AOSデータ社、物流業界向けAIデータ管理システム「AIデータALM 物流」を発表
～物流の効率化を目指すため、AIデータライフサイクル全体の包括的な管理を支援～

2024年4月18日 JAPAN X-Tech展2024開催

企業データとAIの利活用カンパニー、AOSデータ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長　吉田宣也　以下AOSデータ社）は、物流業界向けAIデータ管理システム「AIデータALM 物流」をリリースしました。このシステムは、物流データのAIライフサイクル全体の包括的な管理を支援し、AIによる物流効率を大幅に向上させることを目的としています。

AOSデータ社の代表取締役社長、吉田宣也は次のように述べています。「私たちの新しいAIデータ管理システムは、物流業界のデータ活用のあり方を革新します。これにより、物流業界は、効率的に物流データを活用し、業務効率を高めることができます。」
AIデータ社は、物流業界におけるデータ活用の最前線で革新的なソリューションを提供し続けることを約束します。私たちの使命は、最先端の技術を駆使して物流関連事業の成長と発展を支援することです。
AOSデータ社は、AIとデータ管理技術の分野でリーダーシップを持つ企業です。私たちは、物流データの活用を支援し、物流業界の進化を促進する革新的なソリューションを提供しています。

■ 主な特徴：

「AIデータ管理システム AIデータALM物流」は、物流業界に特化した機能と特徴を備えており、物流データのAIライフサイクル全体を効率的に管理するためのソリューションを提供します。以下は、その主要な特徴です。

厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、物流関連ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、様々なフォーマットのデータを専用ソフトなしに表示できるファイルビューアー機能、暗号化および監査機能、バックアップ機能、および大容量長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。「AIデータ管理システム、AIデータALM 物流」は、物流データを活用するAIプロジェクトに携わる物流機関向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。

(1)物流データをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
(2)専用ソフトを使用しなくて、多様なデータを閲覧し、チームと安全に共有できる
(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、物流業界の内外の関係者のデータを安全に保つ
(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能
(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
(7)マルチモーダルAIへの対応
(8)セキュアなデータ管理、厳格なセキュリティプロトコルに基づいたデータ管理を実現し、物流データの機密性と安全性を確保します。

■ AIに学習させる物流データ

AIに学習させる物流データには、さまざまな種類があり、それぞれが異なる物流プロセスや業務の最適化に役立ちます。以下は、AIが学習できる代表的な物流データの種類です。

輸送データ
– 配送ルートデータ:
配送ルートの距離、所要時間、交通状況、ルートの混雑度などのデータ。AIはこれを用いて最適な配送ルートを計算し、輸送コストや時間の削減を支援します。
– 車両データ:
車両の運行記録、燃料消費量、走行距離、メンテナンス履歴、ドライバーの行動データなど。これにより、車両の効率的な運用やメンテナンスのスケジュール管理が可能になります。
在庫データ
– 在庫レベルデータ:
倉庫や配送センターにおける各商品の在庫数、補充タイミング、商品の保管場所など。AIはこのデータを用いて在庫の最適化を行い、在庫不足や過剰在庫を防ぎます。
– 商品回転率:
各商品の入出庫頻度、売れ筋商品や滞留商品の把握に使われます。AIはこのデータから在庫管理や補充計画を最適化します。
オーダーデータ
– 注文データ:
顧客の注文履歴、注文の頻度、注文商品の種類、注文時の数量など。AIはこれを用いて需要予測を行い、適切な補充や供給を計画します。
– 納期データ:
各注文の納期、配送スケジュール、納品完了率など。AIはこれを分析し、納期遵守率の向上や遅延リスクの予測を行います。
サプライチェーンデータ
– サプライヤーデータ:
サプライヤーごとのリードタイム、品質、コスト、信頼性など。AIはこれをもとにサプライチェーンの最適化やサプライヤーの選定を支援します。
– 物流ネットワークデータ:
倉庫、配送センター、店舗などの拠点間の物流フロー、配送距離、輸送時間、輸送コストなど。AIはネットワーク全体の最適化を図ります。
顧客データ
– 顧客プロファイル:
顧客の属性、購入履歴、好みなどのデータ。AIはこれを基に、パーソナライズされたサービスやマーケティング戦略を提案します。
– フィードバックデータ:
顧客からのフィードバックやクレームデータ。これにより、サービスの改善や品質向上に役立ちます。
トラッキングデータ
– リアルタイム位置情報:
配送中の車両や商品の位置情報。AIはこれを利用して、配送状況の追跡や配送時間の予測を行います。
– 温度や湿度のデータ:
特に生鮮食品や医薬品の物流において、輸送中の温度や湿度を管理するデータ。これにより、品質管理が可能になります。
コストデータ
– 輸送コスト:
運賃、燃料費、保険料などのデータ。AIはこれを基に、コスト削減のための最適な物流計画を立てることができます。
– 在庫保管コスト:
倉庫における在庫保管にかかるコストデータ。AIは在庫量と保管コストのバランスを最適化するためにこのデータを利用します。
事故や遅延に関するデータ
– 事故履歴:
輸送中の事故や遅延の履歴。AIはこれを学習し、リスクの高いルートや時間帯を特定し、予防策を提案します。

これらのデータをAIに学習させることで、物流プロセスの最適化、効率化、コスト削減、サービス品質向上などが期待されます。AIはこれらのデータをもとに、リアルタイムでの意思決定を支援し、物流全体のパフォーマンスを向上させることができます。

■ AIシステムを最適化する物流データのAIライフサイクルとは

AIシステムを最適化するための物流データのAIライフサイクルとは、物流データを活用してAIモデルを開発、運用、改善する一連のプロセスを指します。このライフサイクルは、データの収集から始まり、AIモデルのトレーニング、評価、導入、運用、そして継続的な改善を通じてAIシステムを最適化する流れを含みます。以下は、このライフサイクルの主なステップです。

データ収集
– 概要:
物流に関連するさまざまなデータを収集する段階です。このデータはAIモデルの基礎となり、モデルが学習し、予測や最適化を行うために不可欠です。
– 収集するデータの例:
– 輸送データ: 車両の位置情報、運行記録、ルート情報など
– 在庫データ: 倉庫の在庫レベル、商品の入出庫履歴
– 注文データ: 顧客からの注文履歴、納期情報
– サプライチェーンデータ: サプライヤーのリードタイム、品質データ
データ前処理
– 概要:
収集したデータをAIモデルで利用できる形に整えるプロセスです。データの品質を高め、モデルが正確に学習できるようにします。
– 具体的な処理:
– データクリーニング: ノイズや欠損値の処理
– データの統合: 複数のデータソースからのデータを統合
– データの変換: 正規化やスケーリング、カテゴリデータのエンコード
特徴量エンジニアリング
– 概要:
データから有用な特徴（特徴量）を抽出・生成するプロセスです。特徴量はAIモデルの学習において重要な役割を果たします。
– 例:
– 配送ルートの効率性: 配送時間や距離に基づく特徴量
– 在庫回転率: 商品の回転率や補充サイクルに関する特徴量
AIモデルのトレーニング
– 概要:
前処理されたデータを使って、AIモデルをトレーニングします。このステップでは、モデルがパターンを学び、予測や最適化の能力を獲得します。
– 使用されるアルゴリズム:
– 機械学習: ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（SVM）、XGBoostなど
– 深層学習: ニューラルネットワーク、LSTM（長短期記憶）、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
モデルの評価
– 概要:
トレーニングされたモデルの性能をテストデータを用いて評価します。これにより、モデルがどれだけ正確に予測できるかを確認します。
– 評価指標:
– 精度（Accuracy）
– F1スコア
– RMSE（Root Mean Square Error）
– ROC-AUCスコア
モデルの導入
– 概要:
評価が終わったモデルを実際の物流業務に導入します。ここで、モデルはリアルタイムでデータを処理し、予測や最適化を行います。
– 導入環境:
– クラウド環境（AWS, Azure, Google Cloudなど）
– オンプレミス環境
運用とモニタリング
– 概要:
導入されたモデルのパフォーマンスを継続的に監視します。物流の動向やデータの変化に対応できるように、モデルが適切に機能しているかを確認します。
– モニタリング内容:
– モデルの予測精度の低下
– 業務上の KPI（Key Performance Indicator）の変化
継続的な改善
– 概要:
モデルのパフォーマンスを維持・向上させるために、定期的な再トレーニングやモデルの改善を行います。新たに収集したデータやビジネス要件の変化に応じてモデルをアップデートします。
– 改善方法:
– 新しいデータの追加による再トレーニング
– モデルのハイパーパラメータの調整
– 新しいアルゴリズムの導入

まとめ
AIライフサイクルは、物流データを活用してAIシステムを最適化するための一連のプロセスを指します。データの収集から始まり、モデルのトレーニング、評価、導入、そして継続的な改善まで、すべてのステップが物流業務の効率化と最適化に寄与します。このライフサイクルをしっかりと管理することで、AIシステムが長期にわたって高いパフォーマンスを発揮できるようになります。

■ 「AIデータ管理システム AIデータALM 物流」の機能

物流データを管理するAIデータ管理システム「AIデータALM（AI Lifecycle Management）」は、物流業務においてAIを効果的に活用するためのデータ管理機能を提供します。以下は、AIデータALM 物流が持っている主な機能です。

データ収集とインテグレーション
– データ収集:
各種物流データ（輸送データ、在庫データ、オーダーデータなど）を自動的に収集します。これには、IoTセンサー、ERPシステム、WMS（Warehouse Management System）、TMS（Transportation Management System）などからのデータも含まれます。
– データインテグレーション:
異なるソースから収集したデータを統合し、一貫性のあるデータセットを作成します。データフォーマットの変換やデータの統合を自動化する機能も備えています。
データ前処理とクリーニング
– データクリーニング:
欠損データ、重複データ、異常値の自動検出と修正を行います。これにより、モデルが高精度で学習できるようにデータの品質を向上させます。
– データ正規化と変換:
データの正規化、スケーリング、カテゴリデータのエンコードなど、AIモデルで利用可能な形にデータを変換します。
特徴量エンジニアリング
– 特徴量生成:
データから重要な特徴量を抽出し、AIモデルの性能を向上させます。たとえば、配送時間、在庫回転率、注文履歴に基づく新しい特徴量を生成します。
– カスタマイズ可能な特徴量設計:
ユーザーが特定のビジネスニーズに応じて、カスタマイズされた特徴量を設計・生成できるツールとAPIで連携します。
AIモデルのトレーニングとバージョン管理
– トレーニング管理:
収集・前処理されたデータを使って、AIモデルをトレーニングします。システムはトレーニングプロセスを管理し、効率的なモデル学習をサポートします。
– バージョン管理:
トレーニングされたAIモデルのバージョンを管理し、いつでも過去のモデルに戻すことが可能です。これにより、モデルの比較や改善を容易に行えます。
モデル評価と監視
– 評価指標の提供:
トレーニング後のモデルをテストデータで評価し、精度、再現率、F1スコア、ROC-AUCなどの評価指標を提供します。
– リアルタイム監視:
実稼働中のモデルのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、精度の低下や異常を検出した場合にアラートを発します。
デプロイメントとスケーリング
– モデルデプロイメント:
トレーニングされたAIモデルを、クラウドやオンプレミスの環境に容易にデプロイできる機能を提供します。これにより、モデルを迅速に実業務に適用できます。
– 自動スケーリング:
ワークロードの変化に応じて、システムが自動的にリソースをスケーリングし、AIモデルの安定した稼働を保証します。
データガバナンスとセキュリティ
– アクセス制御:
データへのアクセスを厳密に管理し、ユーザーごとに異なるアクセス権限を設定します。これにより、データのセキュリティを確保します。
– 監査ログ:
データの利用履歴やアクセス履歴を記録し、いつ誰がどのデータにアクセスしたかを追跡可能にします。コンプライアンスの観点からも重要な機能です。
継続的な学習と改善
– オンライン学習:
新しいデータが入るたびにAIモデルを継続的に学習させ、モデルの精度を常に最新の状態に保ちます。
– フィードバックループ:
現場からのフィードバックを受けて、AIモデルを改善するサイクルを構築します。これにより、AIの予測精度とビジネス価値を最大化します。

まとめ
AIデータALMは、物流データを管理し、AIモデルの開発・運用・改善を包括的にサポートするシステムです。これにより、物流業務におけるデータの利用効率を最大化し、AIによる最適化を継続的に実現することができます。

■ 「AIデータ管理システム AIデータ ALM 物流」を支える各賞受賞実績の技術

「AIデータ ALM 物流」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で16期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。

■ 「AIデータ管理システム、AIデータALM 物流」サービス概要

サービス名：AIデータ管理システム、AIデータALM（エーアイデータエーエルエム）物流
提供開始：2024年8月29日
価格：月額16,500円（税込）～
URL：https://aidata.jp/noticen/alm-logistics/

【AOSデータ株式会社について】

名称：AOSデータ株式会社
代表者：吉田宣也
設立：2015年4月
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
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： https://www.aosdata.co.jp/

AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業8,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、15年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。

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