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調査・データプロジェクト44（米国）は28日、リアルタイム物流データを活用した対話型AI（人工知能）サプライチェーン・アナリスト「Mo」（モー）を発表した。世界最大規模のリアルタイム物流データグラフと顧客固有の出荷データ、業務ルールを組み合わせることで、物流現場で迅速な意思決定を支援する。
Moは、トラック貸切輸送（FTL）、小口混載輸送（LTL）、海上輸送のデータに対応し、顧客ごとの標準作業手順（SOP）やKPI、キャリアとの取引実績などを踏まえて推論を行う。従来はレポート作成やデータ抽出、分析条件の設定などに数時間から数日を要していた業務について、数分で回答を提示できるという。
物流現場では大量のデータを保有している一方、分析や意思決定では手作業によるレポート作成やデータ加工が依然として多く、担当者が必要な情報を迅速に取得できないことが課題となっている。Moは汎用AIとは異なり、顧客固有の物流データと業務文脈を基に推論するため、実務に直結する回答を提供できるとしている。
同社によると、顧客企業では既に物流コスト削減効果も表れている。ディテンション（返却遅延料）やデマレージ（超過保管料）の最適化では600万ドル（9億8000万円）の付帯費用削減を実現した事例があるほか、運転資本を20万ドル（3260万円）改善したケースや、サプライチェーンの混乱対応で60万-180万ドル（9800万円-2億9400万円）のコスト削減につながった事例もあるという。
アーリーアクセスプログラムにはFord Motor Companyが参加しており、輸送部門ではレポート作成を待つことなく必要な情報を取得する用途で活用している。プロジェクト44は今後、対応する輸送モードや機能を2026年中に順次拡充するとともに、顧客が自社データを基に独自AIモデルを構築できる「ソブリンモデル」の実現を目指す。
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