製造・物流：AIによる計画支援で受注・在庫・出荷を一元管理
Netbaseは製造業者、販売代理店、物流事業者が計画・生産・倉庫・輸送システムを連携できるよう支援します。これにより受注・在庫・出荷データの再入力が不要になり、AIによる予測も整合したデータのもとで機能します。コンサルティング、システム統合、カスタム開発を主軸に、製造・物流クライアント（非公開）向けに業務・統合プラットフォームを納品した実績があります。
製造・物流の変革ロードマップを確認する 関連実績を見るReviewed by David (CEO) · Updated 17 Sep 2026
業界の現状
製造・物流業界では、ソフトウェアが不足することはほとんどありません。ERPシステム、倉庫管理ツール、計画用スプレッドシート、輸送・運送業者ポータル、ドライバーからのメッセージなど、多くのシステムが稼働しています。問題はシステム間のギャップです。一度入力された受注データが、生産のために再入力され、倉庫のために再入力され、さらに運送業者のために再入力されます。そのたびにデータが乖離する可能性があります。
企業がこのギャップを解消しようとする背景には、3つのプレッシャーがあります：
- 顧客の期待。購買担当者は、倉庫への電話ではなく、リアルタイムの受注状況と納期情報を求めています。
- デジタル文書。輸送書類と製品情報は電子フォーマットへの移行が進んでおり、EUでは両方に関する規制が設けられています。
- エラーのコスト。誤った在庫数、集荷の漏れ、重複出荷は、取引量の増加とともにコストが拡大します。
Netbaseは、納品実績のある分野においてのみ業界ページを公開しています。製造・物流については、その実績が匿名のポートフォリオ記録であるため、このページではプラットフォームの種類とNetbaseの役割について説明し、具体的な結果は記載していません。
主要ワークフローと変革ポイント
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受注管理
- 現状の典型的な姿
- 受注がメール、ポータル、電話で届く
- 変革の機会
- あらゆるチャネルから1つの受注レコードに統合
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生産計画
- 現状の典型的な姿
- ERPエクスポートからスプレッドシートで計画を再構築
- 変革の機会
- リアルタイムの受注・在庫データで計画を自動更新
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倉庫・在庫管理
- 現状の典型的な姿
- 倉庫とERP間で在庫数が異なる
- 変革の機会
- スキャンした移動データをERPにリアルタイム同期
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輸送・出荷管理
- 現状の典型的な姿
- 集荷を電話で予約し、ルートを手作業で計画
- 変革の機会
- 運送業者予約とルート情報を含む出荷管理ボード
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配送追跡
- 現状の典型的な姿
- 顧客が状況確認のために電話をかけてくる
- 変革の機会
- ドライバーと運送業者からのステータスイベントを顧客と共有
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書類管理
- 現状の典型的な姿
- 納品書と輸送書類が紙で運用
- 変革の機会
- 出荷レコードから電子書類を自動生成
配送証明機能付きドライバーアプリや車両配車などの輸送アプリは、上記の輸送・配送追跡の行に含まれます。
課題・制約・規制の背景
ERP、倉庫、輸送、顧客ポータルがそれぞれ部分的な情報を保持しています。システムを連携する前に、受注・在庫・出荷状況のマスターとなるシステムを決定してください。
ISA-95は、物流・ビジネスシステムと製造制御システムを統合するための国際標準規格であり、各データの所有者を整理するための有用なマップとなります。
eFTI規則（Regulation (EU) 2020/1056）は、EU当局が認定プラットフォームを通じて電子的に共有された貨物情報を受け入れることを義務付けており、2027年7月9日に完全適用されます（EU）。
持続可能な製品のエコデザイン規則（Regulation (EU) 2024/1781）は、製品・材料・修理情報に関するデジタル製品パスポートを導入します（EU）。
NIS2（Directive (EU) 2022/2555）は、重要製品の製造、輸送、郵便・宅配便サービスを含むセクターを対象としています（EU）。
これらの参照情報はプラットフォームが対応すべき事項を整理するものであり、法的アドバイスではありません。
製造・物流におけるAIの活用場面
まずデータを統合することが先決です。矛盾したレコードにAIを適用しても、自信を持った誤答が生成されるだけです。その後、発注書と配送書類の読み取りを下書きレコードとして自動化し、次に需要予測と例外アラートを導入します。予測は計画担当者や配車担当者の判断を支援するものであり、AIが単独で受注・生産計画・運送業者予約を変更することはありません。EUでは、AI機能はプラットフォームの他の部分と同じNIS2セキュリティ範囲に含まれます。Netbaseは主要な商用・オープンソースのAIモデルおよびツールと連携しており、プロジェクトごとに選定します。工場や拠点全体へのAI展開は、AI変革プログラムとして実施します。
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成長機能：需要予測とドキュメント取り込み。
受注量を予測する機械学習と、発注書・配送書類をスタッフが確認する下書きレコードとして読み込むNLP。製造・物流の公開事例とはまだ紐付いていません。
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成長機能：IoT・スキャンデータへのAI活用。
センサーとスキャナーのデータを使用して、異常な在庫移動や配送遅延をレビュー対象としてフラグ付けします。製造・物流の公開事例とはまだ紐付いていません。
バイヤー役割別ソリューションパス
適合するサービスと技術
製造・物流の業務においてはシステム統合が中核であり、既製品が適合しない場合はカスタム業務ツールの開発が続きます。
- IoT開発：スキャナー、センサー、ドライバーデバイスを同一データフローに統合します。
- バックエンドプラットフォーム：これらの接続が稼働するサービスレイヤーについて説明しています。
システム・API連携サービス｜システム間の整合性とAI対応を実現
NetbaseはECチームと業務チーム向けに、ECサイト・ERP・CRM・配送・決済システムを接続するAPI連携サービスを提供します。データを一度入力するだけで正確な状態を保ち、AIサービスが即座に活用できる環境を構築します。リトライ・モニタリング・照合を備えたAPIおよびWebhook連携を構築し、障害発生時もオーダーの欠落なくログに残して復旧できます。
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AIエージェント対応エンタープライズ統合ハブ：コマース・ERP・CRMを一元監視
エンタープライズ統合ハブは、コマース・ERP・CRMシステム間で受注・顧客・在庫・請求書データを移動させる中央レイヤーです。監視・リトライ・リプレイを一箇所に集約し、AIエージェントが安全に呼び出せるスコープ付きAPIを提供します。Netbase JSCは既存のスタック上にカスタムレイヤーとして構築し、最も障害頻度の高いフローから着手します。
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Technologies we build with
製造・物流分野の納品実績
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- 対応内容
- 業務・統合プラットフォーム；Netbaseの役割：コンサルティング、カスタム開発、システム統合
- 公開済み結果
- 非公開：クライアント名、拠点、数値は記載なし
印刷・包装、小売・ECに加え、Netbaseは製造・物流分野のクライアントにもプロジェクトを納品してきましたが、これらのクライアントは非公開です。その他のプロジェクトは実績一覧でご覧いただけます。
Netbase JSC は、製造・物流業のクライアントに対し、コンサルティング・カスタム開発・システム統合にわたる役割で業務・統合プラットフォームを構築しました。クライアントは非公開です。この匿名ポートフォリオ事例では、プラットフォームの種別と Netbase の役割のみを掲載し、クライアント名・ロゴ・所在地・日付・数値・成果は一切公開していません。
続きを読むPlan the next step with a Netbase consultant
地域・エンゲージメントモデル別の導入における考慮事項
Netbaseのクライアントの多くはベトナム国外であり、主に米国とヨーロッパに所在しています。チームはハノイからフルリモートで英語対応し、ERP・スキャナー・ドライバーアプリ・AIサービスが1つのデータフローを共有できるようAPIファーストで構築し、アジャイルマイルストーンでリリースします。ベトナム国内では、製造業者および商社・販売代理店（いずれも非公開）向けにOdooのコンサルティングとカスタマイズを実施してきました。早期に3点を計画してください：
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地域スコープ。
EU事業者はeFTI、製品パスポート、NIS2に備えて計画します。すべての事業者は自社の輸送レーンに応じた運送業者・税関フォーマットを計画します。
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切り替えタイミング。
倉庫・輸送の変更はピークシーズン外に本番稼働させ、並行運用期間を設けます。予測は現在の計画と並行して稼働させてから本格利用に移行します。
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エンゲージメントモデル。
Netbaseのプロジェクトの多くはディスカバリー後にスコープを合意した固定価格契約で納品されます。専任チーム、オンデマンドサポート、フルマネージド納品も提供しており、マイルストーンベース、月額チームリテーナー、KPI連動の契約形態も選択可能です。
オーナーと参考情報
このページはDavid（CEO）がオーナー・レビュアーを務め、Netbase Editorial Teamが執筆しています。その他の業種は業種一覧ページに掲載されています。
購買担当者向けFAQ
ERPを置き換える必要はありますか？通常は不要です。多くの場合、ERPを周囲の倉庫・輸送・顧客システムと接続することで大きな効果が得られます。
ドライバーアプリや配車アプリを開発できますか？はい、受注データおよび運送業者と連携したカスタム開発として対応可能です。
AIが単独で生産計画を変更したり、運送業者を予約したりできますか？そのような設計はしていません。AIは予測の下書き作成、書類の読み取り、例外のフラグ付けを行います。受注・計画・予約へのすべての変更は、計画担当者と配車担当者が承認します。
どこから始めればよいですか？最も多くの再入力や配送漏れを引き起こしている引き継ぎポイントから始め、導入前後で測定します。
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