2026.02.09 AIカメラ - 荷待ち・バース滞在管理自社サービス紹介

AIカメラで物流現場の「見えない待ち時間」を可視化。荷待ち・バース滞在管理から始める物流DX

物流現場では、日々多くのトラックが入場し、待機し、バースへ接車し、荷下ろしや荷積みを終えて退場していきます。
一つひとつの動きは現場にとって当たり前の業務ですが、実際には「いつ入場したのか」「どのくらい待機していたのか」「どのバースに何分滞在したのか」を正確に記録し続けることは簡単ではありません。

特に、改正物流効率化法への対応を見据える中で、物流現場では荷待ち時間やバース滞在状況などのデータ整備が重要になっています。
一方で、そのために現場担当者が手作業で記録を増やすだけでは、現場負担が大きくなってしまいます。

そこで注目されるのが、AIカメラを活用した物流現場の自動記録・可視化です。

株式会社ジーライブでは、車両の入場・接車・離車・退場やバース滞在状況を自動で記録・可視化し、報告用データの整備を支援する「物流効率化法対応支援パッケージ」を提供しています。既設カメラでの運用や、社内でデータを完結できる安全運用にも対応できる点が特長です。

物流現場で起きている「記録業務」の負担

物流現場では、次のような情報を日々把握する必要があります。

トラックの入場時刻
接車時刻
離車時刻
退場時刻
バースごとの利用状況
車両ごとの滞在時間
長時間滞在している車両の有無

これらの情報は、現場改善や荷待ち時間の把握、報告資料の作成に欠かせません。
しかし、すべてを人が目視で確認し、紙やExcelに記録し、後から集計する運用では、どうしても手間がかかります。

また、現場が忙しい時間帯には記録漏れや入力ミスが発生する可能性もあります。
「データを集めたいが、そのために現場の負担を増やしたくない」というのが、多くの物流現場で共通する課題です。

AIカメラで何が変わるのか

AIカメラを活用すると、車両の動きを映像から自動的に取得し、時刻や滞在状況をデータとして整理できます。

たとえば、トラックが入口を通過したタイミングを入場時刻として記録し、バースに接車した時刻、離車した時刻、退場した時刻を自動で取得します。
さらに、ナンバープレート認識により、車番単位で滞在履歴を管理することも可能になります。

これにより、現場担当者が都度記録するのではなく、AIが車両の動きを検知し、必要なデータを自動で蓄積する仕組みを構築できます。

ジーライブの支援パッケージでは、基本イベント取得、車両識別、滞在履歴・時間管理、可視化・監視、長時間滞在検知、集計・CSV出力などの機能を想定しています。

荷待ち・バース滞在を「見える化」するメリット

AIカメラによる可視化の価値は、単に記録を自動化することだけではありません。
蓄積されたデータをもとに、現場の改善ポイントを見つけやすくなることが大きなメリットです。

たとえば、現在の滞在車両一覧や当日の入場台数、平均滞在時間、長時間滞在件数、バースごとの利用状況を管理画面で確認できれば、現場責任者はその日の混雑状況を一目で把握できます。

また、長時間滞在のしきい値を設定しておけば、一定時間を超えた車両をアラートとして検知できます。
これにより、「気づいたら長時間待機していた」という状態を減らし、現場対応の早期化につなげられます。

報告用データの整備にも活用できる

物流効率化に向けた取り組みでは、現場の実態をデータで把握することが重要です。
しかし、報告のためだけに現場が新たな入力作業を増やすと、業務負担が増え、継続運用が難しくなります。

AIカメラによる自動記録であれば、日々の車両動線をもとに、日別・月別・車番単位・バース単位・拠点単位での集計が可能になります。
さらに、履歴CSVや集計CSVを出力できれば、社内報告や改善会議、管理資料の作成にも活用できます。

つまり、現場の業務を大きく変えずに、必要なデータを自動で整備できることが大きなポイントです。

既設カメラを活用できる可能性

AIカメラ導入というと、「大掛かりな設備投資が必要なのでは」と感じる方もいるかもしれません。
しかし、現場によっては既設カメラを活用できる可能性があります。

すでに入口、出口、バース周辺などにカメラが設置されている場合、その映像を活用してAI分析を行うことで、初期導入のハードルを下げられるケースがあります。

もちろん、カメラの設置位置、画角、夜間の明るさ、ナンバープレートの見え方、通信環境などによって実現性は変わります。
そのため、導入前には現地確認やPoCを行い、どこまで自動化できるかを検証することが重要です。

物流DXは「現場を変えすぎない」ことが重要

物流現場のDXで大切なのは、現場の運用を無理に変えすぎないことです。

新しいシステムを入れても、現場担当者の入力作業が増えたり、確認手順が複雑になったりすると、運用が定着しにくくなります。
そのため、AIカメラのように、現場の通常業務の中で自然にデータを取得できる仕組みは、物流DXの第一歩として相性が良いと考えられます。

人がデータ収集に時間をかけるのではなく、AIが必要な情報を自動で集める。
人はそのデータを見て、改善判断や現場対応に集中する。

この役割分担が、物流現場の効率化につながります。

今後の展開

今後、物流現場では、荷待ち時間の削減、バース運用の最適化、車両滞在時間の可視化、報告用データの整備など、データに基づく現場改善がますます重要になります。

ジーライブでは、AI画像認識、カメラシステム、業務システム連携の知見を活かし、物流現場に合わせたAIカメラソリューションの導入を支援してまいります。

今後は、車両認識や滞在時間管理に加え、既存の配車管理システム、倉庫管理システム、Excel管理表、ダッシュボードとの連携など、現場業務により深く組み込める仕組みづくりも検討していきます。

まとめ

物流現場の効率化には、現場で起きている事実を正確に把握することが欠かせません。
しかし、そのために現場担当者の記録作業を増やしてしまっては、本来の業務に負担がかかります。

AIカメラを活用すれば、車両の入場・接車・離車・退場、バース滞在時間、長時間滞在などを自動で記録し、現場改善や報告用データの整備に活用できます。

「物流の流れを止めずに、必要なデータを集める」
これからの物流DXにおいて、AIカメラは有効な選択肢の一つになります。

お問い合わせ

AIカメラを活用した物流現場の効率化、荷待ち時間の可視化、バース滞在管理、物流効率化法対応にご関心がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

株式会社ジーライブ
E-mail：contact@geelive-inc.com
URL：https://geelive-inc.jp/

ブログ一覧へ