物流業界におけるAIの最新動向。
運営コストの上昇、絶えず変動するグローバルサプライチェーン、効率最適化への圧力の高まりの中で、物流業界の優位性はもはや規模だけに基づくものではなく、データ処理能力、予測能力、実務における技術応用のレベルへとシフトしている。ロジスティクス技術フォーラム2026で発表されたレポートによると、ベトナムの物流市場は現在約400億～500億米ドル規模で、年間12～14%の成長率を維持しており、地域で最も急速に成長している市場の一つとなっている。しかし、物流コストは依然としてGDPの約16～18%を占めており、アジアの多くの先進国よりもかなり高い。
この数字は、業界の現状を部分的に反映している。現状は依然として脆弱で、データ接続が不十分であり、倉庫保管や輸送から輸出入手続きに至るまで、サプライチェーン全体を通して効率化が最適化されていない。このような状況において、デジタル変革と人工知能（AI）の活用は、企業が競争力を強化するための重要な方向性であると考えられている。
ベトナム商工省輸出入局副局長であり、ベトナム物流人材育成協会の名誉会長でもあるトラン・タイン・ハイ氏は、AIが世界の物流業界の競争構造を変えつつあると考えている。以前は企業が主に輸送能力と運用ネットワークに基づいて競争していたが、今ではデータ処理速度と迅速な意思決定能力が重要な競争優位性になりつつある。
ハイ氏によれば、企業間の違いはもはや所有する車両や倉庫の数だけではなく、データを活用して業務を最適化し、リスクを管理し、市場の変動に迅速に対応できる能力にあるという。
ハノイ科学技術大学デジタル技術経済研究所所長のグエン・ビン・ミン准教授は、AIはもはや参考や実験のための技術ではなく、物流業界の新たな運用プラットフォームになりつつあると考えている。ミン准教授によれば、企業が競争力を維持するためには、デジタル変革への圧力は「すべきこと」から「必須のこと」へと変化したという。
彼はデロイトの調査を引用し、今後5年間で、AIを導入済みまたは導入準備中のサプライチェーン組織の割合は28％から82％に増加すると予想される一方、ビジネスリーダーの71％は、適応が遅れると業務が混乱する可能性があると懸念していると述べた。
ガートナーの予測によると、2031年までにサプライチェーンの混乱の約60%は、人間の直接的な介入なしに自動的に処理できるようになるという。これは、AIがもはや遠い未来のトレンドではなく、物流業界において徐々に既存の運用ツールになりつつあることを示している。ビジネス環境がますます不安定になるにつれ、変革への圧力はますます顕著になっている。
2026年初頭以来、中東における地政学的緊張の高まりにより燃料価格が急騰し、輸送コストに大きな圧力がかかっている。南北間のコンテナトラック1回の輸送で約1,000リットルのディーゼル燃料を消費する可能性があるため、燃料価格の短期的な上昇でさえ、運行コストを大幅に押し上げるのに十分である。
このような状況において、ルートの最適化、燃料消費量の削減、および業務効率の向上にテクノロジーを適用することは、もはや長期的な選択肢ではなく、多くの物流企業にとって現実的な必須事項となっている。
AIは必要な解決策だ。
数年前までは、物流におけるAIは主に技術的なトレンドと見なされていたが、現在では文書処理や倉庫管理からサプライチェーンのリスク予測に至るまで、業務のあらゆる段階に導入され始めている。
サムスンSDSのアジア太平洋地域事業代表であるゴ・ゴック・ホアン氏は、AIは現在、企業の物流システムにおいて重要な要素として統合されていると述べた。処理速度の向上とエラーの最小化を図るため、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、マシンビジョン、予測分析など、複数の技術レイヤーが同時に導入されている。
ホアン氏によれば、重要なのは個々の技術だけでなく、それらを統合されたオペレーティングシステムにどのように接続するかという点にある。これまで手作業に大きく依存していたデータ入力、書類確認、海運会社、航空会社、港湾からのデータ照合といった業務は、徐々に自動化されつつある。大量のPDFファイルや輸送書類を手作業で処理する代わりに、AIシステムがデータを自動的に認識し、情報を標準化して分析プラットフォームに供給することができる。これにより、企業は処理時間を短縮できるだけでなく、業務上のミスのリスクを大幅に軽減することも可能になる。
さらに重要なのは、従来企業はインシデント発生後にしか対応できなかったのに対し、AIによってサプライチェーンの混乱、輸送の変動、配送の遅延などを早期に特定できるようになり、戦略をタイムリーに調整できるようになったことです。国内テクノロジー企業の視点から、Logivanのゼネラルディレクターであるファム・カイン・リン氏は、AIの活用について異なる見解を示しています。グローバル展開ではなく、多くの国内企業は国内物流や輸出入物流の非常に特定の側面にAIを適用しています。
リン氏によると、AIが特に効果を発揮している分野の一つは、税関書類や輸出入申告書の処理だという。従来は、書類一式ごとに多くの手作業によるチェック、情報の比較、商品コードの検索が必要で、時間と手間がかかり、エラーも発生しやすかった。AIの支援により、システムはデータを自動的に相互チェックし、異常を検出し、商品グループごとに適切なHSコードを提案できるようになった。これにより、手作業による処理負担が軽減され、申告プロセスの精度が向上する。
Valoma LogTech フォーラム 2026 (写真: Do Bao)
さらに、AIは物流ビジネスにおいて徐々に新たな「運用支援レイヤー」となりつつあり、人間はもはやすべてのタスクを直接処理するのではなく、監視、分析、データに基づいた意思決定へとシフトしています。しかし、現実にはAIは即座に結果を生み出す「魔法の杖」ではありません。この技術は、企業が十分に標準化されたデータ基盤を構築し、比較的完全なデジタル化された運用プロセスを備えている場合にのみ、その真価を発揮します。これが、物流におけるAIの活用が現状では均一ではない理由でもあります。デジタル変革において大きな進歩を遂げた企業がある一方で、多くの企業は依然として断片化されたデータと手作業による処理への依存度が高い従来型のモデルで運営されています。
出典：https://nhandan.vn/ai-viet-lai-nganh-logistics-hien-dai-post961763.html
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