世界各地の需要、気象、港湾混雑状況、およびタンカー/貨物船の現在位置をAIが分析し、最もコスト・排出量が少ない運搬ルートと配船スケジュールを自動立案するシステムです。資源価格のボラティリティが高い中、物流コストの最適化は直近の営業利益率を左右します。社内SEは、AIS(船舶自動識別装置)データと販売受注システムをAPI統合。AIが「空船回送」を最小化するマッチングを自動生成し、CO2排出量(Scope3)も同時算出。経営企画として、物流レジリエンスを強化し、配送停止リスクを回避。持続可能な物流インフラを構築し、社会的責任と利益維持をテクノロジーで両立させます。
職種 |
経営企画 | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
機械・電気 | 目的 |
コスト削減 供給安定化 |
業界② |
石油・石炭・鉄鋼・天然ガス | 対象 |
SCM改善 |
費用 |
500〜5000万円 | 180 |
主なToDo
- 船舶位置データと各港湾の処理能力データの統合基盤構築
- AIによる多変数配送最適化エンジンの開発・検証
- 経営判断用「物流リスク・コスト」可視化ボードの構築
期待できる効果
物流コストの15%削減。納期遵守率の向上。ESG指標の改善。
躓くところ
外部業者(船主等)とのリアルタイムデータ連携。気象予測の精度。

グローバル物流・「タンカー・貨物」最適配置AI基盤【石油・石炭・鉄鋼・天然ガス】






