【23 Daily】36kr.com の報道によると、物流業界における人工知能（AI）活用の潮流が、大規模モデルの技術的デモから現場実務への導入へと転換している。G7易流は、ウェアラブルAI機器と車載ハードウェアを組み合わせ、物流現場のデータ可視化管理を実現し、運営効率と作業透明性の向上、事故や紛争リスクの低減を図り、ドライバーと物流作業の価値を再定義している。

物流AIの方向性変化：モデルの華麗さより現場での成果へ

2026年デジタル物流大会には3,000名以上の業界関係者が集い、物流におけるAIの実用的課題について討議した。中国物流・購買連合会会長の蔡進は、物流は単なる産業ではなく社会経済の生産組織形態と位置づけ、企業は先進的な組織方法で上下流のコスト削減と効率向上を支援すべきだと述べた。過去のデジタル化とプロセスオンライン化を経たものの、車両積卸しや倉庫の引継ぎなどの重要な現場作業がブラックボックス化し、損傷や紛争時の真相把握が困難であり、現場の課題の迅速なシステム反映が妨げられている。

G7易流の現場感知とデータ構造化のソリューション

G7易流の創業者兼CEO翟学魂は、プラットフォームの月間トークン消費量が2025年の月平均67億から7700億へ急増した一方で、活発な顧客の約4％のみが大規模にAIを業務に導入していると語った。翟は「使えるAI」と「物流現場で稼働するAI」の間には物理的な大きな溝があると指摘。紫宝盒の車載ハードウェアと拍拍豆のウェアラブルAI端末を活用し、車外での引継ぎ、温度測定、貨物検査といった従来見えなかった作業を記録・分析可能なデータ化に変換し、非構造的な現場行動を構造化データへと転換して標準作業手順（SOP）の実施状況を検証可能にしている。

実応用効果と物流シーンの革新

即時小売やチェーン飲食のサプライチェーンでは、倉庫とドライバーの間のわずかな引継ぎ時間が管理盲点となり、人手検査では全面的なカバーが困難だった。G7易流のAI機器を用いることで、ドライバーが作業時に自動録画し、AIが貨物外観と引継ぎ動作を認識、現場の完全なデータを保存し、責任の所在を明確化した。工場の大型場内では、AIが列車入場やフォークリフトの台帳作成を自動化し、手作業削減と渋滞緩和を実現。600台規模の新エネ大型車隊では、AIによる安全スコアとインセンティブの組み合わせで週あたりの未遂事故が5〜6件から2件に減少。都市配送でも、冷蔵品取り扱いの全過程を記録し、サービス品質の証跡を確保した。これらはAIを用いた現場作業監視と管理向上の実質的な進展を示す。

編集部の視点：物流AIは現場の可視化とデータ化に注力すべき

物流AIはモデルデモから現場作業統合へと進化し、ウェアラブル・車載の感知機器導入による現場行動のデータ可視化と構造化が中心となる。この手法により、管理透明性が向上し事故・紛争が減少し、標準作業手順は抽象的な規範から具体的な検証可能な実務へと変わる。起業家にとっては、単なるアルゴリズム改善ではなく、ハードウェア・ソフトウェアを統合し、現場に深く根ざした製品・サービスを提供することが求められる。実証は現場運営と連携したパイロット導入による業務効率、事故率、管理コストの改善を通じて行うのが有効である。