取人不在・再配達など高頻度の問題は推奨アクションとともに自動的に検出されるため、ディスパッチャーはゼロから判断するのではなくレビューするだけです。AI がルーティンを担い、人間が本当に難しい判断を処理し、全体的なスループットと定時率が着実に向上します。
すでに TMS と WMS を稼働させています。刷新する必要がありますか?
いいえ。既存の TMS・WMS・ERP に API で接続し、シグナルを統合ビューに集約し、その上で AI が計画・照合・例外管理を実行します。コアシステムはそのままです。ロールアウト期間が短く、リスクが低く、大規模なデータ移行も不要です。
データセキュリティとコンプライアンスはどのように対応しますか?
システムは独自の VPC 内にデプロイできるため、オペレーションと顧客データがサードパーティに漏洩しません。すべての AI 推奨と人間の判断は内部統制に対応するための監査可能な証跡を保持し、必要に応じて SOC 2・GDPR などのフレームワークに合わせられます。モデルのアクセスと権限はロールによって管理されます。
なぜ数ヶ月ではなく数週間で成果が出るのですか?
私たちは FDE チームであり、地域パイロット戦略を実行するからです。エンジニアがオンサイトに常駐し、一つの地域または路線に集中し、最も重要なデータソースを接続し、最も苦痛な 1〜2 つのシナリオを出荷します。数週間で実際の量に対して ROI を証明し、その後展開します。大きなシステムが一度にすべて稼働するのを待つのではなく、価値を先に引き出します。
稼働後、維持するためにデータサイエンスチームを組織する必要がありますか?
ゼロからチームを構築する必要はありません。デリバリーの一部としてモデルモニタリングとイテレーションサイクルを立ち上げ、運用ノウハウを貴社のオペレーションおよび IT スタッフに移転します。内製化することも、マネージドオペレーションと最適化として継続させることも——貴社の組織の能力に合わせて選択できます。
