物流AIおすすめ10選｜失敗しない選び方を徹底比較【2025年】

2024年4月から施行された働き方改革関連法により、トラックドライバーの時間外労働に年960時間の上限が課されました。これが「2024年問題」の核心であり、一人のドライバーが運べる物流量を直接的に減少させ、業界全体の輸送能力低下を招いています。労働時間の減少はドライバーの収入減にも繋がり、人材流出をさらに加速させる要因です。

この危機的状況に対し、政府も「物流革新緊急パッケージ」などで企業のDX化を後押ししており、法改正はAI導入の追い風となっています。配送ルート最適化や倉庫内作業の自動化による省人化と効率化は、もはや待ったなしの課題です。だからこそなぜ今これほど注目されるのか、その理由は明確であり、物流AIは事業継続に不可欠な戦略的投資といえるでしょう。

従来の物流AIは、需要や最適な配送ルートを「予測・提案」する役割が中心でした。しかし2025年に向けた最新トレンドは、その予測結果に基づき、AIが自ら最適なアクションを「実行」する自律化のフェーズへと移行しています。例えば、倉庫内で自律走行ロボット（AMR）がピッキングや搬送を行ったり、AIが瞬時に配車計画を確定し、ドライバーへ自動で指示を出したりするシステムが実用化されています。この「予測から実行」へのシフトは、物流AIの価値を飛躍的に高めるものであり、今後のツール選びでは実行機能の有無が重要な判断基準となります。

物流の自律化を推進するAIは、複雑な物流プロセスにおいて主に以下の4つの役割を担っています。これらの役割を理解することが、自社に最適なツールを選ぶための第一歩となります。

1. 予測 (Forecasting)
   過去の出荷データや天候、季節トレンドなどを分析し、将来の需要や必要な在庫量を高精度に予測します。これにより、欠品による機会損失や過剰在庫のリスクを大幅に削減できます。

2. 最適化 (Optimization)
   配送ルート、倉庫内の人員配置、トラックへの積載効率など、無数の選択肢の中から最適解を瞬時に算出します。属人化しがちな計画業務を標準化し、コスト削減とリードタイム短縮を実現します。

3. 自動化 (Automation)
   ピッキングや仕分け、検品といった庫内作業を、AI搭載のロボットやカメラシステムが実行します。人手不足を解消すると同時に、ヒューマンエラーをなくし作業品質を安定させます。

4. 可視化・管理 (Visibility & Management)
   GPSやセンサーデータを活用し、輸送中の貨物の位置や状態をリアルタイムで追跡します。これにより、サプライチェーン全体のリスクを早期に検知し、迅速な意思決定を支援します。

こうした役割を担う物流AIは、もはや大企業だけのものではありません。ツールによって得意分野が異なるため、自社の課題が上記のどれに当てはまるかを明確にすることが重要です。

Loogia（ルージア）は、AIが最適な配送ルートを自動で作成するクラウドサービスです。属人化しがちな配車業務を標準化し、物流全体の効率を最大化します。

主な強みは、独自のAIがベテランドライバーの経験や勘を再現し、高精度なルートを算出する点です。2025年に強化された「均等化機能」は、ドライバーごとの勤務時間や荷物量を考慮して業務負荷を公平に分配。さらに、実走行データをAIが学習し続けるため、使うほど現場の実態に即した計画を作成できるようになります。

近年では、人件費などを含めた「総コスト」を最小化する機能や、配送実績を分析する「Loogiaアナリティクス」が追加され、経営視点での意思決定を強力にサポートします。料金は初期費用と月額利用料で構成され、車両台数に応じて変動するため、公式サイトからの問い合わせが必要です。

配車業務の属人化解消や2024年問題への対策、データに基づいた物流改善でコスト削減と労働環境改善を両立させたい企業に最適です。

物流業務の効率化と脱炭素を同時に実現する、次世代のAIソリューションです。各拠点に分散しているエネルギー管理と物流オペレーションを、AIプラットフォーム上で統合的に最適化できる点が大きな強みです。

最大の特徴は、AIを活用したエネルギー最適化機能です。倉庫の屋根などで発電した再生可能エネルギーの余剰電力をAIが予測・管理し、拠点間で電力を融通する「余剰電力循環スキーム」により、電力コストの大幅な削減とGX（グリーン・トランスフォーメーション）を推進します。もちろん、需要予測や在庫、配送ルートの最適化といった物流DX機能も充実。近年はこのGXソリューションの強化に注力しており、さらなる予測精度向上が期待されています。

料金は企業の課題に応じた個別見積もりとなります。環境経営を重視し、物流コストと環境負荷の両方を削減したい企業にとって、最適な選択肢の一つとなるでしょう。

「LYNA 自動配車クラウド」は、AIが最適な配車計画を自動で作成するクラウドサービスです。インターネット環境さえあれば利用でき、専門知識がなくても直感的な操作で導入できる手軽さが魅力です。

AIが積載率や配送時間などを考慮し、数万通り以上の計画から最適なルートを瞬時に算出。ベテラン担当者に依存しがちな配車業務の属人化を防ぎ、コスト削減と業務標準化を同時に実現します。ブックオフ社の事例では、車両台数を約3割削減した実績もあります。

近年では外部システム連携強化が進んでおり、動態管理サービスとのシームレスな連携や、複雑な「積み置き」計画に対応する機能も追加されています。料金プランは利用規模に応じた個別見積もりです。

配送コストの最適化や、配車業務のDX化を推進したい企業におすすめの物流AIです。

Locus Roboticsは、作業者とロボットが協働する「人機協働」をコンセプトにしたAMR（自律移動ロボット）です。広大な倉庫内での作業者の歩行を最小限に抑え、ピッキング効率を劇的に向上させます。

主な特徴は、作業者の歩行距離を大幅に削減する効率的なピッキング支援と、初期投資を抑えられる月額課金制のRaaSモデルです。需要変動に応じてロボットの台数を柔軟に調整できるため、スモールスタートも可能です。

2025年以降、AIデータ分析基盤「LocusINTELLIGENCE」の導入により、倉庫内のデータをリアルタイムで分析・可視化し、最適なワークフローを構築できるようになりました。さらに、新ソリューション「Locus Array」では、複数種のロボットを統合制御し、倉庫全体のタスクを横断的に最適化します。

料金は導入規模に応じた月額課金制のため、詳細は要問い合わせとなります。大規模な物流センターで生産性を抜本的に改善したい企業や、柔軟な自動化を求める企業におすすめです。

UMWELT（ウムベルト）は、株式会社トライエッティングが提供する、プログラミング不要でAIを構築・活用できるノーコードAIクラウドです。専門知識がなくても、ドラッグ＆ドロップの直感的な操作で需要予測や在庫管理の最適化といった高度な分析を行えるのが最大の特徴です。

フンドーキン醬油やアルペンなど、製造・小売業を中心にサプライチェーン領域での豊富な導入実績があり、勘と経験に頼りがちな業務のデータドリブン化を支援します。最新の動向として、2026年1月からは企業向けの「AI出張講座・研修」サービスを開始しており、ツール導入だけでなく社内のAIリテラシー向上もサポートしています。

価格は個別見積もりで、無料トライアルはありませんが、専門家のサポートを受けながら着実に成果を出したい企業に向いています。社内にAIエンジニアがいないものの、Excelデータなどを用いて在庫最適化や業務効率化を実現したい企業におすすめです。

フランス発の3次元走行ロボット倉庫自動化システムです。ロボットがラック内を縦横無尽に走行し、商品コンテナを作業者の元へ運ぶ「Goods-to-Person」方式で、ピッキング作業の生産性を飛躍的に向上させます。

最大の特徴は、ロボットが棚を登ることで実現する高密度保管と、事業成長に合わせてロボットやラックを柔軟に追加できる高い拡張性です。倉庫スペースを最大限に活用し、将来の物量変動にもスムーズに対応できます。

2025年発表の次世代モデルでは、処理能力が最大50%向上。ピッキング後の商品を一時保管する「バッファー機能」や、指定順に出庫する「順立て機能」が追加され、倉庫工程全体をカバーするオールインワン型ソリューションへと進化しました。

価格は非公開で、倉庫の規模や導入するロボット台数に応じて個別見積もりとなります。

BtoBとBtoC両方に対応する必要があるオムニチャネル事業者や、多品種小ロット商品を扱うEC事業者で、省スペース化と拡張性を両立したい企業に最適です。

shuttlo検品は、AI-OCRとWMS連携で誤出荷ゼロを目指すクラウド型の検品システムです。スマートフォンや既存のハンディターミナルを活用し、手軽に導入できる点が魅力です。

主な特徴は、AIによる高精度な伝票読み取り機能です。仕入先ごとに異なる非定型の伝票でも、スマホで撮影するだけで入荷・出荷時の照合を自動化。また、主要な倉庫管理システム（WMS）とリアルタイムで連携し、在庫情報を常に最新の状態に保ちます。直感的な操作画面で、現場作業員へのトレーニング負荷が低い点も強みです。

最新アップデートでは、自律走行搬送ロボット（AMR）との連携機能が強化され、ピッキングから検品、搬送までの一連の作業の自動化を支援します。

料金プランは利用規模に応じた設定で、詳細は要問い合わせとなります。

紙伝票の処理が多く、既存のWMSを活かしながら検品作業のDXを推進したい中小規模のEC事業者や物流倉庫におすすめです。

Demand Sorterは、AIを活用して市場の需要を予測し、物流や在庫管理における優先順位付けを自動化するソリューションです。特定の製品名ではなく、需要に基づいたデータソート機能を持つシステムの総称として注目されています。

主な特徴は、AIによる高精度な需要予測機能です。過去の販売実績や季節変動といったデータを分析し、在庫補充の最適なタイミングや数量を算出します。また、予測結果に基づいて発注計画の立案や人員配置といった定型業務を自動化し、サプライチェーン全体の意思決定を迅速化。ERPやCRMなど既存システムとの柔軟なデータ連携も強みです。

最新の動向として、2026年にかけてはAIによる予測精度のさらなる向上や、倉庫内の物理的な自動仕分けシステムとの連携強化が進むと予測されています。

価格は導入するシステムの規模や機能によって大きく異なるため、個別見積もりとなるのが一般的です。

需要変動の激しいeコマース事業者や、データに基づいた客観的な意思決定でサプライチェーン全体の最適化を目指す企業におすすめです。

Cariot（キャリオット）は、車両の動態管理から日報作成までを自動化するクラウド型の車両管理システムです。リアルタイムでの位置情報把握や安全運転支援など、車両管理に必要な機能を豊富に搭載し、業務全体の効率化を実現します。

特に注目すべきは、2026年2月に発表されたAI車両管理ポータル「Cariot Copilot」です。この機能は、ツールの使い方に関する質問への自動応答や、複雑な初期設定のナビゲート、稼働データの分析までをAIがサポート。まるで「もう一人の車両管理者」がいるかのように業務を効率化し、管理者はより価値の高い業務に集中できます。

さらに、同月にはアルコールチェック代行サービス「クリアGO」との連携も開始。深夜や早朝のチェックも外部委託できるため、管理者の負担軽減と法令遵守の徹底に貢献します。

車両管理の属人化に課題を感じている企業や、AIを活用してデータに基づいた車両管理とコンプライアンス強化を実現したい企業に最適なサービスです。

Blue Yonder社の「Luminate Platform」は、計画から倉庫管理、輸配送まで、サプライチェーン全体をAIで統合管理するソリューションです。パナソニックグループとのシナジーを活かし、ハードウェアと連携した現場の最適化も目指しています。

最大の特徴は、自律的に業務を支援するAIエージェントの存在です。2026年のアップデートでは、自然言語で在庫調達を指示したり、帰り便の有効活用を提案したりするエージェントが導入・強化され、複雑な物流業務の自動化を推進します。また、AIが計画と実行をほぼ同時に連携させることで、需要変動や供給遅延といった混乱にも迅速に対応。リアルタイムのデータに基づいた最適な意思決定を支援し、コスト削減と顧客満足度の向上に貢献します。

価格は要問い合わせ。グローバル規模の複雑なサプライチェーンを持つ大手小売業や製造業、物流企業に最適なプラットフォームです。

1位は、株式会社オプティマインドが提供する自動配車クラウドサービス「Loogia（ルージア）」です。AIが複雑な制約条件を考慮し、最適な配送ルートを数分で自動作成することで、物流現場の属人化解消と効率化を強力に推進します。

最大の特徴は、実際の走行データをAIが学習し、現場の実態に合わせてルートの精度を継続的に向上させる「学習機能」です。さらに、ドライバー間の勤務時間や荷物量といった負荷を平準化する「均等化機能」も搭載しており、配送効率と労働環境の改善を両立させます。2025年には人件費や車両費まで含めた総コストを最小化する配車計画機能も追加され、より経営視点での最適化が可能になりました。

料金プランは利用車両台数などに応じた個別見積もりで、公式サイトからの問い合わせが必要です。配車業務の標準化や配送コストの抜本的な見直しを目指す企業、ドライバーの働き方改革を進めたい企業に最もおすすめのサービスです。

LogiGRIDは、AIによる計画最適化と物理的な自動化を融合させ、サプライチェーン全体の効率を最大化するソリューションです。複雑な物流課題を抱える大手企業を中心に、高い評価を得ています。

主な特徴は、デジタルとフィジカル両面からのアプローチにあります。まず、AIが天候変動や需要を予測し、最適な配送ルートや配船計画を自動で策定。これにより、熟練者の経験に依存しない安定した計画最適化を実現します。さらに、倉庫内では「グリッド」と呼ばれる格子状のフレーム内でロボットがコンテナを自動搬送し、省人化と保管効率の大幅な向上を可能にします。

最新のアップデートでは、冷凍倉庫に特化したグリッドシステムや、ケース（段ボール箱）単位で商品を直接自動保管できる機能が追加され、コールドチェーンやBtoB物流への対応力が強化されました。企業の個別課題に応じたカスタムソリューションのため料金は個別見積もりとなりますが、人手不足や2024年問題への根本的な対策を求める企業におすすめです。

LYNA 自動配車クラウドは、株式会社ライナロジクスが提供する、AIで最適な配車計画を自動作成するクラウドサービスです。独自のAIアルゴリズムが、ベテラン担当者でも時間を要する複雑な計画を瞬時に計算し、物流現場の効率化を支援します。

主な強みは、高精度なAIによる配車計画の最適化能力と、誰でも使いやすいシンプルな操作性です。クラウド型のためPCへのインストールは不要で、直感的な画面で配送オーダーを入力するだけで、積載率やコストを考慮した最適なルートを自動で算出します。また、外部の動態管理システムなどとの連携も強化されており、データ入力の手間を大幅に削減できる点も魅力です。

2025年3月には、複数日にまたがる配送計画を可能にする「積み置き機能」が追加され、より複雑な要件に対応できるようになりました。料金プランは公式サイトに明記されておらず、利用規模に応じた個別見積もりとなっています。

配車業務の属人化に課題を抱えている企業や、積載率を改善して輸送コストを具体的に削減したい企業に特におすすめのサービスです。

Locus Roboticsは、人とロボットが協働する「人機協働」モデルで、倉庫業務を劇的に効率化するAMR（自律移動ロボット）ソリューションです。作業員が歩くのではなく、ロボットが最適なピッキング場所へ誘導することで、ピッキング生産性を2〜3倍に向上させます。

主な特徴は、既存の倉庫レイアウトを大きく変更せず短期間で導入できる点と、月額課金制のRaaSモデルにより初期投資を抑えられる点です。2025年にはAI分析基盤「LocusINTELLIGENCE」を発表。倉庫データをリアルタイムで分析し、常に最適なワークフローを提案することで、さらなる効率化を実現します。

料金プランは導入規模に応じた個別見積もりとなりますが、RaaSモデルのため需要変動に合わせた柔軟な運用が可能です。現状の設備を活かしつつ、作業員の負担を軽減しながら生産性を最大化したいEC事業者や物流センターに最適なソリューションと言えるでしょう。

専門知識なしで使えるノーコードAIプラットフォーム

UMWELTは、プログラミング不要で需要予測や在庫最適化を実現するノーコードAIクラウドです。普段業務で使うExcelデータを基に、ドラッグ＆ドロップの直感的な操作で自社専用のAIモデルを構築できます。

主な特徴は、物流業界の課題に特化した豊富なアルゴリズムと、導入前の手厚いサポートです。データクレンジングなどの前処理も自動化できるため、AI専門家がいなくても精度の高い分析が可能です。ただし、無料トライアルはなくクラウド限定での提供となるため、手軽に試したい場合には不向きかもしれません。

2026年1月には開発元が「AI出張講座・研修」を開始するなど、ツールの提供に留まらない活用支援も強化しています。料金プランは個別見積もりで、導入前に専門家がデータ活用の可否を診断してくれるため、ミスマッチを防げます。

属人化した在庫管理から脱却し、データに基づいた発注業務の自動化を目指す企業に最適なツールです。

Exotec Skypod Systemは、ロボットがラック内を縦横無尽に走行する革新的な3次元GTP（Goods-to-Person）システムです。高い空間効率と柔軟な拡張性で、世界中の物流現場で導入が進んでいます。

最大の特徴は、ロボットがラックを昇降することで実現する圧倒的な保管密度です。また、事業規模の拡大に合わせてロボットやラックを後から追加できるため、スモールスタートで自動化を始めたい企業にもフィットします。

2025年に発表された次世代モデルでは、処理能力が最大50%向上。さらに、出荷順に出庫する「順立て機能」や、ピッキング後の商品を一時保管する「バッファー機能」を搭載し、倉庫プロセス全体を最適化するオールインワン型ソリューションへと進化しました。

多品種小ロットを扱うEC事業や、BtoBとBtoCの両方に対応したいオムニチャネル物流を持つ企業に特におすすめです。

shuttlo検品は、AI画像認識技術を駆使して検品作業の自動化を実現する、次世代のクラウド型システムです。多様な伝票やラベルの読み取り精度に強みを持ち、物流現場のヒューマンエラー削減と生産性向上に貢献します。

主な特徴は、スマートフォン撮影にも対応したAI-OCRによる高精度な読み取り機能です。これにより、取引先ごとに異なる非定型の紙伝票も瞬時にデータ化し、WMS（倉庫管理システム）上の指示と自動で照合します。さらに、自律走行搬送ロボット（AMR）との連携も視野に入れており、検品から搬送まで一連の作業を自動化し、倉庫DXを強力に推進することが可能です。

最新動向として、AIによる外観・数量の自動検品機能の精度向上が進められており、目視作業のさらなる削減が期待されています。

料金プランは利用規模に応じた個別見積もりです。誤出荷を撲滅したいEC事業者や、紙伝票の処理に課題を抱える物流倉庫に最適なソリューションと言えるでしょう。

Demand Sorterは、AIを活用して市場の需要を予測し、そのデータに基づいて在庫補充や商品仕分けの優先順位を自動で最適化するソリューションの総称です。特定の製品ではなく、需要主導型の物流・サプライチェーン管理を実現するためのシステム概念として注目されています。

主な特徴・強み

• 高精度な需要予測: AIが過去の販売データや季節トレンドを分析し、精度の高い需要予測を実現。欠品や過剰在庫のリスクを低減します。
• 業務の自動化: 予測データと連携し、物理的な自動仕分けシステムや発注システムを稼働させ、仕分けや補充業務の自動化を促進します。
• データドリブンな意思決定: ソートされた結果を基に、マーケティング施策や生産計画など、データに基づいた戦略的な意思決定を支援します。

最新アップデート・新機能
2026年にかけて、より高度なAIによるリアルタイムの需要予測と、人員配置までを自動最適化する機能の進化が予測されています。また、カメラやセンサー技術と連携し、物理的な仕分け精度を自律的に向上させるシステムも登場しています。

価格帯・料金プラン
導入するシステムの規模や連携するハードウェアによって大きく異なるため、ベンダーへの個別見積もりが必要です。

こんな人/企業におすすめ
eコマース事業者や製造業など、需要の変動が激しく、在庫管理や生産計画の最適化が急務となっている企業におすすめです。

Cariotは、リアルタイムな車両情報を活用し、物流業務の効率化を支援するクラウド型の車両管理システムです。走行データからの日報自動作成や危険運転検知といった基本機能に加え、多様な車種に対応できる豊富なデバイスが強みです。

2026年2月には、AIが管理者を支援する新機能「Cariot Copilot」のパブリックベータ版が公開されました。自然な日本語で使い方を質問したり、データ分析を指示したりできるため、管理者の業務負担を大幅に削減します。さらに、アルコールチェック管理代行サービスとの連携も開始し、法令遵守と業務効率化を両立させています。

料金は初期費用0円、月額1,480円/台からと導入しやすい価格設定です。AIのサポートで車両管理を高度化したい企業や、コンプライアンス体制を強化したい企業に最適なサービスです。

パナソニックグループのBlue Yonderが提供する、計画から倉庫管理、輸配送までを統合管理するエンドツーエンドのサプライチェーン管理プラットフォームです。AIと機械学習を駆使し、サプライチェーン全体の可視化と最適化を実現します。

最大の特徴は、AIによる高度な需要予測と自律的な意思決定支援です。2026年の最新アップデートではAIエージェントの機能が大幅に強化され、自然言語での指示による在庫調達の変更や、倉庫業務のリアルタイムな状況把握、問題解決策の自動提案などが可能になりました。これにより、計画と実行の連携をほぼ同時に行い、変化に強いサプライチェーンを構築できます。

価格は個別見積もりとなるため、公式サイトからの問い合わせが必要です。グローバルに展開する大規模な小売業や製造業など、複雑なサプライチェーン全体の最適化とデータドリブンな経営を目指す企業におすすめです。

株式会社オプティマインドが提供する「Loogia」は、現場の知見を学習するAIを搭載した自動配車クラウドサービスです。複雑化する物流課題に対し、高精度な配送ルート最適化で応えます。

最大の特徴は、実際の走行データをAIが学習し、使うほどに現場の実態に即したルートを提案する「学習機能」です。さらに、走行距離だけでなく人件費や車両費まで考慮した「総コスト」を最小化する配車計画や、ドライバー間の業務負荷を均等にする機能も強み。2025年には配送実績を可視化・分析する「Loogiaアナリティクス」も追加され、データに基づいた継続的な業務改善をサポートします。

【料金プラン】
初期費用＋月額利用料（要問い合わせ）

【こんな企業におすすめ】
属人化した配車業務から脱却し、業務を標準化したい企業。燃料費や人件費を含めたトータルコストを削減し、経営効率を高めたい企業に最適です。

LogiGRIDは、AIによる計画最適化と、脱炭素化を支援するGX（グリーン・トランスフォーメーション）ソリューションを組み合わせた次世代の物流プラットフォームです。単なる業務効率化に留まらず、企業の環境価値向上にも貢献します。

最大の特徴は、AIを活用した高度な計画最適化技術です。例えば、天候の変化まで予測して最適な配船・配送ルートを自動算出する機能により、輸送コストを大幅に削減します。また、倉庫内の太陽光発電などで生まれた余剰電力をAIで管理・循環させる独自のスキームで、脱炭素経営を強力に後押しします。

最近では、異なるサイズのコンテナを同一グリッド内で扱える自動倉庫システムとの連携も進んでおり、物理的な保管効率も最大化します。価格は企業の課題に応じた個別見積もりとなります。

コスト削減とESG経営を両立させたい、先進的な取り組みで差別化を図りたい企業におすすめです。

LYNA 自動配車クラウドは、AIが最適な配車計画を自動で作成するクラウドサービスです。属人化しがちな配車業務を標準化し、積載率やコスト、稼働時間などを考慮した数万通り以上の計画から、ワンクリックで最適なルートを算出します。クラウド型のためPCへのインストールは不要で、直感的な操作性が魅力です。

近年では外部システムとの連携を積極的に進めており、2026年2月には動態管理サービスとのシームレスな連携を発表。ブックオフの導入事例では、データ連携の自動化により業務を大幅に効率化し、車両台数の削減にも成功しました。また、2025年3月にリリースされた「積み置き機能」により、複数日にまたがる複雑な運行計画にも対応可能です。

料金プランは公式サイトで公開されておらず、問い合わせが必要です。配車業務の効率化はもちろん、既存システムと連携させて物流プロセス全体を最適化したい企業におすすめです。