AI
AIによる物流の意思決定の変革
2028年までに、物流におけるデータに基づく意思決定の多くが一部自動化され、コスト削減と計画精度の向上が進むと予測されています。(Gartner Supply Chain AI Insights)
輸送コストとパフォーマンスを管理
輸送コストの削減、サービス信頼性の向上、そして物流業務の効率的な拡張を実現。IFS.ai Logisticsは、計画・実行・監査をひとつの継続的なループとして統合します。
物流は変動が大きく、コストがかさみ、見えないロスが発生しやすい領域です。
IFS.ai Logisticsは、AIにより計画・可視化・運賃監査を高度化し、最適な実行と過剰請求の抑止を可能にします。
IFS.ai Logisticsを導入する理由
輸送コストを抑え、無駄な支出を抑止
物流を成果を生む仕組みとして運用
企業の物流業務に最適化されたエンタープライズAI
計画・実行・監査をつなぐ機能
輸送計画・監査・最適化を一体で実現
AIによる物流業者選定やルーティング、継続的な最適化により、より高度な輸送計画を実現。輸送コストを削減し、サービス品質を向上させるとともに、監査データを計画に反映することで、出荷のたびに物流ネットワークを継続的に改善します。
輸送管理（TMS）
キャリアや地域、輸送手段をまたいだ輸送業務を標準化。入札（配車手配）、トラッキング、例外管理までを単一のワークフローで管理し、手作業の削減、サービス信頼性の向上、そして物流業務の安定した運用を実現します。
データ統合（Data Connect）
"ERP、TMS、財務システムにまたがる出荷・物流業者・請求データを統合します。
物流データを信頼できる単一のモデルに標準化し、可視化、コスト管理、AIによる最適化を実現します。"
収益保護（Revenue Protect）
請求内容の自動検証や契約遵守により、輸送コストの漏れを防止。過剰請求の検出や紛争の削減に加え、物流業者・ルート・地域ごとの輸送コストに基づいたレポーティングで、削減効果を可視化します。
