ボルボ・トラック
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工場からドライバー・シートまで、AIは生産性、稼働時間、燃料消費量、安全性を向上させる大きな可能性を秘めています。 多くの分野ですでに大きな影響が出ており、その影響はますます大きくなるでしょう。
AIの出現は社会全体の効率性と生産性の新たな向上をもたらしており、トラック輸送業界も例外ではありません。 これは、既存のトレンドを加速させるとともに、最近まで考えられなかった新しい機能を実現するのにも役立ちます。 AIが物流と道路貨物輸送に影響を与えている7つの主要分野をご紹介します。
1. より高速で正確な予防整備
近年、トラック輸送における最大の進歩の1つは、車両からデータを収集し、それを使用して故障が発生する前に故障を予測および予想する機能です。 これはもはや目新しいことではありませんが、AIにより、はるかに大量のデータをはるかに速く処理および分析できるようになります。
これにより、データ内のパターンを識別し、特定の障害とその要因との関連を把握することが容易になります。 故障につながる可能性のある警告サインについてより詳細な情報が生成され、定期的な整備を通じて対処できるようになります。
AIのスピードにより、リアルタイムのデータ取得と分析が可能になり、診断時間が大幅に短縮される可能性もあります。 トラックの所有者に事前に警告されるのが早ければ早いほど、サービスや修理を計画しやすくなります。
2. 距離ではなくニーズに基づいたサービススケジュール
予防整備だけでなく、接続とデータによる適応整備も可能にしています。 サービス訪問は従来、カレンダーや車両の走行距離に応じて予定されていましたが、適応型整備はトラック固有の作業量と状態に応じて予定されます。 トラックの状態が良好であれば、サービスを遅らせることができます。 逆に、潜在的な故障が特定された場合、またはトラックが過酷な条件で稼働していた場合は、予期しない故障のリスクを最小限に抑えるために整備点検を早めることができます。 いずれにしても、トラックは路上で過ごす時間が長くなります。
これも新しいことではありませんが、AIはプロセスを加速し、改善しています。 これにより、トラックの状態を遠隔からリアルタイムで評価することがさらに簡単かつ迅速になります。 こうすることで、トラックは本当に必要なときだけ整備工場に持ち込んで整備を受けるだけで済みます。
3. より効率的なルート最適化と車両管理
複雑な計画と調整は、効率的な物流業務に不可欠であり、ルートの最適化により、すべてのトラックが空走行距離を最小限に抑えながら最大限の生産性を発揮できるようになります。 ただし、交通、天候、顧客のニーズなど、変化する変数が複数あるため、プロセスが複雑になる可能性があります。 複数の配達地点にわたって混合商品を輸送する運送業者にとっては特に複雑です。
AIを使用すると、ルートの最適化をまったく新しいレベルに強化できます。 効率的なスケジュールと配送ルートを設計し、変化する状況に応じてリアルタイムで適応することができます。 UPS、Amazon、FedEx、DHLは、現在AIを活用したルート最適化を行っている一部の大手物流企業の一例です。
業界が電動化に移行するにつれて、これはさらに価値が高まります。 充電の必要性により、ルート計画がさらに複雑になります。 しかし、AIを活用したソリューションでは、ルートと消費エネルギーをシミュレーションし、ドライバーの配送スケジュールに支障をきたすことなく、充電の機会をシームレスに組み込むことができる可能性があります。
4. リアルタイムでより優れたドライバーサポートサービス
現在収集されている車両データの多くは、ドライバーの行動に関連するものです。 これは、頻繁な急ブレーキや急加速など、燃費と安全性の両方に悪影響を与える動作を識別するために使用できます。 このデータを分析・処理し、ドライバーのドライブ技術向上をサポートするのに役立つコネクテッド・サービスがすでに存在します。
AIを活用することで、これらの整備の対応力を迅速化し、より多くのデータを処理できるように強化することができます。 統計レポートの代わりに、リアルタイムのコーチングを提供できるかもしれません。
5. よりスマートなアクティブセーフティシステム
アクティブセーフティシステムはすでに道路の安全性を大幅に向上させています。 これらのソリューションが効果を発揮するには、マイクロ秒単位で意思決定を行う前に、複数のデータ ポイントを処理できる複雑なアルゴリズムと計算能力が必要です。 車両の周囲をモニターし、歩行者や他の道路利用者などを識別できる必要があります。 アクティブセーフティシステムは開発の一環として、あらゆる状況で効果を発揮することを確認するために、さまざまな交通シナリオでテストする必要があります。
AIを使えば、さらに多くのデータ・ポイントを処理することができるため、迅速な意思決定が可能になります。 テストシミュレーションをより速く実行でき、より広範囲の状況を組み込むことができます。 これにより、道路標識や信号だけでなく、さまざまな移動物体を識別する能力が向上することが期待されます。 さらに将来的には、危険な状況でドライバーを支援する自動運転支援機能がさらに開発される可能性があります。 例えば、ドライバーが意識を失っていることを検知すると、トラックが路肩に寄って自動的に安全に停止するように指示する機能などです。
6. デジタルワークショップ
デジタル化はワークショップにも影響を及ぼしており、技術者はサービスや修理を行う前に指示や文書を取得するためにITシステムにますます依存するようになっています。
現在検討されている解決策のひとつは、技術者にAIを搭載した携帯端末を持たせることで、現在よりもはるかに速くこれらの情報にアクセスできるようにすることです。 すでに多くの人々が、平易な言語とアップロードされたイメージを使って複雑な問題を解決するためにAIツールを使って成功しています。 したがって、技術者向けにも同様のサポート機能を作成することが可能です。 その結果、より迅速かつ効果的な修復が可能になります。
将来何が起こるかは誰にも分かりませんが、一つ確かなことがあります。 AIは、トラック輸送業界にさまざまな刺激的な可能性を生み出し続けるでしょう。
デジタル化、接続性、データについてさらに詳しく知りたい場合は、次の記事をお読みください。
- コネクティビティとAIがトラックの稼働時間をどのように向上させるか
- テクノロジーが効率的な運転にどのように貢献するか
- トラック輸送業界で機械学習はどのような役割を果たすことができますか?
[1]サラ・ホイットマン、「Real-World Examples of AI Being Used for Route Optimization（AIを使ったルート最適化の実例）」、2025年9月29日、Debales、https://debales.ai/blog/real-world-examples-of-ai-route-optimization-in-logistics
