AIデータ社、AI孔明 on IDX新機能「AI突合作業™ Loop」の物流業界向け「AI Logistics Loop」を発表配送データ × 収益データをAIで突合し、利益パターンを継続的に学習する新しいAI Correlation Platform

AIデータ社、AI孔明 on IDX新機能「AI突合作業™ Loop」の物流業界向け「AI Logistics Loop」を発表
配送データ × 収益データをAIで突合し、利益パターンを継続的に学習する新しいAI Correlation Platform

― AIが置き換えるのは人ではありません。物流現場で毎日発生している「突合作業」です

企業データとAIの利活用カンパニー、AIデータ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長　佐々木隆仁、以下AIデータ社）は、組織を知能化するAIインフラ「AI孔明 on IDX」において、新たに物流業界向け特化機能「AI Logistics Loop（配送・収益データ突合AI）」を搭載しました。本機能は、配送データ × 収益データをAIで突合し、利益パターンを継続的に学習する新しいAI Correlation Platformを実現します。物流会社・配送会社・3PL・メーカー物流部門など、さまざまな物流現場において、配送データと収益データを突合することで、人が何時間も費やしている「突合作業」を劇的に短縮可能になります。

AI時代でも、物流業最大のボトルネックは「突合作業」

生成AIの登場により、

文書作成
検索
要約
翻訳
チャット

などは飛躍的に進化しました。

しかし、多くの物流会社・配送会社では、依然として最も時間がかかっている業務があります。
それが、「突合作業（照合・比較・確認）」です。

物流現場では毎日、

配送管理システム（TMS）
車両・GPS データ
ドライバー日報（Excel）
倉庫管理システム（WMS）
請求データ
会計システム

など、膨大な情報を見比べながら業務を進めています。
この「読む」「探す」「照合する」「確認する」という業務こそ、多くの物流組織に共通する最大のボトルネックとなっています。

AIが置き換えるのは人ではない。「突合作業」

AI孔明 on IDXが目指すのは、人の仕事を奪うことではありません。AIが置き換えるのは、人が毎日何時間も行っている「突合作業」です。

これまでの業務：

人
↓
比較
↓
判断
でした

AI Logistics Loopでは：

配送データ＋収益データ
↓
AI突合分析
↓
利益要因分析
↓
損失要因分析
↓
改善提案
↓
翌日の配車・ルートへの提案
↓
継続学習（Loop）

という新しい業務モデルへ進化します。
AIは単に配送記録を読むだけではありません。
「なぜ利益が出たのか」「なぜ儲からなかったのか」を継続的に学習し、その知見を翌日以降の配送設計へ活用します。

物流業の本質的な課題を解決

多くの物流会社では、配送データと収益データはすでに存在しています。しかし、それらは別々のシステムに分断されており、「どの配送活動が本当に利益を生んでいるのか」までは正確に見えていません。
その結果、現場では「忙しいのに儲かっていない」という問題が慢性的に発生しています。

例えば、

	配送件数	売上	利益
Aルート	50件	20万円	5万円
Bルート	80件	30万円	1万円

売上だけを見るとBルートが良く見えます。しかし利益で見ると、Aルートの方が優れています。

Bルートは走行距離・待機時間・再配達・低積載率・燃料費などのコストが利益を圧迫しているからです。

AI Logistics Loopは、こうした「見えないコスト」を

AIが自動で突合・分析し、配送単位の本当の利益を可視化します。

AI Logistics Loopの主要機能

① 配送・収益データ突合AI

配送データと請求・売上・原価データを自動で紐付け、配送ごとの本当の利益を見える化します。

② ルート別収益分析

売上・粗利・走行距離・待機時間・積載率・再配達率を分析し、儲かるルートと儲からないルートを可視化します。

③ 顧客別収益分析

売上規模だけでなく、荷待ち時間・特殊対応・再配達率・請求条件まで含めた「本当に利益を生む顧客」を特定します。

④ 積載率改善AI

車両・ルート・時間帯別の積載率を分析し、空車・低積載による無駄を削減します。

⑤ 待機時間・再配達リスク分析

待機時間が長い顧客、再配達が多い地域、遅延が多い時間帯を特定し、現場のムダを利益改善につなげます。

⑥ AI配送参謀

AIが管理者に対して、翌日の優先ルート・採算の悪い配送先・価格改定すべき案件・最適な配車案をリアルタイムで提案します。

期待される導入効果

配送利益の可視化：配送単位・顧客単位・ルート単位で利益を把握
ルート最適化：走行距離・待機時間・再配達・積載率を考慮した最適配送設計
粗利改善：採算の悪い配送・顧客を特定し、価格交渉・条件変更に活用
人手不足対策：少ないドライバーで効率よく配送できる体制を構築
燃料費・残業代削減：走行距離と拘束時間の削減によるコスト低減

デジタル化・AI導入補助金２０２6対象製品「AI孔明 on IDX」

デジタル化・AI導入補助金２０２6対象製品として採択された「AI孔明 on IDX」の補助金申請サポートのご相談も承っております。
この機会に「AIを統制する組織OS」を構築し、AIエージェント時代に備えるAIインフラ整備を体験ください。

▼デジタル化・AI導入補助金2026のご案内 AI孔明 on IDX
https://www.idx.jp/it2026/

AＩデータ株式会社について

名称：AＩデータ株式会社
設立：2015年4月
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
代表取締役社長：佐々木隆仁
所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
URL： https://www.aidata.co.jp/

ＡＩデータ社は、データインフラと知財インフラを基盤に、20年以上にわたり企業や個人のデータ資産を守り、活用する事業を展開してきました。1万社以上の企業、100万人以上のお客様から信頼を得ており、データ共有、バックアップ、復旧、移行、消去を包括する「データエコシステム事業」では、BCNアワードで17年連続販売本数1位を獲得しています。
データインフラでは、IDXのクラウドデータ管理や復旧サービスを提供するとともに、経済産業大臣賞を受けたフォレンジック調査や証拠開示サービスを通じて、法務分野でも高い評価を得ています。
一方、知財インフラでは、グループ会社の特許検索・出願支援システム『Tokkyo.Ai』や特許売買を可能にするIPマーケットプレイスの構築により、知財管理と収益化を支援。これらを統合し、生成AI『AI孔明TM』によるデータと知財の融合プラットフォームを展開しています。また、防衛省との連携による若手エンジニア育成にも注力し、データ管理と知財保護を通じて社会基盤の強化に貢献しています。