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リーガルテックグループTokkyo.Ai社、生成AIで物流の2024年問題の解決を支援
[24/02/21]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜特許AIツールが拓く物流テックの新たな可能性〜
リーガルテックグループ傘下のTokkyo.Ai株式会社（東京都港区：代表取締役 佐々木 隆仁）は、物流業界におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）と効率化の推進に応え、物流産業に向けたAIによる特許検索ツールを発表します。
物流業界は、自動車運転業務の年間時間外労働時間の上限が960時間に制限されることによって発生する「２０２４年問題」と呼ばれる大きな課題を抱えているだけでなく、人手不足、コスト増加、環境規制の厳格化など、多くの課題への対応が求められています。
これらの事情から、配送ルートの最適化、倉庫作業の自動化、環境に優しい輸送手段の開発など、革新が求められている。
物流企業としては、今後は最新のAI技術やロボティクスを活用した物流ソリューションの迅速な権利化と市場導入が、業界のイノベーションの重要な鍵を握っています。
Tokkyo.AiのAI特許検索ツールは、これらの課題に対して、研究開発から市場投入までのサイクルを短縮し、新たなビジネスアイデアの創出や、独自の製品開発、競合との差別化を図るための支援をします。
[画像: https://prtimes.jp/i/42056/189/resize/d42056-189-ac3ca68a21a8ce67d4f0-0.jpg ]
物流業界が直面する主な課題
物流業界が抱える以下の課題についてTokkyo.Aiはツールを提供し解決をアシストします。
人手不足：物流業界では、特にドライバーや倉庫作業員の不足が深刻です。少子高齢化による労働力人口の減少が主な原因の一つです。
コスト増加：燃料費の高騰、人件費の上昇、環境対策への投資などが原因で、物流コストが増加しています。
環境規制の厳格化：CO2排出量の削減を目指す国際的な動きや、都市部での排出ガス規制など、環境対策に関する規制が強化されています。
デジタル化・自動化の遅れ：IT技術や自動化技術の導入が進んでいるものの、まだまだ手作業に頼る部分が多く、効率化の余地があります。
需要の変動：オンラインショッピングの普及による小口配送の増加、季節やイベントによる配送量の変動など、需要の予測が難しくなっています。
インフラの老朽化：道路や橋などの物流インフラが老朽化している地域があり、配送の遅延やコスト増につながっています。
サプライチェーンの複雑化：グローバル化が進む中、サプライチェーンが複雑化し、管理が難しくなっています。これにより、リスクの管理や効率的な運営が求められます。
「プライベート特許検索」で課題解決をアシスト
これら物流業界の課題に対して、特許AIツールを活用することで、効率化やコスト削減、環境負荷の軽減などの特許情報を収集し、自社が抱えている課題の解決策を発掘・権利化できる可能性があります。
たとえば、上記課題に関しては以下の観点から解決が望めます。
1. 人手不足の解消
自動化技術: 特許情報を通じて、物流業務の自動化に関する最新技術（自動運転トラック、ドローン配送、ロボットによる倉庫作業など）を発見し、導入を検討できます。これにより、人手不足を補いつつ、作業の効率化を図れます。
2. コスト増加の抑制
効率化技術: 燃料効率の良い輸送手段や、省エネルギー型の倉庫管理システムなど、コスト削減に貢献する技術の特許を探し出し、実装することが可能です。
3. 環境規制への対応
環境配慮型技術: CO2排出削減に貢献する電動トラック、再生可能エネルギーを活用した物流システムなど、環境規制に対応する技術の特許を調査し、取り入れることで、規制遵守と環境保護を実現できます。
4. デジタル化・自動化の推進
IT・AI技術: 在庫管理、物流ルートの最適化、需要予測などにAIを活用する技術の特許を調べ、これらのデジタルツールを導入することで、物流業務のデジタル化と自動化を加速できます。
5. 需要の変動への対応
柔軟な物流システム: 変動する需要に迅速に対応できる、AIによる予測モデルや柔軟な物流ネットワーク設計に関する特許技術を活用することで、効率的な配送体制を構築できます。
6. インフラの老朽化への対応
インフラ改善技術: 物流インフラの改善やメンテナンスに関連する特許技術を調査し、より持続可能で効率的な物流システムの構築に役立てることができます。
7. サプライチェーンの複雑化への対処
サプライチェーン管理: グローバルサプライチェーンの効率化とリスク管理に貢献する技術の特許を探し、これらを活用することで、複雑化するサプライチェーンの管理を改善できます。
Tokkyo.Ai株式会社のツールを活用することで、これらの技術を発見し、実装の可能性を探ることができます。これは、業界のイノベーションを加速させ、競争力を高める重要なステップとなります。
お問合せ：https://form.legaltech.co.jp/aos/tokkyo-ai/input/
製品ページ：https://www.tokkyo.ai/pvt/
実際の導入企業の事例
活用事例1：中堅物流企業のケース
「物流効率化とコスト削減を実現した」
A社は、国内外に広がる物流ネットワークを持つ中堅物流企業です。この企業は、Tokkyo.Aiのプライベート特許検索ツールを導入し、物流業務の効率化とコスト削減を目指しました。特に、自動化技術と最適化アルゴリズムに関する特許情報の収集と分析に焦点を当てました。Tokkyo.AiのAI特許検索や特許要約機能を利用することで、関連する最新の特許情報を迅速に収集し、物流プロセスの自動化と最適化のための技術革新の可能性を探りました。結果として、配送ルートの最適化と倉庫内作業の自動化に成功し、大幅なコスト削減と配送時間の短縮を実現しました。
活用事例2：エコロジカルな物流ソリューションを提供するスタートアップのケース
「環境規制に適応し、持続可能な物流サービスを開発した」
B社は、環境に配慮した物流サービスを提供することを目指すスタートアップ企業です。Tokkyo.Aiのプライベート特許検索ツールの導入により、エコフレンドリーな輸送手段や包装材料に関する特許情報の調査と分析を行いました。特に、電動トラックやバイオベースの包装材料に関する特許を探索し、これらの技術を自社のサービスに取り入れる方法を模索しました。AIによる特許分析機能を活用することで、業界内での未開拓分野を発見し、その情報を基に独自の持続可能な物流モデルを開発しました。
お問合せ：https://form.legaltech.co.jp/aos/tokkyo-ai/input/
製品ページ：https://www.tokkyo.ai/pvt/
【Tokkyo.Ai株式会社】
代表者：佐々木 隆仁
設 立：2021年3月
所在地：東京都港区虎ノ門5丁目13番1号 虎ノ門40MTビル4F
資本金：1億6500万円（準備金含む）
URL：https://www.tokkyo.ai/pvt/
【リーガルテック株式会社】
代表者：佐々木 隆仁
設 立：2012年6月
所在地：東京都港区虎ノ門5-13-1 虎ノ門40MTビル4F
資本金：5,100万円
URL：https://www.LegalTech.co.jp/
リーガルテックグループ傘下のTokkyo.Ai株式会社（東京都港区：代表取締役 佐々木 隆仁）は、物流業界におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）と効率化の推進に応え、物流産業に向けたAIによる特許検索ツールを発表します。
物流業界は、自動車運転業務の年間時間外労働時間の上限が960時間に制限されることによって発生する「２０２４年問題」と呼ばれる大きな課題を抱えているだけでなく、人手不足、コスト増加、環境規制の厳格化など、多くの課題への対応が求められています。
これらの事情から、配送ルートの最適化、倉庫作業の自動化、環境に優しい輸送手段の開発など、革新が求められている。
物流企業としては、今後は最新のAI技術やロボティクスを活用した物流ソリューションの迅速な権利化と市場導入が、業界のイノベーションの重要な鍵を握っています。
Tokkyo.AiのAI特許検索ツールは、これらの課題に対して、研究開発から市場投入までのサイクルを短縮し、新たなビジネスアイデアの創出や、独自の製品開発、競合との差別化を図るための支援をします。
[画像: https://prtimes.jp/i/42056/189/resize/d42056-189-ac3ca68a21a8ce67d4f0-0.jpg ]
物流業界が直面する主な課題
物流業界が抱える以下の課題についてTokkyo.Aiはツールを提供し解決をアシストします。
人手不足：物流業界では、特にドライバーや倉庫作業員の不足が深刻です。少子高齢化による労働力人口の減少が主な原因の一つです。
コスト増加：燃料費の高騰、人件費の上昇、環境対策への投資などが原因で、物流コストが増加しています。
環境規制の厳格化：CO2排出量の削減を目指す国際的な動きや、都市部での排出ガス規制など、環境対策に関する規制が強化されています。
デジタル化・自動化の遅れ：IT技術や自動化技術の導入が進んでいるものの、まだまだ手作業に頼る部分が多く、効率化の余地があります。
需要の変動：オンラインショッピングの普及による小口配送の増加、季節やイベントによる配送量の変動など、需要の予測が難しくなっています。
インフラの老朽化：道路や橋などの物流インフラが老朽化している地域があり、配送の遅延やコスト増につながっています。
サプライチェーンの複雑化：グローバル化が進む中、サプライチェーンが複雑化し、管理が難しくなっています。これにより、リスクの管理や効率的な運営が求められます。
「プライベート特許検索」で課題解決をアシスト
これら物流業界の課題に対して、特許AIツールを活用することで、効率化やコスト削減、環境負荷の軽減などの特許情報を収集し、自社が抱えている課題の解決策を発掘・権利化できる可能性があります。
たとえば、上記課題に関しては以下の観点から解決が望めます。
1. 人手不足の解消
自動化技術: 特許情報を通じて、物流業務の自動化に関する最新技術（自動運転トラック、ドローン配送、ロボットによる倉庫作業など）を発見し、導入を検討できます。これにより、人手不足を補いつつ、作業の効率化を図れます。
2. コスト増加の抑制
効率化技術: 燃料効率の良い輸送手段や、省エネルギー型の倉庫管理システムなど、コスト削減に貢献する技術の特許を探し出し、実装することが可能です。
3. 環境規制への対応
環境配慮型技術: CO2排出削減に貢献する電動トラック、再生可能エネルギーを活用した物流システムなど、環境規制に対応する技術の特許を調査し、取り入れることで、規制遵守と環境保護を実現できます。
4. デジタル化・自動化の推進
IT・AI技術: 在庫管理、物流ルートの最適化、需要予測などにAIを活用する技術の特許を調べ、これらのデジタルツールを導入することで、物流業務のデジタル化と自動化を加速できます。
5. 需要の変動への対応
柔軟な物流システム: 変動する需要に迅速に対応できる、AIによる予測モデルや柔軟な物流ネットワーク設計に関する特許技術を活用することで、効率的な配送体制を構築できます。
6. インフラの老朽化への対応
インフラ改善技術: 物流インフラの改善やメンテナンスに関連する特許技術を調査し、より持続可能で効率的な物流システムの構築に役立てることができます。
7. サプライチェーンの複雑化への対処
サプライチェーン管理: グローバルサプライチェーンの効率化とリスク管理に貢献する技術の特許を探し、これらを活用することで、複雑化するサプライチェーンの管理を改善できます。
Tokkyo.Ai株式会社のツールを活用することで、これらの技術を発見し、実装の可能性を探ることができます。これは、業界のイノベーションを加速させ、競争力を高める重要なステップとなります。
お問合せ：https://form.legaltech.co.jp/aos/tokkyo-ai/input/
製品ページ：https://www.tokkyo.ai/pvt/
実際の導入企業の事例
活用事例1：中堅物流企業のケース
「物流効率化とコスト削減を実現した」
A社は、国内外に広がる物流ネットワークを持つ中堅物流企業です。この企業は、Tokkyo.Aiのプライベート特許検索ツールを導入し、物流業務の効率化とコスト削減を目指しました。特に、自動化技術と最適化アルゴリズムに関する特許情報の収集と分析に焦点を当てました。Tokkyo.AiのAI特許検索や特許要約機能を利用することで、関連する最新の特許情報を迅速に収集し、物流プロセスの自動化と最適化のための技術革新の可能性を探りました。結果として、配送ルートの最適化と倉庫内作業の自動化に成功し、大幅なコスト削減と配送時間の短縮を実現しました。
活用事例2：エコロジカルな物流ソリューションを提供するスタートアップのケース
「環境規制に適応し、持続可能な物流サービスを開発した」
B社は、環境に配慮した物流サービスを提供することを目指すスタートアップ企業です。Tokkyo.Aiのプライベート特許検索ツールの導入により、エコフレンドリーな輸送手段や包装材料に関する特許情報の調査と分析を行いました。特に、電動トラックやバイオベースの包装材料に関する特許を探索し、これらの技術を自社のサービスに取り入れる方法を模索しました。AIによる特許分析機能を活用することで、業界内での未開拓分野を発見し、その情報を基に独自の持続可能な物流モデルを開発しました。
お問合せ：https://form.legaltech.co.jp/aos/tokkyo-ai/input/
製品ページ：https://www.tokkyo.ai/pvt/
【Tokkyo.Ai株式会社】
代表者：佐々木 隆仁
設 立：2021年3月
所在地：東京都港区虎ノ門5丁目13番1号 虎ノ門40MTビル4F
資本金：1億6500万円（準備金含む）
URL：https://www.tokkyo.ai/pvt/
【リーガルテック株式会社】
代表者：佐々木 隆仁
設 立：2012年6月
所在地：東京都港区虎ノ門5-13-1 虎ノ門40MTビル4F
資本金：5,100万円
URL：https://www.LegalTech.co.jp/
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