ロジスティクスとは？兵たん術から学ぶ物流の現在から今後の戦略も解説

物流課題の解決には、ロジスティクスが欠かせません。また、ロジスティクスを実現する際に欠かせないのが「兵たん術」です。ロジスティクスと兵たん、それぞれの概要を詳しく知らない方もいるのではないでしょうか。

この記事では、ロジスティクスの意味と歴史、現在の日本に必要な理由、今後の戦略について解説します。ロジスティクスの必要性について理解し、物流における課題解決に役立てましょう。

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ロジスティクスに関する基礎知識

物流需要の拡大や顧客ニーズの多様化、労働者不足への対策には、ロジスティクスが役立ちます。ロジスティクスを取り入れて物流業務を最適化・効率化すれば、課題の解決や競争力の向上が期待できます。まずは、ロジスティクスの意味や仕組み、物流との違いを理解しましょう。

ロジスティクスとは

ロジスティクスとは、運送・保管・荷役・流通加工・システム・包装などの物流プロセス全体を管理し、需要と供給の最適化を図ることです。生産過程から商品を管理するため、過剰在庫や不良在庫、在庫不足のリスクを防げます。

また、社会的課題となる環境保全や安全対策に対処するための戦略的な経営管理という意味もあります。

ロジスティクスの語源「兵たん」とは

ロジスティクスの語源は、軍事用語である「兵たん」です。兵たんとは、戦時中に食料や武器を最前線に補給し、軍の後方支援を担うマネジメントをいいます。

最前線に物資の補給がないと戦力はすぐに衰えるため、必要な物資と確実に補給できるルートを立案・確保し、実行に移すことが重要です。

現代のビジネスでも同様で、需要と供給の最適化のためにはプロセスの管理と経営戦略が欠かせません。

物流との違い

物流とは、供給者から需要者に商品が届くまでの商品の流れです。商品の運搬や保管、ラベル付け、包装といった工程全体を指します。一方、ロジスティクスは商品の原料調達から需要者に物が届くまでの流れを管理することで、需要と供給の適正化を図ります。

物流は商品を届けるための活動で、ロジスティクスは物流を含む全プロセスを経営管理し、最適化を目指すことです。

ロジスティクス（兵たん）の歴史

日本がロジスティクスを重要視し始めたのは、第2次世界大戦後です。ロジスティクスを軽視したことが敗戦の原因のひとつといわれています。ここでは、日本がロジスティクスの大切さを知るきっかけとなった第2次世界大戦の歴史を紹介します。

グローバル補給戦の概念の有無

第2次世界大戦は、事実上、補給戦です。必要な兵隊と物資を送り続けた国が勝利しています。日本軍はロジスティクス（兵たん）を重要視していなかったため、多くの兵士が物資不足による飢えで犠牲になりました。

真珠湾攻撃では米国ロジスティクス（兵たん）の足止めに成功したものの、船きょ（乾ドック）や補給タンクを破壊せずに空母補修のチャンスを残し、後のミッドウェー海戦の大敗につながります。

物資不足で多くの餓死者を出したのは、激戦として知られるガダルカナル島の戦いです。この戦いを機に、日本と米国の攻守は逆転しました。ロジスティクスを現代に応用する必要性が理解できるでしょう。

兵たん計画とは

ドイツ軍によるソビエト社会主義共和国連邦（当時）への侵略作戦が始まった際、ドイツ軍は日本に連合軍の補給ルートを断つための共同作戦「バルバロッサ作戦」を打診しています。中東英国軍の孤立を狙い、ドイツ軍の補給ルートを確保する作戦です。

しかし、日本はロジスティクスを重視していないことから要請を断ります。ドイツと日本の共同作戦が実現していたら、短期決戦・早期講和が可能となり、連合国に勝つ可能性もあったといわれています。

一方、米国では詳細な兵たん計画を作成し、どれだけの兵員・武器・弾薬・物資がどこに必要なのかを詰めていました。連合国はロジスティクスに成功し、勝利しています。

日本がロジスティクスを軽視したことで需要と供給の均衡が取れず、軍事兵たんの基盤となる経済が破綻したことは重要な教訓です。

現代のロジスティクスと戦争時の兵たん術

第2次世界大戦で経験したロジスティクスの重要性は、現在のビジネスにおけるロジスティクスの概念にもつながります。ここでは、戦争時の兵たん術を現代のロジスティクスにどのように生かしているのか見てみましょう。

中央による集権型から分散型へ移行

戦時中の戦略は、相手の場所と兵力を特定した上で補給線を敷き、軍事指揮者と軍事的制約の下で任務を遂行していました。ビジネスの世界でも同様に、経営者が情報を集めて目標を掲げ、目標に向かってトップダウンする中央集権化の戦略が主流でした。

しかし、近年は環境の変化に素早く対応するために、グローバルに広がるサプライチェーン全体で競争を強いられています。何が勝敗を左右するのかを広い視野で分析し、サプライチェーンを強化して優位に立つことが重要です。

中央集権型ではなく、最前線の現場リーダーが判断する自律分散型への移行がロジスティクスの成功につながるでしょう。

戦略よりも兵たんを重視

戦争において重要なのは、戦略ではなくロジスティクス（兵たん）です。数多くの戦史研究家や軍人が兵たんの重要さを説いており、「戦争のプロは兵たんを語り、戦争の素人は戦略を語る」と口にしています。

ビジネスの世界でも、この概念が当てはまります。戦略を立てても計画通りに進まないこともあり、予想不可能な障害や過失もあるでしょう。経営者にとって、ロジスティクスは戦略よりも重要です。

ロジスティクス（兵たん）が必要となる理由

ロジスティクスは、物流を含む全プロセスを管理し、需要と供給のバランスを取る重要なシステムです。物流需要が拡大する中、物流が抱える問題を解決するにはロジスティクスが必要不可欠です。ここでは、ロジスティクスが物流にどのように役立つのかを解説します。

顧客ニーズの多様化

インターネットの普及によりeコマース市場が拡大し、小口配送や再配達が増加しています。物流業界では、配送ルートの最適化や細やかな在庫管理が必要となり、対応に追われている状況です。

日にち指定や時間帯指定といったニーズの多様化に対応するためにも、ロジスティクスで配送の効率化と最適化を図り、誤配送やミスの削減、顧客満足度の向上が必要といえるでしょう。

人手不足の深刻化

日本では、少子高齢化による生産年齢人口の減少が大きな問題です。物流業界では、過酷な労働環境から人材の確保が困難で、トラックドライバーの不足と高齢化が深刻化しています。

物流需要が拡大する中で人員が不足すると、配送の遅れやサービスの品質低下につながる恐れがあり、業務の自動化やアウトソーシングの活用を検討する必要があるでしょう。ロジスティクスで需要と供給を最適化すれば、物流業界における問題を解決できます。

コストの上昇

物流業界では、輸送費や倉庫管理費、人件費、包装用素材にかかる費用が上昇しています。近年、燃料価格高騰の影響により、トラック運送事業の経営圧迫や倒産が相次いでいるのも問題といえるでしょう。

物流の複雑化や増加する需要、多様化するニーズに対応するには、業務自動化による人件費の削減の他、需要予測と在庫最適化によるコストの削減が必要です。ロジスティクスは、物流コスト上昇の課題を解決するためにも重要な役割を果たします。

ロジスティクス（兵たん）の今後

物流業界では、eコマース物流の拡大と需要増加に対応するために最先端の技術を活用したロジスティクスが必要です。課題解決だけでなく、競争力の向上にも役立つでしょう。ここでは、ロジスティクスが今後どのように進化するのか、物流にどのような影響を与えるのかを解説します。

ロジスティクス4.0が主流となる

ロジスティクスは、需要や環境の変化によって少しずつ進化しています。輸配送の機械化や荷役の自動化、物流管理のシステム化によって、物流業務の効率を高める手段が実現しました。

近年、AIやIoTなどの最先端技術を駆使して物流を標準化する「ロジスティクス4.0」が主流になりつつあります。IoTを活用した情報共有や機械学習による最適なルートの選択によって、物流の課題を解決し、最適化する革新的なシステムです。

2030年に向けた目標を実現する

日本ロジスティクスシステム協会は「ロジスティクスコンセプト2030」を提言しました。技術革新を生かした持続可能な社会実現のために、ロジスティクスシステムの標準化と適切な投資が必要であることを記しています。

コンセプトを実現するために重要なのは以下の事柄です。

・ロジスティクスの再定義
・サプライチェーンの再構築
・標準化の推進
・適切な投資
・データ共有型プラットフォーマーの育成
・コンセプト実現のための準備
・高度な人材の育成

2024年問題の解決が急務

少子高齢化による労働力不足から、長時間労働や属人化が問題となっています。この課題に対応するため、厚生労働省は労働基準法を改定し、2024年4月からドライバーの時間外労働を1年間で最大960時間とする新しい規制を導入します。

物流業界では、トラックドライバーの労働時間が減ることによる配達数の減少やサービスの低下が懸念されています。拡大する物流需要に対応するには、AIやIoTを活用したロジスティクス4.0で生産性の向上や業務の効率化が必要です。

「UMWELT」は2024年問題の解決に最適！

2024年問題を解決するには、最先端のデジタル技術を用いたシステムやツールを導入し、物流業務を最適化・効率化する必要があります。

TRYETINGの『UMWELT』は、業務を効率化するノーコード予測AIです。さまざまな機能を活用すれば、自社の抱える問題の解決と競争力の向上に役立ちます。ここでは、UMWELTの魅力と導入事例を紹介します。

業務効率化の実現がスピーディー

UMWELTは、CSVデータの結合や変換、取得をRPA機能により自動処理し、物流における膨大なデータの収集と処理が可能です。処理したデータは、AIによる売上金額予測や売上数量予測に活用できるだけでなく、輸配送における最短ルートの設定や在庫管理にも役立ちます。

AIやプログラミングの知識がなくても操作できるため、2024年問題に向けた業務効率化もスピーディーに進むでしょう。

導入事例

3Gサポート株式会社様は、工場の自動化技術を開発・製造・販売するテック企業です。トラック物流改善システム「AirDia（エアダイア）」のAI実装のためにUMWELTを導入しました。

AiRDiaにAIを実装すれば、荷主のトラックダイヤの最適化、作成工数の削減、ドライバーの待機負担削減が実現します。

プロジェクト期間中に無事UMWELTの実装を完了し、目標を達成しました。今後は、UMWELTを使ったAI実装をさらに進め、需要予測や在庫管理機能も実装する予定です。

（参考： 『【3Gサポート様】UMWELT活用事例｜補助金活用でトラック物流改善システムに荷物量や作業時間を予測する機能を実装｜TRYETING』）

まとめ

ロジスティクスは、物流業界が抱える顧客ニーズの多様化や需要の増大への対応、2024年問題の解決に役立ちます。戦争時の兵たん術を参考に、現在のビジネスにおけるロジスティクスを強化し、より最適で効率的なロジスティクスシステムを実現しましょう。

UMWELTは、専門知識不要で始められるノーコード予測AIプラットフォームです。さまざまな機能により、物流業務の効率化を実現します。無料相談も受け付けていますので、お気軽にお問い合わせください。

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