製造・物流：AIを活用した計画で受注・在庫・出荷をシームレスに連携
Netbase JSC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。受注・在庫・出荷情報を再入力なしに連携し、AIの需要予測がデータの整合した環境で機能するようにします。コンサルティング、統合、カスタム開発を主軸とし、名前を伏せた製造・物流クライアント向けに業務・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 関連する納品実績を見る監修： David (CEO) · 更新日 17 Sep 2026
業界の現状
製造・物流企業にソフトウェアが不足することはほとんどありません。ERP、倉庫管理ツール、計画用スプレッドシート、輸送・配送ポータル、ドライバーからのメッセージなど、すでに多くのシステムを運用しています。問題はそれらの間にあるギャップです。一度入力された受注は、生産のために再入力され、倉庫のために再入力され、さらに配送業者のために再入力されます。そのたびにデータがずれていきます。
このギャップを解消するよう企業を駆り立てる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をオンラインで確認できることを求めています。
- デジタル書類。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ではどちらにも規制が適用されます。
- エラーのコスト。在庫数値の誤り、集荷の見落とし、重複出荷は、取扱量が増えるほどコストが大きくなります。
Netbase JSCは、納品実績がある分野にのみ業界ページを公開しています。製造・物流については、その実績は匿名のポートフォリオ記録であるため、このページでは成果ではなく、プラットフォームの種類と当社の役割を説明します。
主要ワークフローと変革のポイント
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受注管理
- 現状
- メール、ポータル、電話で受注
- 変革の機会
- すべてのチャネルから一元的な受注記録
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生産計画
- 現状
- 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と在庫から計画を生成
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倉庫・在庫管理
- 現状
- 倉庫とERPで在庫数が一致しない
- 変革の機会
- スキャンした入出庫をERPに同期
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輸送・出荷管理
- 現状
- 電話で集荷予約、手作業でルート計画
- 変革の機会
- 配送業者予約とルートを含む出荷管理ボード
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配送追跡
- 現状
- 顧客が状況確認のために電話
- 変革の機会
- ドライバーと配送業者のステータスイベントを顧客と共有
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帳票管理
- 現状
- 紙の納品書と輸送書類
- 変革の機会
- 出荷記録から電子書類を自動生成
配達証明機能付きドライバーアプリや車両配車など、輸送アプリは上記の輸送・追跡の行に含まれます。
課題、制約、および規制上の背景
ERP、倉庫、輸送、顧客ポータルはそれぞれデータの一部を保持しています。接続する前に、受注・在庫・出荷ステータスをどのシステムが管理するかを決定する必要があります。
ISA-95は、物流・業務システムと製造制御システムを統合するための規格群（国際規格）であり、どのシステムがどのデータを管理するかを整理するのに役立つフレームワークです。
eFTI規則（規則（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る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日から全面適用されます（EU）。
持続可能な製品のエコデザイン規則（規則（EU）2024/1781）は、製品・素材・修理情報のためのデジタル製品パスポートを導入します（EU）。
NIS2指令（指令（EU）2022/2555）は、重要製品の製造、輸送、郵便・宅配サービスなどのセクターを対象としています（EU）。
これらの参照は、プラットフォームが対応すべき事項を整理するためのものです。法的なアドバイスではありません。
製造・物流におけるAIの活用領域
まずデータを連携させることが重要です。データに矛盾があると、AIは確信をもって誤った回答を返します。次に、発注書や納品書をドラフトレコードとして自動読み込みする処理を自動化し、続いて需要予測と例外アラートを追加します。予測は計画担当者と配車担当者に情報を提供するものであり、AIが単独で受注、生産計画、配送業者の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様にNIS2のセキュリティスコープ内に位置します。Netbase JSCはプロジェクトごとに選定された主要な商用・オープンソースAIモデルおよびツールと連携します。工場や物流センター全体へのAI展開は、AI transformationプログラムとして実施します。
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成長機能：需要予測と帳票取り込み。
受注量を予測する機械学習と、発注書・納品書をドラフトレコードに読み込むNLPにより、スタッフが確認できる状態で提供します。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適用。
センサーおよびスキャナーデータを使用して、異常な在庫移動や出荷遅延をレビュー用にフラグ立てします。製造・物流の公開事例とはまだ紐付いていません。
購買担当者別ソリューションパス
適切なサービスと技術
統合は製造・物流案件の大半のコアであり、既製品では対応できない場合はカスタム業務ツールが続きます。
- IoT developmentはスキャナー、センサー、ドライバーデバイスを同一のデータフローに統合します。
- Backend platformsはこれらの接続が稼働するサービス層について説明しています。
システムのデータを一致させ、AIに備えるAPIインテグレーションサービス
Netbase は、ECサイト・ERP・CRM・配送・決済システムを接続するAPIインテグレーションサービスを提供し、データを一度だけ入力して正確な状態を維持し、AIサービスが活用できる環境を整えます。リトライ・モニタリング・照合機能を備えたAPIとWebhookでインテグレーションを構築するため、呼び出し失敗は受注漏れではなく、ログに記録された復旧可能なイベントとして扱われます。
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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データを一元管理する監視レイヤー
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・顧客情報・在庫・請求書を移動させる中央レイヤーです。監視・リトライ・リプレイを一か所に集約し、AIエージェントが安全に呼び出せるスコープ付きAPIを備えています。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、最も障害が多いフローから着手します。
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採用技術
製造・物流における納品実績
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- 介入内容
- 業務・統合プラットフォーム；Netbase JSCの役割：コンサルティング、カスタム開発、統合
- 公開された成果
- 未公開：記録にはクライアント名、拠点、数値は記載されていません
印刷・包装、小売・Eコマース以外にも、Netbase JSCは製造・物流分野のクライアント向けにプロジェクトを納品していますが、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納品実績でご確認いただけます。
Netbase JSCは、製造・物流業のクライアント向けに、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。クライアント名は非公開です。この匿名ポートフォリオ記録は、プラットフォームの種別とNetbase JSCの役割のみを記載しており、クライアント名・ロゴ・所在地・日程・数値・成果は一切公開していません。
続きを読むNetbase consultantと次のステップを計画する
地域・契約モデル別の納品に関する考慮事項
Netbase JSCのクライアントの大半はベトナム国外、主に米国とヨーロッパに所在しています。チームはハノイを拠点にリモートファーストで英語対応し、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、アジャイルのマイルストーンでリリースします。ベトナム国内では、Netbase JSCは製造業および商社・流通会社向けにOdooのコンサルティングとカスタマイズを行っており、クライアント名は非公開です。以下の3点を早期に計画してください：
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地域スコープ。
EUの事業者はeFTI、製品パスポート、NIS2への対応を計画します。すべての事業者は自社の輸送ルートに対応した配送業者および通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並行稼働を経て本番移行します。予測も、誰かが実際に依存する前に現行計画と並行して稼働させます。
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契約モデル。
Netbase JSCのプロジェクトの大半は、ディスカバリー後にスコープを合意する請負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、マイルストーンベース、月次チームリテイナー、KPI連動の条件で提供しています。
ページオーナーと関連情報
このページはDavid (CEO)が所有・レビューし、Netbase Editorial Teamが執筆しています。その他のセクターはindustriesページに一覧があります。
よくある質問
ERPを刷新する必要がありますか？通常は不要です。ほとんどの改善は、既存のERPと倉庫・輸送・顧客システムを接続することで実現できます。
ドライバーアプリや配車アプリの開発は可能ですか？はい、受注情報と配送業者に接続したカスタム開発として対応できます。
AIが独自に生産計画を変更したり、配送業者の予約をしたりできますか？そのような設計はしていません。AIは予測のドラフト作成、帳票の読み取り、例外のフラグ立てを行い、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。
どこから始めるべきですか？最も多くの再入力や配送ミスを引き起こしている引き継ぎポイントから着手し、前後で測定します。
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91 Nguyen Chi Thanh, Dong Da, Hanoi, Vietnam
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