人手不足や輸送力の制約、物流コストの上昇、在庫の過不足など、製造業を取り巻く物流課題は複雑さを増しています。一つひとつの現場で改善を重ねるだけでなく、企業や業界の枠を越えて、在庫・輸送・データをどのようにつなぐか。さらに、AIが示す提案を、どのような条件のもとで実際の判断に採用するかも重要なテーマになっています。
こうした課題を産官学で考える「製造業AI物流カンファレンス2026 in 広島」が、2026年10月14日に広島国際会議場とオンラインで開催されました。主催したのは株式会社オンザリンクスで、広島AIアシュアランス協議会（HAAC）が企画に協力。総務省や広島県、製造業、物流、IT分野などの関係者が集まり、「物流を経営OSとして設計する」をテーマに議論を交わしました。
現場改善を越えて考える「物流という経営課題」
カンファレンスで取り上げられたテーマの一つが、物流を単なるコストや現場業務としてではなく、経営を支える基盤として捉える視点です。
製造業や物流業では、荷待ち時間、在庫管理、輸送力の確保、データ品質など、複数の課題が互いに関係しています。個別の工程だけを効率化しても、企業間で情報や判断が分断されていれば、物流全体の最適化にはつながりにくい場合があります。
当日は、企業間連携、経営と現場、AIの信頼性という三つの観点から議論が進められました。なかでも注目されたのが、広島をフィジカルインターネットの実験都市とする可能性です。
フィジカルインターネットとは、荷物や倉庫、輸送手段などを企業の枠を越えてつなぎ、物流資源を効率的に活用しようとする考え方です。各社で異なる制約や利害をどのように調整し、全体最適へ近づけていくかが、社会実装に向けた論点となりました。
制度・現場・技術をつないだ二つのパネル討議
経済産業省中国経済産業局、国土交通省中国運輸局、マツダ、叡啓大学によるパネルディスカッションでは、広島からフィジカルインターネットを実装していく可能性が話し合われました。
企業同士が連携する際には、業務データをすべて共有すればよいとは限りません。各社の既存システムや目的を保ちながら、納期、負担の上限、承認といった共同物流の条件を確認できる仕組みが求められます。オンザリンクスと株式会社AIアシュアランスは、こうした考え方を「検証可能なフィジカルインターネット」構想として示しています。
もう一つのパネルディスカッションには、総務省、広島県、AIアシュアランスが参加しました。広島AIプロセスをはじめとする国際的なAIルール形成を踏まえ、AIの品質や信頼性を産業競争力へどうつなげるかが議論されました。
AIに提案を任せることと、その提案を実際に採用・実行することは同じではありません。条件や権限、根拠となる証拠を確認し、必要に応じて人が関与する仕組みを整えることが、AI物流の社会実装を支える土台になります。
11人のメッセージと実践ガイドを日英で公開
カンファレンスで共有された知見は、二つの資料にまとめられ、日本語と英語で公開されています。いずれも公式サイトから登録不要で閲覧できます。
「AI HIROSHIMA Messages」には、物流、IT、投資、行政などに関わる11人の寄稿が収録されています。それぞれの立場からAIと物流の可能性を捉えたもので、参加者全体による共同提言ではなく、寄稿者本人の見解としてまとめられています。
「広島AI物流 実践ガイド2026」では、AI物流の導入から運用までを見据え、経営成果、判断を採用する条件、役割と権限、証拠、例外への対応などを整理しています。ロードマップや監査チェックシート、記録様式も収録され、議論を現場で使える形へ落とし込んでいる点が特徴です。
AIの提案を「実行できる判断」へ変える検証
技術面では、AIの提案を無条件に実行せず、事前に定めた条件を満たしているか確認するための研究や実験も紹介されました。
AIアシュアランスは、同社が開発する「責任OS」と国内の「AI事業者ガイドライン」、AIセーフティ・インスティテュート（AISI）の評価観点との対応を整理しました。一定の前提条件を置いたモデル上で、判断根拠が正しく引き継がれることや、条件を変更した際に再確認が必要となることを、プログラムの正しさを検証するLean4によって確認しています。
また、オンザリンクスとAIアシュアランスが進める医薬品コールドチェーンの概念実証をもとに、OpenAI APIを使った計30件の測定と、実行要求を人工的に設定した24件の模擬実験も行われました。
実APIによる測定では不適合な実行提案は発生しませんでした。一方、模擬実験では、条件に適合しない19件を遮断し、条件を満たした5件を通過させています。ただし、合成データによる限定的な検証であり、実際の出荷や設備制御を行ったものではありません。実システム全体の安全性を保証する成果ではない点も明示されています。
広島発の議論を実務で確かめる次の段階へ
今回のカンファレンスから見えてくるのは、製造業のAI物流を前へ進めるには、優れた提案を生み出す技術だけでなく、その提案を「誰が、どの条件で、どの証拠をもとに実行するのか」まで設計する必要があるということです。企業間で物流資源を共有する場合も、すべての情報を開示するのではなく、互いの制約を保ちながら判断の条件を検証できる仕組みが重要になります。HAACは今後、今回の寄稿や実践ガイド、技術成果を共通プロトコル案「Hiroshima AI Assurance Protocol（HAAP）」の整備に生かす方針です。物流現場から始まった取り組みが、AIエージェントや公共サービス、金融、サイバーセキュリティなどへどう応用されるのか。広島で積み重ねられる実践の行方が注目されます。
