　同システムは、過去の物量実績データやセンターの物量に影響を及ぼす外部要素、荷主側のマーケティング情報などを取り込み、高精度の物量予測を算出。それらを基に、最適化されたスタッフシフト計画を生成する。実績・計画データや勤務実績、労働条件などは、独自開発のロジックでAIが学習を続け、予測精度を高めていく。

　これにより物流センターの管理者は、月および週単位の物量予測の作成とともに、スタッフシフトの組み立てや工数管理、予算管理業務などを軽減できる。さらに、勤務者にも安心して計画的に勤務できる環境を提供することが可能になるという。

　物流センターにおける物量予想は、見込みと実体が大きく乖離することが少なくない。また、日々変化する物量に対応するため、センター長は人員調整に追われたり、計画・運営においても属人的な要素が多いなどの課題を抱えている。PALでは、AIを活用した同システムを開発し、同社が運営するセンターで実証を行ったところ、高い効果が示されたため、製造・物流センターを運営する法人に提供することとした。

　同システムは、AIソリューション開発を行うエーアイ・トウキョウ・ラボと北海道大学大学院の川村秀憲教授、PALとの産学連携で開発した。PALでは今後、物流センター内の物量予測だけでなく、モノの動きや人の稼働状況など、物流センター全体のデジタル化に取り組み、物流センターにおけるAIを活用したソリューション開発を進化させるとしている。