日本の企業は、物流システムの導入が遅れており、物流情報のデータ化がなかなか進んでいませんでした。しかし、近年では「物流の2024年問題」の解決に向けて、物流システムの導入やIT活用に取り組む企業も増えており、物流の効率化やコスト削減に成功しています。

特に、EC業界においては、顧客の注文から配送までの一連の流れをシームレスに管理するため、物流システムの導入が欠かせない状況にあります。 例えば、サプライヤーの本社住所は認識できているが、「実際にどこからモノを出荷しているか」といったような物流情報を把握できている企業は少なかったといえるでしょう。しかし、デジタル化が進む近年、物流情報が集積されることによって以前は取り組むことができなかったアクションが実現できるようになってきました。

今後も、日本企業が物流システムの導入に取り組むことで、より効率的な物流を実現し、競争力を高めることが期待されます。

本記事では、株式会社Hacobuが提供する「運ぶを最適化する」をミッションとして掲げ、物流管理ソリューション「MOVO」と、物流DXコンサルティングサービスの「Hacobu Strategy」の事例を紹介しています。

なぜ今、物流業界でデータ分析・活用が重要視されるのか？

物流業界でデータ分析・活用が重要なのは、現場で起きている課題を「見える化」し、原因を特定して改善につなげられるためです。余剰在庫や不良在庫、欠品、誤出荷、遅配といった問題も、データで発生要因を把握できれば、どこを優先して手を打つべきかが明確になります。また、販売個数の推移や出荷までのリードタイムなどを分析することで需要変動を予測し、適正在庫に近づけるなど在庫管理の精度向上にもつながります。さらに、在庫・ロケーション・作業実績を一元管理することで庫内作業のムダを減らし、輸配送や倉庫管理システムなどの活用により配車やルート、作業計画の最適化を進められます。

物流業界におけるデータ分析・活用の現状

物流では、配送実績、庫内作業、受発注、車両の稼働状況など多様なデータが日々発生しています。総務省の報告書でも、近年はIoT等によりセンサーなどの自動取得データの活用が進む一方、分析人材やITスキルへの投資が不足すると効果が出にくい点が示されています。物流業界でも、データが部門・拠点ごとに分断されやすく、統合や可視化に留まり、需要予測やルート最適化など高度な分析は一部に限られるのが現状です。

物流現場でデータ分析・活用をするメリット

データ分析により現状把握と改善点が明確になり、需要予測や配送効率、倉庫作業を最適化できます。加えて、コスト削減と品質向上につながります。

正確な需要予測により物流コストを大幅に削減できる

過去の出荷実績、受注量、販促・季節要因、天候などのデータを分析して需要を精度高く予測できると、必要な在庫量や補充タイミングを最適化でき、過剰在庫による廃棄や欠品による機会損失を抑えられます。さらに、物量の見通しが立つことで車両台数や人員配置、配車計画を前倒しで調整でき、積載率向上や無駄な配送回数の削減につながり、結果として物流コストを大幅に圧縮できます。その結果、現場が突発対応に追われにくくなり、安定したオペレーションとサービス品質の維持にもつながります。

参考：需要予測とは？具体的な手法や活用分野、成功事例などを解説

配送効率が向上する

走行距離・時間などの配送実績、納品先ごとの荷量、交通状況、時間指定の有無などのデータを分析すると、ムダの多いルートや時間帯、積載の偏りが可視化されます。その結果、配送ルートの最適化や納品順の見直し、積載率を高める配車計画、混雑を避けた出発・納品時間の調整などが可能になり、1台あたりの走行距離や待機時間を削減できます。さらに、遅延や再配達の要因を特定して対策することで、同じリソースでもより多くの配送を安定的にこなせるようになり、配送効率の向上につながります。

参考：物流・配送を効率化するには？必要な理由・効率化の方法・事例などを紹介

倉庫内作業を効率化できる

倉庫内作業は、入荷、検品、格納、ピッキング、梱包、出荷と工程が多く、ボトルネックが起きても現場の感覚だけでは原因を特定しにくい領域です。そこで、WMS（倉庫管理システム）やハンディ端末で取得できる作業実績データを分析すると、どの工程にどれだけ時間がかかっているか、どこでミスが発生しているかを把握できます。そのうえで、ピッキング動線や商品配置の見直し、物量の波に合わせた人員配置やシフト調整、在庫差異やロケーションずれの早期検知による欠品や誤出荷の抑制、作業手順の標準化（ばらつきの解消）といった改善につなげやすくなります。ムダや手戻りを減らすことで処理能力が上がり、出荷リードタイムの短縮と品質向上を同時に実現できます。

参考：倉庫管理の効率化アイデア10選｜業務改善のポイントと企業事例も紹介

物流現場におけるデータ分析・活用事例4選

物流データの可視化・分析は、配送や倉庫作業のムダを特定し、需要予測や積載率向上を実現します。ここでは代表的な4事例を紹介します。

配送ルートを可視化したことで、共同配送が実現

大手小売企業A社は、特定カテゴリーの在庫商品に関して売れ行きの波が激しい傾向にあり、サプライヤーへの日々の発注数量も大きく変動してしまうことが課題でした。 そのような状況の中、一部のサプライヤーから「物流費の高騰が続き、ドライバーも不足している。そんな中での毎日の納品作業は限界だ」という声が上がりました。

このサプライヤーからの相談をきっかけに、A社物流担当者は問題解決手段として、物流データの活用に乗り出しました。まず取り組んだのが、配送ルートの可視化です。

A社の物流センターとサプライヤーの出荷拠点を分析してみたところ、6つのサプライヤーから神奈川県にある物流センターまで、6台の車両が毎日バラバラに走行し、納品していたということがわかりました。

調べてみるとこれらのサプライヤーが同一カテゴリーであったことから、サプライヤー6社に対して、A社から共同配送による納品を働きかけました。 共同配送による納品に切り替えた結果、輸送コスト削減を実現。さらに、商品別の納品頻度を下げずに安定供給を持続することが可能となりました。

帰り便活用による積載率の向上

大手食品メーカーB社は、近年の物流費高騰の影響を受け、生産拠点を消費地の近くへと再配置することを進めていました。 しかし検討を進める中で、さまざまな制約から「一部の地域において近くに生産拠点を設置できない」ことが判明し、「一部地域においては、商品の販売そのものを停止する」ことも可能性として考えていました。

その時立ち上がったのが、B社の物流部門でした。彼らがポイントと考えたのは帰り便の積載率の向上です。

たとえ長距離を走ったとしても、配送の帰り便の積載率を上げれば、その地域のお客様へ、今まで通りの商品ラインナップを供給できるのではないか？という仮説のもと、Hacobuとの共同分析が始まりました。 分析の結果、課題地域は全部で3つありました。そのうち２つの地域では他社との共同配送協業によって積載効率を大幅に向上できる可能性があることがわかりました。さらに分析を進めると、データ化されていないものの、B社では現場の工夫によって共同配送を行っている地域があるということも判明しました。

Hacobuの物流に関する知見を生かしてデータ分析に取り組んだことで、「自社の物流に関する全体像を可視化する必要性」という新たな課題を見つけることにもつながりました。 現在B社では、各地域への商品供給を続けながら、自社物流関連の全体像を把握し、更なる効果を創出するための大規模なデジタル化を推進しています。

バックホール活用を他業種に

小売企業の物流部門内では、古くからバックホールという手法があることは知られていました。 バックホールとは、二次物流である店舗配送の車両の帰り便を、一次物流であるサプライヤーからの納品に活用するという手法です。 近年、トラックの積載効率は約40%まで低下しているといわれており、このバックホールを活用することによって、往路及び復路の積載率である「積載効率」を上げることが可能になります。 ここでの「積載効率」とは、積載率に運行の概念をプラスした考え方です。往路の積載率が80%であったとしても、復路の積載率が0%であれば、運行全体の積載効率としては40％ということになります。 積載率を向上するためには、運行全体を見渡し、積載率向上を図って行くことが重要なポイントです。

日本においては、工場の所在地が明確である一部のプライベートブランドでの活用は一部行われていたようですが、小売業者から見て出荷拠点が確認できないナショナルブランドでの活用は、ほとんど進んでいない状況にありました。

物流のデジタル化が推進されている現在、バックホールの手法がナショナルブランドにまで拡大傾向にあり、Hacobuでもそのサポートをしています。 店舗の帰り便は、かご車・パレット・オリコン等の回収便も兼ねているため、一筋縄には行かないのが現状です。しかし、回収便を一部にまとめる等、データを見ながら分析し、全体のネットワークを設計して行くことが、バックホール活用において重要なのです。

ドライバーの付加価値を30％向上〜首都圏市場向け青果物の物流効率化実証実験〜

2021年・22年度、秋田県において、「首都圏市場向け青果物の物流効率化実証実験」を支援しました。 通常、秋田県から首都圏に向けての配送は、15時間以上の長距離輸送が必要です。労働環境がよいとはいえず、ドライバー不足の問題が顕在化しつつありました。そこで、秋田県トラック協会の発案から「秋田の未来の物流を考える協議会」が始まりました。 秋田県の青果物の売価は、首都圏と比較すると2倍近くの開きがあります。そのため物流が滞ることで、秋田県の青果物生産者の収入も低減してしまうリスクが考えられます。

ドライバーの不足は、物流における問題だけでなく、青果物生産者にとっても大きな影響を及ぼします。 そこでこの問題を解決するべく、トラック協会のみならず、県庁やJAなどの多くの方が参加し、協議を進めることになりました。

行った実証実験は、具体的に以下の2点です。

• 幹線便と集荷便を分ける・・・ドライバーの労働時間削減が目的 • プロセスのデータ化・・・サステナブルな状況にするための必要事項を確認することが目的

結果、2021年の実証実験において「長距離トラックドライバーの労働時間が約15％程度改善できる」ということが確認できました。 秋田県はそれに留まらず、実証実験中に集めたデータを活用し、改善案を関係者全体で議論することも行いました。 議論の結果、以下の3点を向上できることを確認することができました。

• 長距離トラックの労働時間：25％程度
• トラックドライバーの総活動時間：22％程度
• ドライバーの生み出す付加価値（時間当たりの売上）：30％程度

秋田県は2022年度も実験を実施し、「物流2024年問題」への対応策を継続して推進しています。 この事例を通して、実証実験とは、従来のようにただ実験の結果を追求するだけではないということがわかります。昨今のDXの流れを取り入れ、実験後の分析も考えてデータを集めることで、さらに一歩上の結論を出せるのではないでしょうか。

物流データを効果的に分析・活用するポイント

物流データ活用を成功させるには、課題と目的を明確化し、KPIで効果測定して改善を回し、必要に応じて物流DXシステムでデータを可視化することが重要です。

自社の課題を把握し目的を明確化する

物流データを活かす第一歩は、「何が困っていて、何を良くしたいか」を決めることです。遅配・誤出荷・待機時間・積載率などの課題を工程ごとに整理し、現状と目標を設定し、明確にします。目的が明確になると、集めるべきデータと改善策が見えてきます。関係者間で目的と優先順位を共有しておくと、データ収集や改善の意思決定がぶれにくくなります。

効果測定と改善のサイクルを回す

データ活用は「やって終わり」ではなく、効果を測って改善することで成果が出ます。まずKPI（例：遅配率、待機時間、積載率）を決め、施策の前後で数値を比較します。原因を分析して対策を打ち、一定期間ごとに再測定します。PDCAを回すことで、ムダな施策を減らし、改善を積み上げられます。

参考：物流・配送を効率化するには？必要な理由・効率化の方法・事例などを紹介

物流DXに特化したシステムを活用する

物流DXに特化したシステムを使うと、拠点・荷主・運送会社に散在するデータをまとめて可視化できます。その結果、荷待ちや待機、積載率などの状況をひと目で把握でき、改善ポイントが見つけやすくなります。さらに、現場の手入力や集計の負担を減らせるため、改善までのリードタイムも短縮できます。物流課題をDXで解決するHacobuのシステム「MOVO」なら、課題を可視化し、改善に向けて「どこで・なぜムダが発生しているか」を特定できます。さらに現場が無理なく続けられる形でデータ収集を定着させることで、改善施策の効果測定と見直しを継続的に回せるようになります。

物流課題をDX化で解決するなら「Hacobu」

荷待ち・荷役のムダ、配送の非効率、情報の分断といった課題は、データをつないで現状を見える化すれば、どこから改善すべきかがはっきりします。Hacobuは物流DXツール「MOVO」を通じて、現場で運用できる形でデータ活用を定着させ、継続的な改善を支援します。まずは現状の課題を整理し、改善に必要なデータと指標を一緒に設計します。現場の手入力や集計の負担を減らしながら、改善につながる数値を継続的に把握できる状態を目指します。

まずは、課題整理からお気軽にご相談ください。

物流DXツール・コンサルならHacobu（サービス紹介）

日本の未来のために、物流の最適化を推進する

地理的な消費バランスの変化により、物流は需要に合わせてネットワークを柔軟に組み替えることが求められています。遠隔地を含む拠点を安定的に運用していくには、現場の状況を把握するための監視・コントロール機能の重要性も増していくでしょう。

そのためには、変化を捉える「目」となるデータを整備し、物流ネットワークや配送ルートを継続的に見直せる状態をつくることが欠かせません。一方で、物流センターの新設や縮小を機動的に行える企業は多くありません。だからこそ自社だけで完結させず、共同物流など他社の力も活用しながら、最適化を繰り返すことが重要です。

日本全体を見るとトラックの積載率は約40%と低水準であり、国土が狭いにもかかわらず米国より物流費比率が高いというデータもあります。空いているキャパシティを有効活用し、コスト増を抑えながら物流を最適化していくことが、これからの競争力に直結します。

「DXを進めたいが、何から始めればよいかわからない」「自社に合うソリューションがわからない」といったお悩みがあれば、Hacobuが物流DXを一気通貫でサポートします。人手不足や高齢化、物流コスト上昇といった物流領域の課題解決に向けたソリューションをご提供します。

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