物流DXの進め方6ステップ｜ロジスティクスを成功へ導くポイントを解説

ドライバー不足や改正物流効率化法への対応を背景に、物流DX（ロジスティクスのDX）は多くの企業で避けられないテーマになっています。一方で、「何から手をつければよいのか分からない」「システムを入れたが現場で使われていない」といった声も少なくありません。

物流DXを成果につなげるには、ツールの導入を目的にせず、課題の洗い出しからKPI設定、対象業務の整理、システム選定、段階的な導入、検証・改善という順序で進めることが重要です。本記事では、ロジスティクスを成功へ導く物流DXの進め方6ステップと、つまずきやすい課題への対策を解説します。

また、自社だけで進め方を描くことに不安がある場合は、外部の専門家を活用するのも有効な手段です。物流DXコンサルティング「Hacobu Strategy」は、データに基づく現状分析からDX戦略の策定、SaaS導入・データ活用の支援、物流DX人材の育成までを一貫して伴走します。Hacobu Strategyの概要は以下ページをご覧ください。

そもそもDXとは何か ― 定義と進める目的

DXとは、「Digital Transformation （デジタルトランスフォーメーション）」の略称です。

経済産業省は、DXについて「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」と定義しています。発達したデジタル技術を活用することによって、ビジネスだけでなく、日々の生活までより快適で便利に変革する、という概念です。

DXが推進されている背景には、日本の少子高齢化による労働力不足があります。少子高齢化が進む中で生産性を向上させるためには、DX化による業務効率の改善は必然といえるでしょう。

DXを進める目的は、データとデジタル技術を活用して業務や事業を変革し、企業の競争力を高めることです。定型業務の自動化などによって生産性を向上させるとともに、市場や顧客ニーズの変化へ迅速に対応できる経営基盤を築きます。

AIやRPAの活用で生産性を大幅に上げるための業務プロセス改革とITの導入

AIやRPAを活用することで、ルーティーンワークが自動化され、業務の改善につながります。

クラウドに集約して無駄なサーバコスト、セキュリティコストの削減

一般的に、自社のサーバを使用するよりもクラウドを利用した方がコストの削減につながるとされています。

完全ペーパーレスの実現

「電子帳簿保存法（正式名称：電子計算機を使用して作成する国税関係帳簿書類の保存方法等の特例に関する法律）」により、2024年1月からは電子取引データの電子保存が完全に義務化され、ペーパーレス化が一段と加速しています。

DXの目的は、業務効率化、生産性の向上、顧客満足度の向上、新たなビジネスモデルの創出など、全体的なビジネスパフォーマンスの改善だといえるでしょう。 2018年に経産省が発表した「DXレポート～ITシステム2025年の壁の克服とDXの本格的な展開」と題したレポートに記されている声をご紹介します。

・多くの経営者が、将来の成長、競争力強化のために、新たなデジタル技術を活用して新たなビジネスモデルを創出・柔軟に改変するデジタル・トランスフォーメーション （＝DX）の必要性について理解しているが・・・（一部抜粋）

・ 既存システムが、事業部門ごとに構築されて、全社横断的なデータ活用ができなかったり、過剰なカスタマイズがなされているなどにより、複雑化・ブラックボックス化（一部抜粋）

・ 経営者がDXを望んでも、データ活用のために上記のような既存システムの問題を解決し、そのためには業務自体の見直しも求められる中（＝経営改革そのもの）、 現場サイドの抵抗も大きく、いかにこれを実行するかが課題となっている（一部抜粋）

・この課題を克服できない場合、DXが実現できないのみでなく、2025年以降、最大12兆円／年（現在の約3倍）の経済損失が生じる可能性（2025年の崖）（一部抜粋）

出典：経済産業省　「DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～ 」

なお、同レポートが警鐘を鳴らした2025年はすでに経過しています。レガシーシステムの刷新やデータ活用の遅れは「将来起こりうるリスク」ではなく、いま向き合うべき経営課題になっているといえるでしょう。

上記において、まず重要なのはDXの定義についてです。 レポートの中では、DXを「将来の成長、競争力強化のために、新たなデジタル技術を活用して新たなビジネスモデルを創出・柔軟に改変する」としています。DXがこれまでのIT化の考え方と大きく異なるのは、現状の業務をITシステムに置き換えることによって効率性を追求することが目的にあるのではなく、新たなビジネスモデルを創出・柔軟に改変することだと言えそうです。

これはすなわち、新規事業の創出や事業構造の転換をデジタルで行うことを意味しています。 物流におけるDXを推進する事によるメリットや、取り組み事例についてさらに詳しく知りたい方はこちらのページをご確認ください。

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2026.09.14

DXの手段としてSaaSの導入も加速

DXの推進に伴い、SaaSの導入も加速しています。SaaSとは、 「Software as a Service」の略称で、クラウド経由でサービスを提供するソフトウェアのことを指します。

SaaSの具体なサービス例としては、「Google Workspace（旧G Suite）」、「Microsoft 365」、「Salesforce」、「Adobe Creative Cloud」などがあげられます。SaaSはクラウドベースのサービスであるため、DXの一部として実装されることが多い傾向にあり、企業がデジタル化の道程を進む上で重要なツールです。SaaSを導入することによって、企業はITリソースをより効率的に管理し、新しいデジタル技術を採用しやすくなります。さらに、SaaSは既存のオンプレミスソフトウェアと比較して導入やアップデートが簡単にできるだけでなく、データの収集・分析、臨時情報共有、チーム間の協力などを促進し、DXの成果を最大限に引き出す役割を担います。

このようにDXとSaaSの相互関係は密接であり、両者の同時進行は企業の競争力向上に向けて不可欠なのです。

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2025.12.26

ロジスティクスにおけるDX／物流DXとは

近年、物流領域において「ロジスティクス」が重要視されています。ロジスティクスとは、「モノの流れ（物流）を一元管理すること」を指します。

JIS物流用語では、ロジスティクスは「物流の諸機能を高度化し、調達、生産、販売、回収などの分野を統合して、需要と供給の適正化をはかるとともに顧客満足を向上させ、あわせて環境保全及び安全対策をはじめ社会的課題への対応をめざす戦略的な経営管理」と定義されています。

つまり、ロジスティクスとDXは、物流領域における効率と競争力を高めるために互いに関連しており、ロジスティクスのプロセスをより効率的で透明性のあるものにするためにDXが加速化できると考えて良いでしょう。

例えば、AIやIoTのようなテクノロジーは、在庫管理、輸送ルートの最適化、リアルタイムのトラッキングと予測など、ロジスティクスの各領域で活用されています。これらのデジタルツールと戦略は、ロジスティクスをより迅速、正確、そしてコストも効率化することが可能になります。

物流DXの進め方 ― ロジスティクスを成功へ導く6つのステップ

物流DXは、システムの導入自体を目的にせず、自社の課題を起点として段階的に進めることが重要です。基本的な流れは以下の通りです。

• 自社の課題を洗い出す
• KPIを設定する
• デジタル化する業務範囲を整理する
• 自社に適したシステムを選定する
• システムを段階的に導入する
• 検証・改善を継続して行いPDCAを回す

なお、近年は生成AIの業務活用が急速に広がり、実績データの集計・要約や帳票の読み取り、問い合わせ対応の一次回答など、物流領域でも実装が進んでいます。ただし、生成AIの出力精度は参照するデータの質に左右されるため、以下のステップで業務とデータを整えることが前提になります。

以下では、各ステップの目的や具体的な進め方、実施時のポイントを解説します。

1. 自社の課題を洗い出す

物流DXの第一歩は、現場の業務を可視化し、解決すべき課題を明確にすることです。課題が曖昧なままシステムを導入すると、不要な機能にコストをかけたり、既存の非効率な業務をそのままデジタル化したりするおそれがあります。

まずは、受注、入荷、保管、出荷、輸配送、返品などの業務を工程ごとに整理します。そのうえで、各工程にかかる作業時間や人員、待ち時間、ミスの発生件数、コスト、使用している帳票やシステムを確認しましょう。担当者へのヒアリングだけでなく、実際の作業を観察し、業務フロー図にまとめると、二重入力や属人化、情報共有の遅れなどを把握しやすくなります。

課題を整理する際は、表面上の問題と原因を分けることも大切です。例えば、出荷が遅れている場合、原因は人員不足とは限らず、作業動線や情報伝達にあるかもしれません。課題ごとに影響度、緊急度、改善可能性を評価し、優先順位を決めることがポイントです。

2. KPIを設定する

物流DXのKPIは、取り組みの成果を客観的に評価し、関係者が共通の目標に向かうための指標です。「業務を効率化する」といった抽象的な目標だけでは、施策の成否や改善すべき点を判断できません。

KPIを設定する際は、まず「物流コストを適正化する」「納期順守率を高める」など、物流DXによって達成したい最終目標を明確にします。次に、目標達成までの過程を測れる指標を選びましょう。代表例には、数量当たり物流コスト、在庫回転率、リードタイム、積載率、荷待ち時間、誤出荷率などがあります。現状値を測定したうえで、目標値、達成期限、測定頻度、担当者、データの取得方法を決めることが具体的な手順です。

設定するKPIが多すぎると、データ収集や管理が目的化するおそれがあります。経営目標とのつながりが強く、現場が継続的に測定できる指標に絞りましょう。経営層、物流部門、現場、取引先で定義や計算方法を統一することも重要です。

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3. デジタル化する業務範囲を整理する

デジタル化する業務範囲を整理する目的は、限られた予算や人員を優先度の高い業務へ配分し、既存の無駄をそのままシステムに組み込むことを防ぐことです。物流業務は複数の部門や拠点、取引先につながっているため、一部の業務だけを見て範囲を決めると、別の工程に負担が移る可能性があります。

まず、課題の洗い出しで作成した業務フローを基に、各作業を「廃止する」「標準化する」「デジタル化・自動化する」「人の判断を残す」に分類します。例えば、重複する入力作業は廃止または統合し、定型的なデータ転記は自動化の対象とします。一方、例外対応や取引先との調整など、人の判断が必要な業務まで無理に自動化する必要はありません。

対象範囲を決める際は、前後の工程とのデータ連携、既存システムへの影響、対象となる拠点や利用者も確認しましょう。改善効果が大きく、必要なデータを取得しやすい業務から着手すると、初期段階で成果を確認しやすくなります。

分類の際には、生成AIの活用余地もあわせて検討しましょう。手書き帳票やPDFの読み取り、メールや電話での依頼内容の整理、日報・実績レポートの作成など、従来は定型化しにくく自動化が難しかった業務も対象になり得ます。ただし、生成AIは誤った内容を出力することもあるため、最終確認を人が行う前提で範囲と運用ルールを決めることが重要です。

4. 自社に適したシステムを選定する

システム選定では、自社の課題と業務要件を解決できるかを基準に判断することが重要です。機能の多さや知名度だけで選ぶと、現場で使われない、既存システムと連携できない、運用コストが想定以上にかかるといった問題が生じる可能性があります。

まず、対象業務に必要な機能を「必須要件」と「あると望ましい要件」に分けます。機能面に加え、基幹システムや取引先との連携性、操作のしやすさ、セキュリティ、導入・運用支援、障害時の対応、将来の拡張性も評価項目に含めましょう。初期費用だけでなく、保守費用や改修費用、教育費用を含む総保有コストで比較することも必要です。

また、近年は在庫・需要予測や配車計画の支援、自然言語での検索・レポート作成といったAI・生成AI機能を備えたシステムも増えています。機能の有無だけでなく、自社のデータをどう参照・学習するのか、入力した情報の取り扱いや保存先、出力の根拠を確認できるかといったセキュリティ・運用面も評価項目に含めましょう。

候補を絞った後は、実際の業務データや利用場面を想定してデモや試用を行い、同じ評価表で採点します。経営層や情報システム部門だけで決定せず、日常的にシステムを利用する現場担当者の意見を取り入れることで、導入後の定着につながります。

5. システムを段階的に導入する

システムは、一度に全社へ導入するのではなく、対象となる業務や拠点を限定して段階的に導入することが重要です。小規模に始めることで、業務停止や現場の混乱といったリスクを抑えながら、自社の運用に適合するかを確認できます。

まずは課題が明確で、効果を測定しやすい一つの業務や拠点を選び、試験導入を行います。導入前のKPIを記録し、操作方法や業務フロー、役割分担、トラブル発生時の対応手順を決めておきましょう。必要に応じて新旧の運用を一定期間並行させ、問題が起きた場合に従来の方法へ戻せる体制も整えます。現場のキーパーソンを選び、操作方法だけでなく導入目的や期待する効果を共有することも欠かせません。

試験導入で効果と課題を確認した後、業務フローや設定を修正して対象範囲を広げます。各拠点の事情を考慮しつつ、データ形式や基本的な運用ルールを標準化することが、全社展開を円滑に進めるポイントです。

6. 検証・改善を継続して行いPDCAを回す

物流DXは、システムの導入後も効果を検証し、業務とシステムを継続的に改善することで成果につながります。導入時の課題が解消されても、物量や取引条件、利用者、経営方針の変化によって、新たな課題が生じるためです。

PDCAでは、まずPlanでKPIの目標値と改善施策を決め、Doで施策を実行します。Checkでは、導入前後の数値を比較し、目標との差や現場で発生した問題を確認します。期待した効果が得られない場合は、「システムが使われていない」「データの入力方法が統一されていない」など、原因を具体的に分析しましょう。Actionでは、効果のあった運用を標準化し、課題が残る場合は設定や業務フロー、KPIを見直します。

KPIを定期的に確認できる画面や会議体を設け、現場、管理部門、経営層が同じデータを共有することも重要です。日次・週次・月次など指標に応じた確認頻度と責任者を定めることで、PDCAを一時的な活動ではなく日常業務として定着させられます。

このサイクルを回し続けることは、そのまま次の段階への準備にもなります。業務をデジタル化すれば、荷待ち時間や積載効率、輸送実績といったデータが日々蓄積され、AIが学習・判断するための材料が整います。粒度も精度も高いデータが揃うほど、AIは需要予測や配車計画、異常検知などで妥当な判断を示せるようになり、これまで人が経験と勘で行っていた判断や調整を、徐々にAIが担う領域へと広げられます。

目指すべきゴールは、システムを導入した状態ではなく、AIが日々の業務の中に組み込まれ、判断と自動化が循環している状態です。その意味で、物流DXはゴールではなく、業務そのものをAIで変革する「物流AX（AIトランスフォーメーション）」の序章にすぎません。今データが溜まる仕組みをつくれるかどうかが、数年後にAIを使いこなせる企業とそうでない企業を分けるのです。

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物流DXを進めるうえでの課題と解決策

ロジスティクスにおけるDXが何をもたらすか、そしてどれほど効率化できるか想像できるとはいえ、DXを実行するのは容易ではありません。超えるべきハードルもあります。実行する上での経営判断（経営者の心理的パラダイムシフト）と人材の確保です。

物流DX実行に対する経営者のコミット力

前述の経産省のレポートには「経営者がDXを望んでも・・・業務自体の見直しも求められる中、現場サイドの抵抗も大きく」という記載があります。 これこそが、新規事業の創出もしくは事業構造転換としてのDXを実行する上での課題のひとつだといえます。

しかし、上記の問題はDX推進へ取り組む企業が増加している今に始まったことではありません。 2000年前後にはパッケージソフトウェアの代表格であるERP（エンタープライズ・リソース・プランニング）の導入が相次ぎましたが、その際にも現場サイドの抵抗は大きい傾向にありました。ERPを導入する際は、スクラッチ開発とは異なり、現状の業務の変更が求められます。従来の業務にERPを合わせるのではなく、業務をERPに合うように変える、BPR（ビジネス・プロセス・リエンジニアリング）プロジェクトを行う必要がありました。業務を変えるためには、さらに組織構造や評価指標の変更も必要とされます。

上記のような困難な状況を乗り越えられた要因として、「プロジェクト実行に対する経営者のコミット力」があげられます。ERPの導入によってしばらくの間現場に混乱が発生したとしても、「ERP導入プロジェクトをやりきる」という経営者の強いコミットがあったからこそ、実現できたのではないでしょうか。DXを実行するためには、 ERP導入の際の業務変更による現場の抵抗のみではなく、「新規事業の創出もしくは事業構造転換」という事業そのものに介入する必要があるため、難易度はさらに高まります。その実現には、ERP導入の際以上の経営者の強いコミットが必要だといえるでしょう。

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2026.09.01

物流DX人材の確保

前述のとおり、DXは「将来の成長、競争力強化のために、新たなデジタル技術を活用して新たなビジネス・モデルを創出・柔軟に改変する」と定義されています。 新規事業の創出や事業モデル転換は難易度が高い傾向にありますが、DXはそれにさらにデジタルの技術を活用して実現するものです。 DXを実現するためには、DX戦略を描くことができる人材の確保が必要不可欠となってきます。

DX戦略を描くことができる人材のポイントとしては、下記2点です。

①事業領域に関する深い理解がある ②デジタル技術を手触り感を持って理解している

2であげた「手触り感」とは、表面的な理解ではなく、デジタル技術がどのように動いているか、少なくとも簡単なコーディングはできる、簡単なSQLは使えてリレーショナル・データベースの中身がわかる、というレベルです。

そしてさらに、クラウド技術やIoT、AIが、何ができて何ができないのか、ということを理解している必要があります。上記を理解していることによって、システム構成や使用するテクノロジーを考えながら、新規事業の構想を練ることが可能になります。

また、「ここまでが技術的に可能になるだろう」という仮説をもとに、中長期的に事業ロードマップを描くことができます。 ①、②の両方を備え持っている人材を確保することは難しいといえますが、事業ロードマップを描くことができなければ、そこから得られるであろう利益を原資として足元のDXプロジェクトに投資をする意思決定もできないのではないでしょうか。

Hacobuが提供するソリューション

株式会社Hacobuは、物流の課題を解決するアプリケーション「MOVO（ムーボ）」や物流DXコンサルティング「Hacobu Strategy（ハコブ・ストラテジー）」を通じて、「運ぶ」を最適化することをミッションに掲げています。ここでは、株式会社Hacobuが提供してる4つのサービスについて詳しくご紹介します。

トラック予約受付サービス 「MOVO Berth（ムーボ・バース）」

トラック予約受付サービスの「MOVO Berth（ムーボ・バース）」は、荷待ち時間の削減や、物流センターとトラック運転者のコミュニケーションの円滑化、物流現場の生産性向上を実現します。

80万人（※1）のドライバーが登録し、利用事業所数は2万拠点を突破、現在シェア6年連続シェアNo. 1（※2）を誇るサービスです。

また、待機時間・作業時間・入退場車両などのデータの取得が可能なため、庫内業務の改善や全社の物流DXにも活用することが可能です。

トラック予約受付サービス 「MOVO Berth（ムーボ・バース）」

動態管理サービス 「MOVO Fleet（ムーボ・フリート）」

動態管理サービスの「MOVO Fleet（ムーボ・フリート）」は、5秒に1回のリアルタイム位置情報取得によって、正確に車両の現状を把握することができ、走行ルートや速度ログ、CO2排出量目安、着荷、停留など多角的なデータの蓄積を実現します。 取引先との情報共有や協力会社も含めた一括管理もできるため、データを用いた全社的な物流改革に活用いただくことが可能です。

動態管理サービス 「MOVO Fleet（ムーボ・フリート）」

配車受発注・管理サービス 「MOVO Vista（ムーボ・ヴィスタ）」

配車受発注・管理サービスの「MOVO Vista（ムーボ・ヴィスタ）」は、配車依頼から金額確認までを行うことができるため、協力会社への配車依頼業務を効率化が可能です。複数拠点での導入・活用することによって、本社では拠点横断でのデータの分析が可能となり、物流DXを促進するデータ活用にも役立ちます。

配車受発注・管理サービス 「MOVO Vista（ムーボ・ヴィスタ）」

物流DXコンサルティング 「Hacobu Strategy（ハコブ・ストラテジー）」

物流DXコンサルティングサービスの「Hacobu Strategy（ハコブ・ストラテジー）」は、DX推進の戦略を構築し、SaaS導入支援やデータ分析活用支援、輸配送業務改善を行います。また、物流DX人材の育成の支援も行っています。

＼物流DXコンサルティング〜Hacobu Strategy〜／

まとめ

物流DXは、自社の課題把握からKPI設定、段階的なシステム導入、効果検証までを継続して進める取り組みです。経営層と現場が連携し、データに基づく改善を重ねることで、業務効率化と生産性向上につながります。

改正物流効率化法への対応や2030年に見込まれる輸送能力不足を踏まえれば、荷待ち時間や積載効率を日常的に取得・分析できる仕組みを早期に整えておくことが、今後の競争力を左右します。

そして蓄積されたデータは、AIの判断を支える資産になります。DXによってデータが溜まり、AIがそれを学習して予測や計画を提示し、判断と自動化が業務に組み込まれていく――物流DXは、そうした「物流AX」の序章にすぎません。まずは業務を可視化し、データが残る状態をつくるところから始めましょう。

「MOVO（ムーボ）」は、SaaS型の物流管理ソリューションとして、物流領域における様々な課題を解決するためのクラウドを提供しております。「荷待ち時間を削減したい」「業務のDXを進めたいが何から始めたらよいのか分からない」というご担当者様は、こちらのページをご確認ください。物流DXツールMOVO（ムーボ）が、あなたの「運ぶ」を最適化します。

https://hacobu.jp/

物流現場の課題を解決する物流DXツール「MOVO」の各サービス資料では、導入効果や費用について詳しくご紹介しています。また、MOVOの導入事例や物流に関するお役立ち資料もご用意しましたのでご活用ください。

各種資料は、こちらからダウンロードいただけます。

https://hacobu.jp/document/

（※1）定義：利用者が「MOVO Berth」を利用する際に登録するドライバー電話番号のID数

（※2）出典 デロイト トーマツ ミック経済研究所『スマートロジスティクス・ソリューション市場の実態と展望【2025年度版】』https://mic-r.co.jp/mr/03650/　バース管理システム市場のベンダー別拠点数。本調査に参加した国内主要システム6社の拠点数合計をシェア100%とした場合のシェア