製造業や物流事業者において、複雑なサプライチェーンの輸送費は企業の収益に密接に関わる重要な要素である。
しかし、そのデータは運送業者や地域ごとに分断され、レガシーシステムや表計算ソフトに分散しているケースが多く、管理が極めて難しいコストカテゴリーの一つとなっている。
大規模なネットワークにおいては、わずか1％の非効率が年間で巨額の損失につながるため、物流業界には段階的な自動化にとどまらない構造的な変革が求められている。
こうした中、IFSジャパン株式会社は2026年3月11日、複雑な輸送ネットワークを運営する企業向けに特化して設計された、AI搭載ロジスティクスインテリジェンスプラットフォーム「IFS.ai Logistics」の提供開始を発表した。
同ソリューションは、輸送計画から自動実行、貨物監査、継続的な最適化までを単一のプラットフォームで実現し、物流上の意思決定を直接的な財務成果へと結びつけるインテリジェンス層を提供するものだ。
プラットフォームの基盤には、同社が2025年に買収した「7bridges」のテクノロジーが活用されている。その中核となるのは、これまで断片化していた輸送データを標準化・統合し、単一の信頼できるインテリジェンス基盤を構築する物流特化型のデータモデルである。
この基盤上で、主に4つの機能が連携してクローズドループの運用を実現する。
1つ目が、手動での判断をAI主導に置き換える「AI駆動の輸送計画と運送業者選定」により、輸送モードやルートを横断的に最適化する機能だ。
2つ目が、リアルタイムの貨物可視化とインテリジェントな例外処理により予約ミスを減らす「ゼロタッチ自動実行」機能だ。
3つ目が、すべての請求書を明細レベルで検証して自動でコード付与を行い、コスト漏れを回収する「財務レベルの貨物監査エンジン」だ。
4つ目が、運送業者戦略や排出量計画といった継続的なシナリオ分析を可能にする「ネットワークインテリジェンスとシミュレーション」機能だ。
また、同システムは「IFS Cloud」内で企業資産管理（EAM）やサプライチェーン管理（SCM）などとシームレスに連携できるほか、サードパーティのプラットフォームとも統合可能であり、複雑なシステム環境を持つ企業でも導入しやすい設計となっている。
さらに、同製品を近年買収された倉庫管理・フルフィルメント向けソリューション「IFS Softeon」と組み合わせることで、倉庫業務から最終配送に至る資材や商品の流れをより強固に連携させるとのことだ。
IFS.ai Logistics社長のフィリップ・アシュトン氏は、「物流の意思決定とその財務的影響を結びつける産業用AIを適用することで、企業は数週間で利益率の保護や業務の俊敏性向上といった価値を実感できる」と述べている。