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オンザリンクスとGhostDrift数理研究所、検証可能な共同物流構想を発表

株式会社オンザリンクスと株式会社GhostDrift数理研究所は、複数の荷主や物流会社、物流拠点が既存システムや個別の目的を維持したまま共同物流に参加できる「検証可能なフィジカルインターネット」構想を発表しました。すべての企業に同一のAIや物流システム、経営目標を求めることなく、詳細な機密データを開示せずに共同物流の条件成立を検証・連携できる仕組みを提案しています。両社は本構想の具体化に向け、関連技術4件を国内特許出願しました。

構想の背景と3つの原則

フィジカルインターネットは、企業や業種の枠組みを越えて車両や倉庫、輸送経路などを共同利用する物流ネットワーク構想です。しかし、データを接続してAIなどで輸送計画を作成しても、特定の一社への負担集中やシステム間変換による計画内容のズレが生じる場合、共同物流の成立は困難となります。

両社は、システムを一つに統一するのではなく、異なる判断を共通条件に基づいて検証し、現場で実行可能につなぐことが重要であると整理しました。本構想では以下の3原則を掲げています。

  • 目的を揃えなくていい(共有するのは経営目標ではなくBeacon)
  • システムを揃えなくていい(共通化するのはデータ基盤ではなく判断の意味)
  • 必要以上にデータを見せ合わなくていい(共有するのはデータそのものではなく条件成立を確認できる検証情報)

構想を支える3つの要素と特許出願

本構想は、「物流判断パケット」「Beacon」「AIアシュアランス基盤」の3つの要素で構成されています。各社システムが生成した計画を「物流判断パケット」として構造化し、複数企業が共有する共通指標「Beacon」を満たしているかを「AIアシュアランス基盤」が検証します。運賃や原価、顧客情報などの機密データを開示することなく、納期や負担上限といった必要条件の成立のみを確認します。

また、GhostDrift数理研究所がPCT国際出願を行っている関連技術4件の国内特許出願内容は以下の通りです。

  • 特願2026-193140(PCT/JP2026/032318):各社が不利にならないことや必要な同意・権限を確認し、実行・実績・精算まで結び付ける技術
  • 特願2026-194930(PCT/JP2026/032319):異なるデータを共通条件へ変換し、条件不成立時の修正案生成や予約・実行へ結び付ける技術
  • 特願2026-196291(PCT/JP2026/032323):システム間の変換後も実行上の意味が維持されていることを確認する技術
  • 特願2026-200654(PCT/JP2026/032478):詳細データを共有せず各社側で条件成立を検証し、共同物流へ連携する技術

なお、GhostDrift数理研究所はネットワーク拡張に必要な構造条件をLean 4で記述した「Physical Internet Verified Scalability」をGitHubで公開しています。

今後の展望

両社は今後、既存のTMS、WMS、ERP、AIを置き換えることなく接続する検証を、共同配送や車両・倉庫の共同利用、製造物流などを対象に進める方針です。

2026年10月14日開催予定の「製造業AI物流カンファレンス2026 in 広島」で本構想を提示するほか、「広島AIアシュアランス協議会」を通じてHiroshima AI Assurance Protocol(HAAP)へ成果を反映し、安全なAI判断の社会実装モデル確立を目指すとしています。

オンザリンクスの東 聖也代表取締役は、AI時代には意思決定をつなぐインフラが必要であるとした上で、本構想をその第一歩として広島から社会実装していく意向を示しています。また、GhostDrift数理研究所の前木秀光代表取締役は、共通化すべきは条件とその検証方法であると述べ、現場での検証を進めるとしています。

発表元企業概要

  • 株式会社オンザリンクス
  • 代表者:東 聖也
  • 所在地:広島県広島市中区大手町2-8-2 フージャース広島大手町ビル8F
  • 設立:1999年11月15日
  • 事業内容:ハイテク製造業界に特化した物流DXソリューションの企画・開発・導入
  • URL:https://www.onzalinx.co.jp/
  • 株式会社GhostDrift数理研究所
  • 代表者:前木 秀光
  • 所在地:東京都新宿区北新宿4-4-4
  • 設立:2026年2月10日
  • 事業内容:高い責任と品質が求められる業界に特化したAIガバナンス技術によるAI・アルゴリズム意思決定システムの設計・実装支援
  • URL:https://www.ghostdriftresearch.com

本記事は株式会社オンザリンクスおよび株式会社GhostDrift数理研究所の発表をもとに作成しました。

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