物流DXとは？導入メリット・事例・進め方を解説｜AI物流・スマート物流にも対応

物流業界では、人手不足や配送コストの上昇、2024年問題への対応などを背景に、業務の見直しが急務となっています。こうした課題を解決する手段として注目されているのが、物流DXです。

物流DXは、単に紙の帳票をデジタル化したり、システムを導入したりするだけではありません。配送、倉庫、在庫管理、配車、受発注など、物流に関わる業務全体を見直し、より効率的で持続可能な仕組みに変えていく取り組みです。

本記事では、物流DXの意味やメリット、活用される技術、進め方、事例までわかりやすく解説します。

物流DXとは？

 

物流DXとは、デジタル技術やデータを活用して、物流業務の効率化や最適化を進める取り組みです。

国土交通省では、物流DXを単なるデジタル化・機械化ではなく、オペレーション改善や働き方改革、物流産業のビジネスモデルそのものの革新につなげるものとして位置づけています。

物流DXの意味

物流DXのDXは、デジタルトランスフォーメーションの略です。

物流領域では、配送手配、在庫管理、倉庫作業、配車計画、荷物の追跡、請求管理などをデジタル化し、業務全体をより効率的に変えていくことを指します。

たとえば、これまで電話やFAX、メールで行っていた配送依頼をオンライン化したり、勘や経験に頼っていた配車をデータに基づいて最適化したりする取り組みも、物流DXの一部です。

物流DXの基本概念

物流DXの基本は、物流に関する情報を見える化し、業務判断をより正確にすることです。

具体的には、以下のような考え方が重要になります。

・配送状況をリアルタイムで把握する
・人手に依存していた作業を効率化する
・在庫や出荷データをもとに需要を予測する
・配送ルートや配車計画を最適化する
・倉庫、配送、受注などの情報を連携させる

物流は、複数の会社や拠点、担当者が関わる業務です。

そのため、情報が分断されていると、手配ミスや確認工数、待機時間が増えやすくなります。物流DXは、こうした分断を減らし、物流全体をなめらかにつなげるための取り組みといえます。

物流DXと単なるデジタル化の違い

物流DXとデジタル化は似ていますが、意味は少し異なります。

デジタル化は、紙の帳票を電子化する、Excel管理をシステムに置き換える、といった業務の一部をデジタルに変える取り組みです。

一方、物流DXは、デジタル化によって得られたデータを活用し、業務プロセスや運用体制そのものを変えていくことを指します。

たとえば、配送依頼をWeb化するだけでなく、配送データをもとに繁忙期の傾向を把握し、必要な配送リソースを事前に確保できるようにする。ここまで進めて初めて、物流DXとしての効果が出やすくなります。

なぜ今、物流DXが求められているのか

物流DXが求められている背景には、物流業界を取り巻く環境変化があります。

特に、ドライバー不足、EC市場の拡大、多頻度小口配送の増加、燃料費や人件費の上昇、2024年問題への対応などにより、従来のやり方だけでは安定した物流体制を維持しにくくなっています。

経済産業省も、物流効率化に向けたデジタルサービスの活用を有効な手段の一つとして示しており、荷待ち・荷役時間の削減や積載効率の向上が重要なテーマとなっています。

物流DXの重要性が高まる背景

物流DXは、一部の大企業だけが取り組むものではありません。

中小企業や荷主企業にとっても、安定した配送体制を整えるうえで重要性が高まっています。

物流業界の人手不足

物流業界では、慢性的な人手不足が課題になっています。特にトラックドライバーは高齢化が進み、若年層の担い手確保も簡単ではありません。

人が足りない状態で配送量が増えれば、現場への負荷は高まります。その結果、配送遅延や対応品質の低下、コスト増加につながる可能性があります。

物流DXによって業務を効率化できれば、限られた人員でも安定して物流を回しやすくなります。

荷量増加と多頻度小口配送への対応

ECの普及や消費者ニーズの多様化により、少量の荷物を高頻度で届ける配送が増えています。

これまでのように、大量の商品をまとめて決まった場所へ運ぶだけでは対応しきれないケースも増えています。納品先、時間指定、配送条件が複雑化するなかで、手作業による管理には限界があります。

配送情報をデータ化し、状況に応じて手配方法を変えられる体制を整えることが、物流DXの重要な役割です。

2024年問題・2025年問題を見据えた変革の必要性

2024年4月から、トラックドライバーにも時間外労働の上限規制が適用されています。

国土交通省は、これにより1日に運べる荷物量の減少や、担い手不足の深刻化などが懸念されると説明しています。

また、今後も高齢化や労働人口の減少により、物流現場の人材確保はさらに難しくなる可能性があります。

そのため、荷主側も物流会社側も、配送条件の見直し、荷待ち時間の削減、配車の最適化などに取り組む必要があります。

アナログ業務からの脱却が求められている

物流業務では、今も電話、FAX、紙の伝票、属人的なExcel管理が残っているケースがあります。

もちろん、現場で長く使われてきた方法には実務上の理由があります。

しかし、情報共有に時間がかかったり、担当者しか状況を把握できなかったりすると、業務が止まりやすくなります。

アナログ業務を見直し、必要な情報をすぐ確認できる状態にすることは、物流DXの第一歩です。

物流DXの利点

物流DXを進めることで、業務効率化だけでなく、コスト削減や顧客満足度の向上にもつながります。

生産性の向上

物流DXによって、手作業で行っていた入力、確認、連絡、集計などの作業を効率化できます。

たとえば、配送依頼をオンラインで完結できれば、電話やメールのやり取りを減らせます。配送状況を画面上で確認できれば、担当者への確認工数も削減できます。

こうした小さな効率化の積み重ねが、現場全体の生産性向上につながります。

物流コストの削減

物流コストは、配送料だけでなく、待機時間、再配達、手配ミス、過剰在庫、確認作業などにも発生します。

物流DXによって、配送ルートや車両手配を最適化できれば、無駄な移動や空車を減らしやすくなります。

また、需要予測や在庫管理の精度が高まれば、過剰な保管費や緊急出荷の発生も抑えやすくなります。

顧客満足度の向上

物流品質は、顧客満足度に直結します。

指定時間に届く、配送状況がわかる、急な配送にも対応できる。こうした体制が整っている企業は、顧客からの信頼を得やすくなります。

特にBtoBでは、納品遅延が取引先の業務に影響することもあります。物流DXによって安定した配送体制をつくることは、顧客との関係強化にもつながります。

データに基づく意思決定の高度化

物流DXでは、日々の配送実績や出荷量、納品先、配送コストなどのデータを蓄積できます。

データがあれば、繁忙期にどのくらい配送が増えるのか、どのエリアでコストが高いのか、どの業務に時間がかかっているのかを把握できます。

感覚だけに頼らず、数字をもとに改善できる点は、物流DXの大きなメリットです。

物流DXで活用される主な技術

　

物流DXでは、AI、IoT、WMS、TMS、ロボット、自動運転など、さまざまな技術が活用されています。

ただし、すべてを一度に導入する必要はありません。自社の課題に合わせて、必要な技術から取り入れることが大切です。

AIによる需要予測・配車最適化

AIは、過去の出荷データや販売データ、天候、曜日、季節要因などをもとに、需要予測や配車計画の最適化に活用されます。

たとえば、繁忙期にどのエリアで配送が増えるかを予測できれば、事前に人員や車両を確保しやすくなります。

また、配送距離や納品時間、車両条件をもとに、効率的な配車ルートを組むことも可能です。

IoTによる車両・荷物・倉庫の可視化

IoTは、モノをインターネットにつなぎ、状態や位置情報を把握する技術です。

物流では、車両の位置情報、荷物の温度管理、倉庫内の在庫状況、作業進捗の可視化などに活用されます。

リアルタイムで状況を把握できれば、トラブル発生時にも素早く対応しやすくなります。

WMS・TMSなど物流システムの連携

WMSは倉庫管理システム、TMSは輸配送管理システムを指します。

WMSでは、入庫、保管、ピッキング、出庫、在庫管理などを効率化できます。TMSでは、配車、配送計画、運行管理、配送実績の管理などを行えます。

これらのシステムを連携させることで、倉庫から配送までの流れを一元的に管理しやすくなります。

ロボット技術・自動化の活用

倉庫内では、搬送ロボット、ピッキング支援ロボット、自動仕分け機などの導入が進んでいます。

人が行っていた作業をロボットが補助することで、作業負担の軽減やミスの削減につながります。

特に、作業量が多い倉庫や人材確保が難しい現場では、自動化による効果が期待できます。

自動運転など次世代技術の可能性

将来的には、自動運転トラックやドローン配送、自動配送ロボットなどの活用も広がる可能性があります。

現時点では法規制や安全性、導入コストなどの課題がありますが、長期的にはドライバー不足の解決策の一つとして期待されています。

物流DXは、現在の業務改善だけでなく、将来の物流体制を見据えた取り組みでもあります。

AI物流・スマート物流・スマートロジスティクスとは？

物流DXに関連する言葉として、AI物流、スマート物流、スマートロジスティクスがあります。

それぞれ似た意味で使われることもありますが、少しずつニュアンスが異なります。

AI物流とは何か

AI物流とは、AIを活用して物流業務を効率化・高度化する取り組みです。

需要予測、在庫最適化、配車計画、配送ルートの最適化、異常検知などにAIが活用されます。

人の経験や勘に頼っていた判断を、データに基づいて支援できる点が特徴です。

スマート物流とは何か

スマート物流とは、AI、IoT、ロボット、クラウドシステムなどを活用し、物流全体を効率化する考え方です。

倉庫、配送、在庫、受発注などをつなぎ、必要な情報をリアルタイムで把握できる状態を目指します。

スマートロジスティクスとの違い

スマートロジスティクスは、スマート物流と近い意味で使われます。

ただし、ロジスティクスは単なる配送だけでなく、調達、生産、在庫、保管、配送、販売まで含む広い概念です。

そのため、スマートロジスティクスは、サプライチェーン全体を最適化する意味合いで使われることが多いです。

物流DXとの関係

AI物流やスマート物流は、物流DXを実現するための手段や方向性の一つです。

物流DXという大きな取り組みの中に、AI活用、IoT活用、スマート物流、ロボット化などが含まれると考えるとわかりやすいでしょう。

物流DXの課題

 

物流DXには多くのメリットがありますが、導入すればすぐに成果が出るわけではありません。現場に合った進め方をしなければ、かえって業務が複雑になる可能性もあります。

システムの更新・カスタマイズ

既存システムが古い場合、新しいツールとの連携が難しいことがあります。

また、業務に合わせてシステムを細かくカスタマイズしすぎると、導入費用や運用負荷が大きくなることもあります。

まずは、自社に必要な機能を整理し、過剰なシステム導入にならないよう注意が必要です。

トレーニングと人的資源

物流DXを進めるには、現場担当者が新しいシステムや運用方法に慣れる必要があります。

どれだけ優れたツールを導入しても、現場で使われなければ意味がありません。

導入時には、操作説明や運用ルールの整備、社内への目的共有が欠かせません。

メンテナンスとセキュリティ対策

物流データには、取引先情報、配送先情報、商品情報など重要な情報が含まれます。

そのため、システム導入時にはセキュリティ対策も必要です。また、導入後のメンテナンスや障害時の対応体制も確認しておく必要があります。

既存業務との整合が必要になる

物流DXでは、既存業務との整合性も重要です。

現場の流れを無視してシステムを導入すると、入力作業が増えたり、二重管理が発生したりする可能性があります。

現場の実態を把握したうえで、無理なく使える仕組みにすることが大切です。

物流DXの取り組み方

 

物流DXは、大がかりなプロジェクトとして始める必要はありません。まずは、自社の物流業務のどこに課題があるのかを整理し、小さく始めることが重要です。

現状業務の課題を整理する

最初に行うべきことは、現状業務の棚卸しです。

たとえば、以下のような点を確認します。

・配送手配に時間がかかっていないか
・電話やメールでの確認が多すぎないか
・配送コストが高止まりしていないか
・繁忙期に車両を確保できているか
・倉庫と配送の情報が分断されていないか

課題を明確にすることで、必要なシステムやサービスを選びやすくなります。

ITシステムを導入する

課題が整理できたら、必要に応じてITシステムを導入します。

倉庫管理ならWMS、輸配送管理ならTMS、配送手配なら配送プラットフォームなど、目的に合ったサービスを選ぶことが大切です。

重要なのは、システム導入そのものを目的にしないことです。業務をどう改善したいのかを明確にしたうえで導入しましょう。

データ分析を活用する

物流DXでは、データを活用した改善が重要です。

配送件数、配送先、配送費、リードタイム、トラブル件数などを分析することで、改善すべきポイントが見えてきます。

たとえば、特定エリアの配送コストが高い場合は、配送方法や手配先を見直すきっかけになります。

業務最適化を推進する

システムやデータを活用しながら、業務全体を最適化していきます。

配送手配、倉庫作業、在庫管理、受注処理などは、それぞれ独立しているようで密接につながっています。

一部だけを改善するのではなく、物流全体の流れを見ながら改善することが大切です。

小さく始めて段階的に広げる

物流DXは、いきなり全社的に進めるよりも、小さく始めて効果を確認しながら広げる方法が向いています。

たとえば、まずは緊急配送の手配をオンライン化する、特定拠点だけで配送データを可視化する、といった始め方もあります。

小さな成功事例をつくることで、社内にも浸透しやすくなります。

物流DXを進めるならピックゴーでできること

 

物流DXを進めるうえで、配送手配のデジタル化は取り組みやすい領域の一つです。ピックゴーでは、荷主企業の配送ニーズに応じて、緊急配送や定期配送などの手配をサポートしています。

配送手配を属人的なやり取りだけに頼らず、必要なときに配送リソースを確保しやすい状態にしておくことで、物流業務の安定化につながります。

配送手配のデジタル化

配送手配では、急な出荷や追加配送、納品時間の調整などが発生します。

そのたびに電話やメールで配送会社を探していると、担当者の負担が大きくなり、対応スピードにも差が出やすくなります。

ピックゴーを活用すれば、配送手配の選択肢を広げ、必要なタイミングで配送を依頼しやすくなります。物流DXの第一歩として、まずはアカウント登録を行い、必要なときにすぐ使える状態を整えておくのがおすすめです。

緊急配送・定期配送の最適化

物流現場では、予定外の出荷や急ぎの納品が発生することがあります。

また、日々決まった納品先へ配送する定期配送では、安定した配送体制の確保が重要です。

ピックゴーでは、緊急配送や定期配送など、用途に応じた配送手配をサポートしています。

急な配送にも対応できる選択肢を持っておくことで、納品遅延や機会損失のリスクを減らしやすくなります。

波動時の配送リソース確保

繁忙期やキャンペーン時期、天候不良、欠員発生などにより、通常の配送体制だけでは対応しきれない場面があります。

こうした波動に備えるには、自社の固定リソースだけでなく、外部の配送リソースも活用できる状態にしておくことが大切です。

ピックゴーのアカウントを登録しておけば、必要なタイミングで配送手配を検討しやすくなります。

物流DXを進めるうえでは、システム導入だけでなく、配送リソースを柔軟に確保できる体制づくりも重要です。

物流DXの事例紹介

 

物流DXは、さまざまな現場で導入が進んでいます。ここでは、代表的な事例を紹介します。

宅配事業者のDX事例

宅配事業者では、配送状況のリアルタイム追跡、再配達削減、配送ルートの最適化などが進められています。

不在配達を減らすための通知機能や、受取場所の多様化も物流DXの一例です。

配送効率を高めながら、利用者の利便性を向上させる取り組みが広がっています。

建設機械レンタル事業者のDX事例

建設機械レンタルでは、現場ごとに必要な機材を適切なタイミングで届ける必要があります。

配送状況や在庫状況をデータで管理することで、手配ミスの削減や稼働率の向上につながります。

必要な機材を必要な場所へ届ける体制を整えることも、物流DXの重要な取り組みです。

配送現場でのDX事例

配送現場では、配車管理システムや配送アプリを活用し、ドライバーへの指示や配送状況の確認を効率化する事例が増えています。

紙の指示書や電話連絡を減らすことで、管理者とドライバー双方の負担を軽減できます。

また、配送実績をデータとして残せるため、次回以降の改善にも活用できます。

AI物流・スマート物流の事例

AI物流では、需要予測や在庫最適化、配送ルートの自動算出などが活用されています。

スマート物流では、倉庫内ロボットやIoTセンサーを活用し、作業の効率化や人手不足への対応が進められています。

こうした技術は、今後さらに普及していくと考えられます。

物流DXの将来展望

 

物流DXは、今後さらに重要性が高まると考えられます。人手不足やコスト上昇が続くなかで、デジタル技術を活用した物流体制の整備は欠かせません。

人工知能との連携

AIの精度が高まることで、物流業務の予測や判断はさらに高度化していくでしょう。

需要予測、在庫管理、配車計画、配送ルートの最適化など、AIが支援できる領域は広がっています。

今後は、人が判断する部分とAIが支援する部分をうまく分けながら、より効率的な物流運用が進むと考えられます。

ロボット技術の進化

倉庫内作業では、ロボットや自動化設備の活用がさらに進むと見込まれます。

特に、ピッキング、仕分け、搬送など、人手がかかる作業では、ロボットによる省人化が期待されています。

すべてを自動化するのではなく、人とロボットが役割分担する形での導入が進んでいくでしょう。

自動運転の導入

自動運転技術は、長期的に物流のあり方を変える可能性があります。

特に、幹線輸送や決まったルートでの配送では、自動運転の活用が期待されています。

ただし、実用化には安全性、法規制、インフラ整備などの課題があります。現時点では、将来を見据えた技術として捉えるのが現実的です。

物流全体の最適化に向けた進化

今後の物流DXでは、企業単位の効率化だけでなく、サプライチェーン全体の最適化が重要になります。

荷主、物流会社、倉庫、配送会社、販売先がデータを連携し、無駄の少ない物流網をつくることが求められます。

物流DXは、単なるコスト削減ではなく、事業成長を支える基盤づくりとして進化していくでしょう。

物流DXに関するよくある質問

 

物流DXについて、よくある質問をまとめました。

物流DXとは簡単にいうと何ですか？

物流DXとは、デジタル技術やデータを活用して、物流業務を効率化・最適化する取り組みです。

配送手配、倉庫管理、在庫管理、配車、荷物追跡などを見直し、より少ない工数で安定した物流体制をつくることを目指します。

AI物流とは何ですか？

AI物流とは、AIを活用して物流業務を効率化する取り組みです。

需要予測、在庫管理、配車計画、配送ルートの最適化などに活用されます。人の経験だけに頼らず、データをもとに判断できる点が特徴です。

スマート物流と物流DXは同じですか？

スマート物流と物流DXは近い意味で使われますが、完全に同じではありません。

スマート物流は、AIやIoT、ロボットなどを活用した効率的な物流の仕組みを指すことが多いです。

一方、物流DXは、そうした技術を活用しながら、業務プロセスやビジネスモデルまで変革していく広い取り組みです。

物流DXは何から始めればよいですか？

まずは、自社の物流業務の課題を整理することから始めましょう。

配送手配に時間がかかっている、繁忙期に車両が足りない、配送状況が見えにくい、コストが高いなど、具体的な課題を洗い出すことが大切です。

そのうえで、配送手配のデジタル化や配送リソースの確保など、取り組みやすい領域から始めると進めやすくなります。

物流DXで物流業務の未来を変えよう

物流DXは、物流業務を効率化するだけでなく、企業の競争力を高めるための重要な取り組みです。

人手不足、配送コストの上昇、多頻度小口配送、2024年問題など、物流を取り巻く課題は今後も続くと考えられます。だからこそ、今のうちから配送手配や在庫管理、倉庫業務、データ活用を見直し、変化に強い物流体制を整えることが大切です。

まずは、自社の物流課題を整理し、取り組みやすい部分から始めてみましょう。

配送手配のデジタル化や、緊急配送・定期配送の体制づくりを進めたい場合は、ピックゴーのアカウント登録を行い、必要なときに配送を手配できる状態を整えておくのがおすすめです。物流DXの第一歩として、ぜひピックゴーをご活用ください。