人工知能（AI）が消費者に代わって商品を推薦し購入する流れが拡大し、物流が後方支援から「前方の競争力」へと移行している。
商品の注文後に配送を担う機能から脱し、リアルタイム在庫と出庫・配送の安定性が商品露出と販売成果を左右する要因として浮上しているとの分析が出ている。
28日スタートアップ業界によると、販売者の商品の保管・梱包・出庫・配送などを代行するフルフィルメントサービス「品GO」を運営するドゥハンズは、京畿道イチョン市にモジュール型自動化物流拠点「XFCセンター」を開所した。多くの人手が必要な梱包工程を自動化し、倉庫管理システム（WMS）と設備制御システム（WCS）を100%自社開発した。リアルタイムで物流量の変化に対応できる体制も構築した。
物流投資の拡大はショッピングの流れの変化と相まっている。従来は消費者が自ら検索し価格と商品レビューを比較して商品を選んだが、最近はAIがユーザーの嗜好と購買履歴に基づき商品の推薦はもちろん購入過程にも関与する流れが現れている。
アマゾンはAIショッピングアシスタント「ルーファス（Rufus）」を今年2億5,000万人以上が使用したと明らかにした。韓国ではNAVERがNAVER Plus StoreにAI基盤のショッピング推薦機能を適用し、商品比較とパーソナライズ推薦を強化している。カカオはカカオトークとギフト機能（「プレゼント」）を連携し、会話の最中に商品推薦から決済までつながる構造を作る構想だ。
市場では、AIがショッピング過程に深く介入するほど在庫可用性や出庫速度、配送安定性といった物流競争力の重要性も高まるとみている。
AIが物流データを購買決定に反映する場合、物流インフラの水準が販売成果を左右する変数として浮上し得るということだ。
既存の広告露出とマーケティング中心の競争から進み、構造化された商品データと配送の信頼度を備えた自社モールの競争力も浮き彫りになるとの見方が出ている。
消費と配送のエコシステムが転換点を迎え、AI基盤の物流プラットフォーム構築競争も続いている。ウィキプは自社開発のAI基盤ソリューションで需要予測機能と自動入庫申請システムを構築した。ファストもAIで運用システムを高度化し、自動出庫や在庫管理などで物流能力を強化した。
パク・チャンジェ品GO代表は「EC物流で速いスピードは当然視されている」と述べ、「物流原価の削減はもちろん、急変する市場環境の中で効率的な運用方式とAI基盤インフラを先制的に備えたところが業界を先導するだろう」と語った。
AIが在庫・配送データを実際の購買判断基準とする段階はまだ実現していないだけに、慎重論も提起されている。
業界関係者は「現在のAIショッピングサービスは商品の推薦と探索補助が中心である場合が多い」と述べ、「消費者が最終購買を決定するまで、物流データが価格やブランド認知度に匹敵する影響力を持つかどうかは検証が必要な段階だ」と言及した。