物流MaaSとは？業界へのメリットや進化する取り組みを事例で解説

物流業界の課題や未来を考えるときに重要なのが物流MaaSです。物流企業はどのように物流MaaSを理解し、対応すればよいのでしょうか。

この記事では、物流MaaSの概要やメリット、事例、物流業界の課題を解説します。物流MaaSの実現に必要な施策を実行し、企業の生産性を高めましょう。

▼更にDXについて詳しく知るには？
DXとはどのようなもの？導入が求められる理由やメリット・デメリットを解説

▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

物流MaaSの基礎知識

はじめに、物流MaaSの概要を確認しましょう。MaaSは「マース」と読み、物流MaaSはその中のひとつです。物流MaaSを理解するには、MaaSの知識を深める必要があります。ここでは、物流以外のMaaSも併せて紹介します。

物流MaaSとは

MaaS（Mobility as a Service）は、直訳すると「サービスとしてのモビリティ（移動）」で、鉄道・航空・バス・タクシーといった複数の交通サービスを統合したひとつのサービスのことです。MaaSが実現すれば、利用者は目的地までの最適なルートの検索と予約、決済を一括でできます。

物流MaaSは、物流業界の課題を解決するために経済産業省が発表した取り組みです。さまざまな物流関係者が持つ物流・商流データの連携や部分的な自動化により、物流の最適化を目指します。

MaaSの種類

MaaSは物流以外にも多くの種類があり、政府や企業が地域・業界の課題を解決するために提案しています。

主な種類は以下の通りです。大都市型は日常的な渋滞や混雑、地方都市型は高齢者の移動手段など、それぞれの領域の課題解決を目指します。

・大都市型
・大都市近郊型
・観光地型
・地方都市型
・地方郊外・過疎地型
・福祉・介護型
・医療型
・沿線型

物流業界が抱える課題

物流は社会を支える重要な基盤です。物流MaaSの実現は、物流業界が抱えるさまざまな課題を解決し、人々の生活や経済の発展に貢献します。

物流MaaSに取り組むには、物流業界の課題を理解することが必要です。物流業界における代表的な4つの課題を見てみましょう。

運輸部門の二酸化炭素排出量

2021年度の運輸部門の二酸化炭素排出量は、全体の17.4％を占めています。貨物自動車の排出量は、運輸部門の39.8％（日本全体の6.9％）です。

運輸部門の二酸化炭素排出量が多いのは、ECサービスの普及に伴う小口配送の増加と積載効率の低下が影響しています。自動車の燃費性能が向上しているにもかかわらず、大量の二酸化炭素を排出しているため、積載効率を上げる取り組みが必要です。

IT化の推進

運航管理システムやデジタルタコグラフ（デジタル式の運行記録計）を導入することで、安全でスムーズな配送と効率的な業務管理を実現します。

ただし、中小企業ではデジタルタコグラフの複数搭載や運航管理システム間のデータ連携遅延により、IT化が進んでいません。物流全体を効率化するには、事業規模を問わずにIT化を推進する必要があります。

人手不足の深刻化

物流の需要が増加する一方で、トラックドライバーの数は減少傾向にあります。公益社団法人全日本トラック協会による調査（2022年7月〜9月期）では、トラックドライバーの不足を感じている企業は全体の約半分です。

さらに、トラックドライバーの労働時間の長さや賃金の安さの問題もあります。少ない人員でも対応できるようにする取り組みと、働きやすい業務環境を整える取り組みの両方が必要です。

CASEへの対応

CASEとは「コネクテッド」「自動運転」「シェアリング」「電動化」による自動車業界の変革を語る概念です。これら4つの技術開発を進めることで、より安全で便利な自動車社会を構築できます。

しかし、国内商用車メーカーの投資だけでは実現できません。自動車業界の関係各社が協力し、実用化に取り組む必要があります。

物流MaaSの対策と実現象

物流は「幹線輸送」「結節点」「支線配送」の3つに分類できます。幹線輸送は集積拠点間を大型トラックなどで輸送すること、結節点は交通手段の乗り換え拠点、支線配送は域内拠点から最終目的地までの配送です。

それぞれのプロセスにおける物流MaaSの対策と実現象を見てみましょう。

幹線輸送

幹線輸送の実現像は、車両の大型化と自動化によってトラック1台当たりの輸送量を増やすことで、具体的な施策はダブル連結トラックや隊列走行です。

ダブル連結トラックは、トラックの荷台後方に1車両分の荷台を連結することで、1台で2台分の荷物を運べます。

隊列走行は、複数のトラックが列になって走行する技術です。走行状況をリアルタイムで共有しながら、安定した車間距離で走ります。後続の車両を無人とする技術が実用化すれば、より少ないドライバーで大量輸送が可能です。

他には、共同輸送や混載輸送、限定域内自動運転、帰り荷マッチングといった施策があります。

結節点

結節点では、物流情報とインフラのデータ連携によるスムーズな荷物の積み替えが重要です。人力による荷役作業は、時間と労力がかかります。また、バース（トラックの荷降ろし場所）でトラックが停滞すると、近隣住民の迷惑となるでしょう。

荷役作業を効率化し、トラックの待ち時間を短縮するには、荷役の自動化やAGV（無人搬送車）導入、共同輸送、バース予約といった施策が有効です。

支線配送

支線配送は、物流倉庫や卸売業者、小売業者、消費者など、さまざまな立場の人間が関係するプロセスです。情報を連携し、スムーズに目的地まで配送する必要があります。

生産・販売予測情報を基にした輸配送の最適化、荷主マッチングによる共同配送・混載配送が有効です。

また、電動車両が普及すれば、二酸化炭素の排出削減だけでなく、災害時の電力確保に役立つでしょう。電動車両を導入する際は、ESG投資や助成金を活用できます。

物流MaaSにはどのようなメリットがある？

ここでは、物流MaaSのメリットを紹介します。企業によって、事業規模や業務環境はさまざまです。実践が適切でなければ、デメリットが上回る恐れもあります。物流MaaSに取り組む際の注意点も、併せて見てみましょう。

メリット

物流MaaSに取り組むことは、社会だけでなく企業にもメリットがあります。主なメリットは以下の通りです。

・渋滞の緩和
・環境ダメージの軽減
・配送業務の効率化

ICT・AI技術による交通情報のリアルタイム分析、タクシー・バスの自動化やカーシェアリングの普及による自家用車の減少は、渋滞の緩和につながります。免許を持たない高齢者も気軽に移動が可能です。

物流MaaSの推進で自動車の台数が減れば、二酸化炭素の排出量を削減できます。必要な駐車場面積が減り、緑化も進むでしょう。

また、システムで配送ルート・配送時間・積載効率を最適化することで業務の効率化が可能で、従業員の負担軽減や人件費・燃料費の削減につながります。

注意すること

物流MaaSによって、需要が低下する業種・職種もあります。例えば、自動車メーカーです。公共交通機関の利便性が向上することで、自家用車の販売数が減る恐れがあります。

無人の自動運転車が増えれば、将来的にドライバー職がなくなるかもしれません。ハッキングのようなサイバー犯罪のリスクも増加するでしょう。

従来のビジネス手法では利益を得られないため、ロボットタクシーやカーシェアリングなど、新たなビジネスモデルが求められます。

物流MaaSの課題に取り組む企業の事例

さまざまな企業が独自のやり方で、物流MaaSの課題に取り組んでいます。事例を見ることで、自社に合った方法が明確になるでしょう。

ここでは、「ロジスティードソリューションズ株式会社」「三菱ロジスネクスト株式会社」「NEXT Logistics Japan株式会社」の事例を紹介します。

ロジスティードソリューションズ株式会社

ロジスティードソリューションズ株式会社は、物流センター管理システム「ONEsLOGI」を開発し、提供しています。

「入荷管理（検品、入庫）」「在庫管理（問い合わせ、棚卸し、移動）」「出荷管理（ピッキング、検品、帳票発行）」といった機能の実装により、倉庫内業務の効率化が可能です。

他のサービスとして、安全運行管理ソリューション「SSCV-Safety」があります。IoTとAI技術が車両の挙動やドライバーの行動を分析する仕組みです。ドライバーへの注意喚起や管理者への通知を自動で行い、事故を未然に防ぎます。

三菱ロジスネクスト株式会社

三菱ロジスネクスト株式会社は、フォークリフト稼働管理システム「LVS」を開発し、提供しています。フォークリフトに取り付けた専用機器から、フォークリフトの稼働時間や危険運転回数といったデータを分析するサービスです。

荷役作業を「見える化」することで、使用頻度の高い車両を点検する、危険運転の多い従業員を指導する、保有台数を減らすなど、物流現場を多方面から改善できます。安全性と生産性の向上、コスト削減に有効です。

NEXT Logistics Japan株式会社

NEXT Logistics Japan株式会社は、20社のパートナー企業と協力して、結節点における高効率輸送スキームの構築を推進しています。物流業界の人手不足に対応するための取り組みです。

自動運転フォークリフトや自律走行搬送ロボットを用いて荷役作業を効率化・省人化する他、フルトレーラーや高床車も検証し、幅広い荷主・運送業者が活用できる高効率輸送スキームを目指しています。

今後の物流MaaSには効率化が重要

今後の物流MaaSには、AIを用いた車両配置の効率化が重要です。AIで複数の物流企業データを分析することで、運航管理を共有できます。運航データを分析すれば、危険運転が起こりやすい状況が明確になるため、輸送の安全性も高まるでしょう。

AIとIoTの連携による配送の効率化も重要です。積載情報や位置情報をリアルタイムに分析し、最適なルートで効率的に配送できます。二酸化炭素排出量の削減にも有効です。

物流の効率化にはUMWELTが最適！

物流の効率化を目的にAIを導入したいと考えていても、専門知識を持つ人材がいないと悩む方もいるでしょう。

TRYETINGのノーコードAIクラウド『UMWELT』であれば、簡単に物流をシステム化できます。ここでは、UMWELTの魅力と導入事例を紹介します。

知識がなくても効率化が図れる

UMWELTは、需要予測・在庫管理・自動発注など多数の機能を搭載しているため、物流業務の効率化に役立ちます。プログラミングやAIに関する専門知識は必要ありません。ドラッグ＆ドロップでアルゴリズムを組み合わせるだけで、目的に合ったシステムの構築が可能です。

運用時に課題が生じたときは、データ分析の専門家であるカスタマーサクセスが解決までサポートします。

物流の導入事例

工場の自動化技術を促進するシステムを開発する3Gサポート株式会社様は、トラック物流改善システム「AirDia（エアダイア）」にAIを実装するためにUMWELTを導入しました。

具体的な目的は、荷物量などの情報から作業時間を予測する機能の実装です。荷主のトラックダイヤ最適化や作成工数削減を実現することで、ドライバーの待機負担を軽減します。

TRYETINGが伴走サポートし、スムーズにプロジェクトを進めました。AI実装後の「AirDia」を実際に使用した大手の運送会社様から高い評価を得ています。今後はAirDia以外のシステムにも、需要予測や在庫管理機能を実装する予定です。

（参考： 『自社開発のトラック物流改善システムにAI実装｜スムーズにプロジェクトが進んだ要因とは？｜TRYETING』）

まとめ

物流MaaSは、二酸化炭素排出量の削減や人手不足の解消といった物流業界の課題を解決するための取り組みです。AI・IoTを活用したデータの連携や自動化による物流業務の効率化が、物流MaaSの実現につながります。

TRYETINGのUMWELTは、専門知識がなくても物流の効率化が図れます。ウェブサイトから無料相談や資料請求を受け付けていますので、お気軽にお問い合わせください。

UMWELTのサービスページをチェックする

AI予測ツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）