「つながる物流」から「任せられる物流」へ――フィジカルインターネットに形式検証・AI・責任OSが必要な理由

kanna qed

5 分前

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フィジカルインターネット（PI）は、企業や業界の壁を越えて物流資源を共有し、必要な物を必要な場所へ効率よく届ける構想です。日本政府も2040年を目標にロードマップを策定し、その実現に取り組んでいます。[1]ただし、実現を妨げる問題は、空きトラックや倉庫を見つけることだけではありません。ある企業にとって効率的な配送案が、別の企業にとって受け入れ可能とは限らないことです。既存荷主には納品時間帯や混載条件があり、運送会社には容量・費用・役割の制約がある。新しい荷主が参加するたびに、誰の条件が適用され、誰が承認し、その承認が今も有効なのかを確認しなければなりません。PIの核心には、配送計画の最適化と同時に、異なる企業の条件を守ったまま協調を成立させるという課題があります。ここで必要になるのが「人間・AI・形式検証」の役割分担であり、検証した判断を実際の操作までつなぐ「責任OS」です。そして、もう一つ重要な接点があります。2023年のG7広島サミットを契機に生まれた「広島AIプロセス」の理念を、フィジカルインターネットの業務で実際に確かめられる共通方式へ発展させることです。これは、物流DXとAIガバナンスを別々に考えるのではなく、一つの実装課題として扱う提案です。

1. なぜフィジカルインターネットに形式検証が必要なのか

例えば、既存の共同配送ルートに新たな荷主を追加する場面を考えます。積載容量に余裕があり、追加売上が期待できても、それだけでは参加を認められません。既存荷主の納品条件を破らないか。混載は許可されているか。必要な企業の承認はそろっているか。計画の変更後も以前の承認を使ってよいか。こうした条件は「努力目標」ではなく、参加可否を左右する前提です。PIの研究でも、共有する輸送容量や補償条件が企業間の不利益につながり得ること、各社の参加条件を考慮した協調ルールが重要であることが論じられています。[2]電子署名は承認者や文書の整合性を確認する助けになります。ブロックチェーンは記録の改ざん検知に役立ちます。最適化技術は効率のよい配送案を探せます。しかし、**「その案を採用すると、合意済みの必須条件を破ることがないか」**は別の問いです。形式検証は、条件や判断規則を数学的に定義し、例えば「必要な承認が欠けていれば許可しない」「有効期限が切れた許可は再使用できない」といった性質を論証するための技術です。形式手法を実システムの信頼性確保に活用する考え方は、ITU-Tの勧告にも位置づけられています。[3]重要なのは、形式モデルの証明と、現実の個々の輸送の確認を分けることです。Leanなどで判断規則の性質を検証し、実行時には対象の計画・証拠・承認状態をその規則に照らして独立に確認する。証拠が足りなければ「成立した」と推測せず、保留する。証明が成立する範囲や前提も明示します。[4]企業ごとの条件を同じ内容に統一する必要はありません。共通化すべきなのは、条件の意味・版・証拠・承認・許可をどう確かめるかという方法です。

2. 形式検証が必要だからこそ、なぜAIが重要になるのか

ここに、PIにおけるAIの本質的な役割があります。形式検証は「定めた条件が守られるか」を厳密に扱えますが、物流の現場にある膨大な条件を、最初からすべて機械可読な仕様として与えてくれるわけではありません。新規荷主の参加、納品先の変更、契約条件の改訂、輸送経路の切替え。参加企業が増えるほど、人が個別に条件を読み解き、仕様を作り直し、配送案を検討する負担は大きくなります。動的な輸送計画を複数エージェントで調整する研究は、PIで大規模な分散判断が重要になることを示しています。[5]だからこそ、AIには次の仕事を担わせます。

橋渡し：企業の自然言語の要求や業務情報から、確認すべき条件・証拠・例外の候補を整理する。
提案：容量、納品条件、費用などを踏まえ、共同配送や経路変更の候補を生成・比較する。
再調整：条件変更や参加企業の追加に応じて、検証可能な新しい候補を提示する。

自然言語の要求を検証可能な形式仕様や証明に結びつける研究も進んでいます。ただし、AIが作成した形式仕様や証明候補を、そのまま正しいものとして採用してよいわけではありません。[6]人が要求と採用条件を決める。AIが条件整理と計画立案を支援する。形式検証が、その候補を承認済みの条件に照らして確かめる。 AIは条件を勝手に緩めず、検証器はAIの「大丈夫」という回答を根拠にしません。もちろん、条件が少なく固定されている物流システムなら、AIを使わずに実装できる領域もあります。AIが形式検証の数学的な必須要件なのではありません。しかし、多数の独立企業が参加・変更を繰り返すPIを実用規模へ広げるには、AIで協調案を柔軟に作り、形式検証で採用可能性を確かめる組合せが有力な実装方式になります。形式検証はAIを制限するためだけの技術ではありません。検証できるからこそ、AIに扱わせられる業務を広げられるのです。

3. この方向性は国の物流政策と整合している

この課題は、民間だけが考えているものではありません。経済産業省は2022年にPIロードマップを策定し、2040年の実現を目標に掲げました。2026年6月の「フィジカルインターネット実現会議」でも、施策の進捗検証と相互連携を進めています。[1][7]さらに、2026年3月31日に閣議決定された「総合物流施策大綱（2026年度～2030年度）」は、「徹底的な物流効率化」とともに、「多様な関係者の連携・協力による物流標準化と物流DX・GXの推進」を政策の柱に掲げています。[8]国土交通省が公表した「物流情報標準ガイドライン Ver.3.00」は、運送計画情報などを含む物流情報や業務プロセスの標準化を進めるものです。[9]これらに対して私たちが提案するのは、既存標準の置換ではありません。標準化された情報を使いながら、企業ごとの条件が成立しているかを共通の方法で検証する層を追加することです。AIの側でも、AISIは2026年7月公表の「AIセーフティに関する評価観点ガイド（第1.20版）」で、AIエージェントが外部システムや物理環境へ影響を与え得ることを踏まえ、「観測と制御」を評価観点に加えています。[10]つまり、物流政策が求める企業間協調・標準化と、AI安全性評価が扱う外部作用の制御とを、実行前の独立検証という具体的な仕組みで接続できる可能性があります。これは政策との整合性を示すものであって、国が形式検証や特定の民間技術を採用・推奨しているという意味ではありません。

広島AIプロセスの理念を「物流の実装原則」へ

この接続を考えるうえで、広島AIプロセスは重要な出発点になります。G7は2023年、広島AIプロセスの包括的政策枠組みとして、AIに関する国際指針、国際行動規範、責任あるAIのための協力などを提示しました。[14] またOECDは2026年5月、透明性と説明責任を支える自主報告の仕組み「Hiroshima AI Process Reporting Framework 2.0」を公表し、利用者・提供者を含む幅広い関係者の参加を促しています。[15]これらはAIの信頼性を扱う重要な国際的土台です。一方、企業間でAIが提案した配送計画を、いま実行してよいかという個別の業務判断までは、自動的に判定してくれません。報告のためのガバナンスと、実行前のアシュアランスには、異なる役割があります。例えば、広島AIプロセスが重視するリスク管理、透明性、説明責任を、共同配送では次のような確認可能な問いに置き換えられます。

新しい荷主を追加しても、既存荷主の必須条件を破らないか。
必要な承認と証拠がそろい、現在の計画と対応しているか。
AIの推奨、企業の採用判断、実際の実行許可を区別できるか。
計画変更や承認撤回の後に、古い許可で実行しないか。
後から、どの条件と証拠を使った判断だったか再検証できるか。

このように国際的な理念を、業務上の義務・証拠・検証範囲に対応づける作業が、AIアシュアランスの実装です。形式検証はその中核を担う有力な技術ですが、AIアシュアランス全体と同義ではありません。入力証拠の真正性、運用環境、組織上の権限などは、形式モデルとは別途確かめる必要があります。

広島には、すでに現場と検証技術を結ぶ土台がある

ここで、株式会社オンザリンクスと株式会社AIアシュアランスの連携に意味が生まれます。株式会社オンザリンクスは製造業・物流の現場課題と企業間調整を担い、株式会社AIアシュアランスは形式検証、責任OS、公開PoCなどの技術を担う。両社が関わる**広島AIアシュアランス協議会（HAAC）**は、広島AIプロセスのFriends Group「Partners' Community」に参加する民間・独立の協議会です。[16] 2026年10月に広島で開催された製造業AI物流カンファレンスでも、フィジカルインターネットと広島AIプロセスを社会実装で結びつける方向性が示されました。[17]重要なのは、組織の肩書そのものではなく、国際原則、物流現場、形式的な検証根拠、実行制御を同じ課題として結びつけ、公開資料で確かめられる形にし始めていることです。この動きを、個別企業のPoCで終わらせるべきではありません。企業・業界ごとの条件を尊重しながら、確認方法を共同で整え、物流情報標準とも接続できるようにする。フィジカルインターネットに、広島AIプロセスの理念を実装する共通のアシュアランス層を育てることが、これからの共同検討の重要なテーマになります。これはG7や政府による公式な技術指定・認証を意味しません。広島AIプロセスの理念を、民間から検証可能な技術と実務へ具体化する提案です。

4. 責任OSは何を実現するのか

形式的に正しいルールがあっても、実行直前に条件が変わったり、承認が撤回されたりすれば、以前の判定をそのまま使うことはできません。検証した判断と、実際に実行される操作を結びつける仕組みが必要です。ここを担うのが、私たちの構想する「責任OS」です。広島AIプロセスの原則をPIの現場判断につなぐとき、責任OSは「検証済みの条件を実行時にも守らせ、その経緯を残す」役割を担います。責任OSは、AIそのものでも、配送最適化エンジンでもありません。既存の配車・倉庫システムを置き換えるのではなく、その判断が業務で採用・実行される境界に、次の機能を設けます。

条件と証拠の対応づけ：誰の、どの条件版が適用され、何を根拠に判定するのかを固定する。
独立検証と採用判断の分離：条件の成立・不成立・未確認を確認し、各社の承認や経営判断と混同しない。
実行直前の再確認：許可した計画と実行内容の一致、承認の撤回・期限切れ・二重使用を検査する。
記録と再検証：条件、証拠、判定、承認、実行結果を対応づけ、後から経緯を確かめられるようにする。

例えばAIが新しい荷主を含む配送案を提案しても、必要な承認が未取得なら実行には進めません。承認後に計画が変更された場合も、古い許可を流用せず再確認します。「AIが推奨したこと」と「企業が採用できること」と「今、実行を許可できること」を別々に扱うのが要点です。広島AIアシュアランス協議会が提案する Hiroshima AI Assurance Protocol（HAAP）は、こうした要求・責任情報・証拠・検証結果・採用状態・状態遷移許可を、企業やシステム間で対応づける共通方式の構想です。物流向けには、既存のデータ標準や配車システムの上に、**「このAI判断を企業が採用し、どの操作を実行してよいか」**を確認する共通レイヤーとして育てていくことができます。現時点で完成した公的規格ではありません。[11]また、株式会社AIアシュアランスが公開する「共同配送・参加拡張アシュアランス」PoCでは、固定1ルートの合成38ケースを対象に、参加条件・引渡し・採算を分離して検査し、AI提案を独立検証する24ケースの接続実験も公開しています。[12] 責任OSの数理的な基礎については、判断根拠や責任に関わる区別を処理の合成後にも保持する性質をLean 4で形式化しています。[13]ただし、これらは限定されたモデルと合成データによる公開成果です。実物流での事故防止、運用全体の正しさ、証拠の真正性、法令適合性、HAAPの全面実装まで証明したものではありません。実企業の承認・認証・接続と独立評価は、これから検証すべき領域です。PIが次の段階へ進むために必要なのは、参加企業に同じルールを強制することではありません。各社の違いを残したまま、約束が守られることを確かめ、確かめられた操作だけを実行できることです。人が条件を決め、AIが協調案を作り、形式検証が条件の成立を確かめ、責任OSが採用・実行・記録をつなぐ。その仕組みをHAAPのような共通方式へ整理し、広島AIプロセスの理念と対応づけていく。そのためには、物流事業者・荷主・技術企業・研究機関・政策担当者が、共通の検証項目と証拠を持ち寄り、開かれた形で評価し、標準へ育てる取組が必要です。株式会社オンザリンクスと株式会社AIアシュアランスの協働は、その出発点の一つです。広島AIプロセスの理念を、フィジカルインターネットの実装へ。 単に情報が「つながる物流」から、企業が互いに「任せられる物流」へ進むための、日本発の具体的な道筋にしたいと考えています。

参考文献・一次資料

国の政策・国際標準・研究論文

[1] 経済産業省「フィジカルインターネット・ロードマップ」（2022年3月）。[2] Huang, Q., Hu, Y., Ohmori, S., 「Efficiency and Fairness in Physical Internet Logistics Coordination Under Shared Capacity Constraints」, Logistics（2026年）。[3] ITU-T, 「F.751.12: Formal verification framework for smart contract on distributed ledger technology」（2023年）。※PI専用規格ではなく、形式検証の国際標準化の先例。[4] Lean, 「Validating a Lean Proof」公式リファレンス。[5] 「A Multi-Agent System for Operating Hyperconnected Freight Transportation in the Physical Internet」, IFAC-PapersOnLine（2023年）。[6] Cao, J. et al., 「From Informal to Formal – Incorporating and Evaluating LLMs on Natural Language Requirements to Verifiable Formal Proofs」, ACL（2025年）。[7] 経済産業省「2026年度第1回フィジカルインターネット実現会議」（2026年6月15日）。[8] 国土交通省「総合物流施策大綱（2026年度～2030年度）の閣議決定」（2026年3月31日）。[9] 国土交通省「物流情報標準ガイドライン Ver.3.00への改訂」（2025年2月7日）。[10] AIセーフティ・インスティテュート（AISI）「AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版」（2026年7月7日）。

提案側の公開一次資料（公的採用・第三者認証を意味しない）

[11] 広島AIアシュアランス協議会「Hiroshima AI Assurance Protocol（HAAP）技術概要」。[12] 株式会社AIアシュアランス「共同配送・参加拡張アシュアランス公開PoC」。[13] 株式会社AIアシュアランス「Responsibility OS Kernel（Lean 4）」。

広島AIプロセス・連携体制の一次資料

[14] G7首脳声明「G7 Leaders’ Statement on the Hiroshima AI Process」（2023年10月30日、欧州委員会掲載）。[15] OECD「OECD launches streamlined Hiroshima AI Process Reporting Framework」（2026年5月28日）。[16] 株式会社オンザリンクス「『広島AIアシュアランス協議会』を設立。広島AIプロセス対応技術を広島から世界へ」（2026年10月8日、協議会の構成・Partners' Community参加に関する当事者発表）。[17] 株式会社オンザリンクス「製造業のAI物流、広島から社会実装へ」（2026年11月、カンファレンス開催報告）。