JDSC、物流支援AI「Logi-one Engine」提供開始

JDSCは2026年11月5日、物流支援AIエージェント「Logi-one Engine」の提供を始めました。荷役・保管・輸配送を担う複数のAIエージェントと、それらを統括する「物流業務オーケストレーター」で構成します。トラックの遅延や早着、気候変化による需要の変動などに応じて作業計画を自動で組み直し、現場の一人ひとりに指示を届けます。

各AIエージェントは、WMS（倉庫管理システム）、TMS（輸配送管理システム）、シフト管理などのデータを使い、荷役・保管・輸配送の作業計画を自動で作成します。物流業務オーケストレーターがエージェント間を連携させ、売上・品質・コストを俯瞰して全体最適を判断します。

トラックの到着時刻や人員の充足状況が変わった場合、AIエージェント同士が連携して計画を組み直します。作業指示は、スマートフォンアプリの通知や音声、スマートグラスなど、現場に合わせた方法で各作業者に届けます。

JDSCは、導入に向けた対象業務・拠点の特定と効果試算、AIエージェントの構築、既存の基幹システムとの連携、導入後の運用改善まで一貫して支援します。物流拠点の運営や輸送コスト最適化の実績を持つ物流専門家が、導入時に伴走します。

提供開始時の用途は、倉庫・輸配送の作業計画最適化と、現場への指示配信です。今後は請求・支払いなどの管理業務の自動化・集約や、共通KPIに基づくグループ経営基盤としての可視化へ対象を広げ、他業種にも展開する方針です。JDSCはさらにフィジカルAIを利用し、計画から現場作業の実行までの自動化を進めるとしています。なお、記事は提供開始を伝えていますが、価格や導入企業数は示していません。記事中に性能値や数量の記載はありません。これらの情報は公表されていません。記事に示された利用データはWMS、TMS、シフト管理などで、計画変更の契機としてトラックの遅延・早着、人員の充足状況、気候変化による需要変動が挙げられています。導入支援には効果試算から運用改善までが含まれます。記事はこの範囲を説明しています。導入済み拠点や具体的な改善効果は記載されていません。今後の展開として管理業務、グループ経営基盤としての可視化、他業種への展開、フィジカルAIによる作業実行の自動化を挙げています。これらは今後の方針です。提供開始時の対象用途とは区別されています。記事は展開の時期や数値目標を明らかにしていません。対象拠点の規模、対応する既存システムの範囲、運用改善の測定方法も示していません。発表された事実は、物流支援AIエージェントの提供開始と、計画作成・変更、指示配信、導入支援の内容です。

JDSCは2026年11月5日、物流支援AIエージェント「Logi-one Engine」の提供を始めました。荷役・保管・輸配送を担う複数のAIエージェントと、それらを統括する「物流業務オーケストレーター」で構成します。トラックの遅延や早着、気候変化による需要の変動などに応じて作業計画を自動で組み直し、現場の一人ひとりに指示を届けます。

各AIエージェントは、WMS（倉庫管理システム）、TMS（輸配送管理システム）、シフト管理などのデータを使い、荷役・保管・輸配送の作業計画を自動で作成します。物流業務オーケストレーターがエージェント間を連携させ、売上・品質・コストを俯瞰して全体最適を判断します。

トラックの到着時刻や人員の充足状況が変わった場合、AIエージェント同士が連携して計画を組み直します。作業指示は、スマートフォンアプリの通知や音声、スマートグラスなど、現場に合わせた方法で各作業者に届けます。

JDSCは、導入に向けた対象業務・拠点の特定と効果試算、AIエージェントの構築、既存の基幹システムとの連携、導入後の運用改善まで一貫して支援します。物流拠点の運営や輸送コスト最適化の実績を持つ物流専門家が、導入時に伴走します。

提供開始時の用途は、倉庫・輸配送の作業計画最適化と、現場への指示配信です。今後は請求・支払いなどの管理業務の自動化・集約や、共通KPIに基づくグループ経営基盤としての可視化へ対象を広げ、他業種にも展開する方針です。JDSCはさらにフィジカルAIを利用し、計画から現場作業の実行までの自動化を進めるとしています。なお、記事は提供開始を伝えていますが、価格や導入企業数は示していません。記事中に性能値や数量の記載はありません。これらの情報は公表されていません。記事に示された利用データはWMS、TMS、シフト管理などで、計画変更の契機としてトラックの遅延・早着、人員の充足状況、気候変化による需要変動が挙げられています。導入支援には効果試算から運用改善までが含まれます。記事はこの範囲を説明しています。導入済み拠点や具体的な改善効果は記載されていません。今後の展開として管理業務、グループ経営基盤としての可視化、他業種への展開、フィジカルAIによる作業実行の自動化を挙げています。これらは今後の方針です。提供開始時の対象用途とは区別されています。記事は展開の時期や数値目標を明らかにしていません。対象拠点の規模、対応する既存システムの範囲、運用改善の測定方法も示していません。発表された事実は、物流支援AIエージェントの提供開始と、計画作成・変更、指示配信、導入支援の内容です。