物流最適化を実現するためには課題の解決が重要！効率的な方法とは

物流需要の拡大や日本の労働力不足に対応するためには、物流最適化が非常に重要です。しかし、物流にはさまざまな課題があるため、効果的に最適化する方法がわからない方も多いかもしれません。

この記事では、物流を最適化するために必要な課題と解決方法を紹介します。課題を解決し、効果的に物流最適化を実現しましょう。

▼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）

物流最適化に関する基礎知識

物流最適化は、物流業界の需要拡大に対応するために欠かせない手段です。業務の効率性を高め、プロセスをシンプルにすることで、生産性や顧客満足度の向上が見込めます。ここでは、物流最適化の概要と併せて、サプライチェーンとの違いを紹介します。

物流最適化とは

物流最適化とは、物流プロセスを改善して業務の効率性を高めることで、物流サービスの品質向上が目的です。

例えば、在庫管理を最適化すると資本効率が向上します。また、運輸ルートを最適化することで、配送時間の短縮や適切な輸送モードの選択による配送の効率化が見込まれるでしょう。コスト削減による収益の拡大や、顧客満足度の向上にもつながります。

物流とサプライチェーンの違い

サプライチェーンは、商品の資材調達から顧客へ届けるまでの一連の流れで、調達・生産・物流・販売・消費を指します。

物流は、サプライチェーンを構成する重要な要素のひとつです。生産した商品を顧客に届けるまでの輸配送・保管・荷役・包装・流通加工・情報機能を担います。そのため、優れた商品でも物流が機能していなければ価値を生みません。

物流は、サプライチェーンに欠かせないだけでなく、経済の活発化にも重要な要素です。

物流最適化の課題となる要素

拡大する物流需要に対応するには、物流の最適化が欠かせません。しかし、物流業界には労働力不足や労働環境の悪化といった課題があり、課題解決のためには物流プロセスの効率化が不可欠です。

ここでは、物流業界の課題と物流最適化が必要な理由について解説します。

労働力の不足

人口の減少や少子高齢化の影響で、日本の労働力不足は顕在化しています。物流業界では、特にトラックドライバー不足が深刻です。

物流需要が拡大する中、商品を輸送・配送する人材の不足や高齢化は重要な課題で、労働力を確保するための施策が求められています。

労働環境の悪化

物流ドライバーは、全産業平均より約2割労働時間が長く、年収は5％〜10％低い状況です。近年の配送需要の急増や物流の複雑化により、労働環境はますます悪化し、過酷になっています。

ドライバーの収入を上げて労働環境を改善するには、業務の効率化と営業費用の確保が必要です。

小口配送の増加

eコマース物流の拡大により、配送業務の小口化が進んでいます。国土交通省が発表した2021年度の宅配便取扱個数は、49億5,323万個です。2020年度と比較すると、1億1,676万個（2.4％）増加しました。

小口化が進むと配送効率が悪くなり、配送コストや人件費がかかるだけでなく、長時間労働のような労働環境の悪化にもつながります。

再配達による非効率化

eコマース市場規模の拡大による小口配送の増加で、再配達が増えています。配達が非効率化し、ドライバーの負担増大と生産性の低下が起きている状況です。

解決策として「利用者が荷物を1個にまとめる工夫をする」「時間帯指定を活用する」「コンビニ・ロッカー受け取りを選択する」といったものが挙げられます。配送効率を高めるには、利用者の意識改革と協力が必要です。

物流最適化に影響が大きい「2024年問題」への対応が急務

労働基準法の改正により、2024年4月からトラックドライバーの時間外労働に上限が設けられます。上限は、休日を除く年960時間です。労働環境を改善するための施策ですが、ドライバーの収入減少や輸送手段の確保難航など、さまざまな問題が生じるリスクがあります。

上記は「2024年問題」と呼ばれる問題です。労働力不足だけでなく、問題に対応するためのコスト増加やサービスの値上げも考えられており、各企業の対応が急務となっています。

物流最適化の方法

物流業界の労働力不足の解消や労働環境の改善には、物流の最適化が必要不可欠です。AIのようなITツールを導入・活用し、経営改革を図るとよいでしょう。ここでは、AIやITを活用し、物流最適化を実現する4つの方法を紹介します。

配送ルートを最適化する

複数の配送先を回る場合、時間帯によっては渋滞や歩行者の影響を受ける場合があります。これまでのルートを見直せば、ルートの最適化が可能です。配送時間を短縮し、ドライバーの負担軽減やコスト削減にも効果があります。

配送管理システムやルート策定システムを導入・活用することで、より最適なルートが見つかるでしょう。

人員配置を見直す

物流業界の労働力不足を解決する方法のひとつが、人員配置の見直しです。従業員の経験やスキルを考慮し、商品需要の変化に合った適切な人員を配置することは、業務の効率化につながります。

また、ITシステムを導入し、従業員の勤怠を管理すれば、最適なシフト調整が可能です。業務の効率化や脱属人化、人件費削減も期待できるでしょう。

サプライチェーンを可視化する

物流を最適化するには、サプライチェーン全体を把握しなければなりません。需要と供給を考慮して物流プロセスを可視化すれば、どのプロセスをどのタイミングで最適化すればよいか分かります。

必要なポイントを見極めて最適化することで、定量的な分析に基づいた経営戦略の構築が可能になるでしょう。

物流システム・管理システムを導入する

物流システムや購買管理システムの導入も効果的な方法です。物流システムを導入すれば、物流プロセスにおける商品の保管や配送、流通加工を総合的に管理できます。

購買管理システムは、取引先と発注情報の一元管理ができるシステムです。最適なタイミングの資材調達や無駄な支出の見極め、業務の効率化が可能になり、コスト削減や労働力不足の解消につながるでしょう。

物流最適化の今後が分かる「総合物流施策大綱」

「総合物流施策大綱」は、物流需要の増加や労働力不足への施策指針として、国土交通省や経済産業省といった関係省庁が連携して推進する政策です。

今後の物流が目指す方向性を示しており、社会状況に応じた効果的な物流最適化の方法が分かります。ここでは、総合物流施策大綱の要点や実際に進めている施策を紹介します。

総合物流施策大綱の3つの要点

総合物流施策大綱の主な要点は以下の3つです。

・物流DXや物流標準化の推進によるサプライチェーン全体の最適化
デジタル化の推進や自動化・機械化の取り組み、標準化の加速が該当します。業務の無理や無駄をなくし、滞りない円滑な物流を実現する方法です。

・強靭で持続可能な物流ネットワークの構築
感染症や大規模災害の発生時にも機能する強靭なネットワークの構築が該当します。

・労働力不足対策と物流構造計画の推進
従業員に優しい物流改善の方法です。労働環境の整備や革新的な取り組み、水産物・食品の流通合同化が該当します。

隊列走行・自動運転の商用化

輸送手段を自動化・機械化する取り組みも進んでいます。高速道路でのトラックの隊列走行やレベル4自動運転トラックの商用化が実現すれば、ドライバー不足の解消や燃料費の改善、生産性の向上が期待できるでしょう。

後続車有人隊列走行システムは、より高度な車群維持機能を付加して2023年以降の商用化を目指しています。レベル4自動運転トラックは、2025年以降の実現を目標に、実証実験を進めている最中です。

ロボット活用の拡大

物流倉庫の管理や流通プロセス、配送にロボットを活用する動きも拡大中です。配送では、ドローン物流や自動配送ロボットの実用化に向けて実証実験をしています。

物流倉庫や物流センターでも、ピッキング・パレタイズロボット、無人フォークリフト、AGVなどの導入が進んでいます。業務を自動化して効率を上げることで、従業員の負担軽減とコスト削減につながるでしょう。

物流最適化を実践する企業の事例

物流業界の課題を解決するため、AIやITを活用して業務をデジタル化し、物流最適化を図る企業が増加しました。すでに成果を出している企業も多く、各業界での活用方法に注目が集まっています。ここでは、物流最適化を実践する3つの企業の事例を紹介します。

株式会社ファミリーマート

株式会社ファミリーマートは、AI技術を使って配送ルートを最適化しています。物流センターや輸配送管理システム（TMS）を導入することで、渋滞を避けて短時間で多くの店舗を巡回できるようになりました。

2020年度の実績では、2017年度と比較すると、走行距離が約4,000万キロメートル（約15％）、車両台数は約400台（約10％）の削減に成功しています。

日本電気株式会社

日本電気株式会社は、NECの名で知られる電気メーカーです。AIやIoTを活用した物流網全体の高度化・効率化を実現しています。

また、収集した現場データをBIツールと連携する「データ活用オプション」の作成により、データを分析する環境を構築しました。

データ活用オプションでは、作業状況のリアルタイム表示や作業効率・障害傾向の分析を画面に自動反映できます。変更したデータにより課題が可視化できるため、作業の効率化に役立ちます。

株式会社ブレインパッド

株式会社ブレインパッドは、ビッグデータ活用サービスやデジタルマーケティングサービスを展開する企業です。

同社が開発したAI技術を用いた予測システムは、需要予測を基に予測モデルを算出し、算出したアウトプットデータから必要な人員の質と量を予測します。システムの導入により、人員配置によるコスト削減や作業固定の削除、要員手配業務のスピードアップに成功しました。

物流最適化にはUMWELTが役立つ

物流の最適化を図るのであれば、業務を自動化するAIやITツールを導入しましょう。TRYETINGの『UMWELT』は、専門的な知識がなくても活用できるノーコード予測AIです。ここでは、UMWELTの魅力と導入事例を紹介します。

自動化を素早く導入できる

UMWELTは、常時100種類ものアルゴリズムを装備しています。さまざまな機能を活用した業務の自動化が可能で、物流最適化に役立つでしょう。

具体的には、RPA機能によるCSVデータの結合や変換、取得の自動処理、AIの機械学習を活用した需要予測ができます。他にも、安全在庫計算による在庫管理の最適化や必要商品の自動発注が可能で、物流業務を効率化・最適化できる機能が豊富です。

ノーコード予測AIで専門知識を必要としないため、人材の育成や採用が必要ありません。

UMWELTの導入事例

全国の建設現場で必要な機材をレンタル・販売する株式会社ASNOVA様は、適正在庫の管理のためにUMWELTを導入しています。

導入後、商品の需要予測が数分で可能になり、テスト運用を始めて約9か月で失注を必要最低限に抑えました。レンタル機材の稼働率は、例年と比較すると大幅に上昇しています。

また、必要在庫の算出と機材購入の判断材料としても活用しており、管理コストの削減につながりました。

（参考： 『【ASNOVA様】UMWELT活用事例｜需要予測を自動化して、無駄な在庫を減らして管理コストを削減』）

まとめ

物流最適化は、物流需要の増加や2024年問題の対策に必要不可欠です。配送ルートや人員配置の見直し、サプライチェーンの可視化に加え、AI・ITを活用して最適化を図りましょう。

UMWELTは、さまざまなアルゴリズムと機能を装備したノーコード予測AIです。業務の自動化で効率性を向上するため、物流業務の最適化にも役立ちます。無料相談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）