CHALLENGES物流の課題

物流業界が未来へ向けて取り組むべきこと

最近はあらゆるビジネスシーンでデジタルトランスフォーメーションが急速に進む中で
今後、物流業界が課題を解決し、より成長していくにはどのような取り組みを行うべきでしょうか

物流業界が抱える課題

物流業界の抱える大きな課題は、「小口配送増加」や「人口減少などによる人出不足」です。前述のように、対個人の配送は増加傾向にあります。これは、物流業界が活気付くチャンスともいえますが、言い換えると物流業界全体が激務化しており、労働者ひとりひとりの負担が大きいことを意味します。とりわけ、日本では現在少子化による労働人口の減少に直面しており、物流で働く人の負担を減らすために新たな人材を確保しようと思っても、人が集まりにくいという課題があるのです。同様の課題に、「運送ドライバーの減少と高齢化」も挙げられるでしょう。人手不足による人員確保の難しさから、物流業界では働き手が高齢化しています。

迫り来る2024年問題

現在、人手不足や高齢化などに関わる問題として注目を集めているのが、通称「2024年問題」です。とくにポイントとされているのが時間外労働時間の制限。働き方改革関連法では、「時間外労働の上限規制」「有給休暇の取得義務付け」「同一労働・同一賃金」などが定められています。そして、時間外労働の上限規制については、施行が2024年4月。それまでの猶予期間のうちに人手不足の課題を解決しないと、物流業務をこれまでと同じように行うこと自体が難しくなるのです。

課題の解決策

モーダルシフトの加速

改正物流総合効率化法案による影響として顕著なものに、「モーダルシフトの加速」があります。モーダルシフトとはトラックによる輸送を、鉄道や船に置き換えようとする動きのことです。トラックでの運送では、環境負荷の高い排気ガスを排出したり、エネルギー効率が悪かったりといった課題があります。一方、海運や鉄道では比較的低エネルギーで大量に輸送することが可能です。また、これはトラックドライバーの人手不足問題にも良い解決策となりえるので、モーダルシフトは物流業界が抱える課題をいくつも解決できる優れた方法なのです。効率化を図るためには特定の数社だけではなく、業界全体として積極的に取り組むべきだといえるでしょう。

共同配送の取り組み

「共同配送の取り組み」の増加も、改正物流総合効率化法案における重要な要素となっています。これは、2社以上が連携して輸送や保管などの物流業務を行うというもので、効率化という点では優秀なシステムです。今までは物流を担うA社B社C社が同じ納品先であっても、それぞれのトラックで別々に運んでいました。一方、共同配送の取り組みでは、A・B・Cの各社が一旦共同の倉庫などに商品を一括納品し、そこからひとつのトラックで納品先へ荷物を運送します。そのため、積載率を向上させたりCO2を削減したりできるのです。

加速する物流のIT化

物流システムの導入とデジタル化

効率的な倉庫システムの導入や商品管理のデジタル化は、その好例といえるでしょう。今までは人の手で管理していたものをデジタルで置き換えることができれば、業務の負担を大きく軽減させられます。倉庫管理を担うWMSは、その代表例です。作業の効率化につながるのはもちろん、スタッフや在庫の動きがデータ化され、蓄積されていけば、さまざまな分析も可能。結果として、倉庫内作業のより効率的な運用や、経営判断に関わる情報としても活用できます。

自動運転とドローン

人手不足が深刻化しているトラックのドライバーの問題は、トラックの自動運転やドローン配送を利用することで解決の糸口を見つけられるでしょう。ただし、自動運転もドローンも日本では法整備などが整っておらず、まだ課題が山積している状態です。しかし、海外では実験が繰り返されており、導入に向けての動きが加速している現状があります。海外でもEC業界の拡大は目覚ましく、いかに効率的に物流業務を行えるかは生き残るために重要な課題です。今後は21世紀型の物流システムが、業界に大きな影響をもたらす可能性が高いといえるでしょう。

AIを用いた物流効率化

AI活用による物流システムの効率化も、物流の課題を解決するための糸口になります。AIによってシフトや勤務の最適化が進めば、余計な人件費といったコストが削減できる可能性があるからです。また、AIが物流の予測を高確率で当てることができれば、積載率の効率化や燃料代の削減なども期待できるでしょう。加えて、到着予定時刻を正確に知ることができれば、事前連絡を行いやすく再配達のリスクを軽減させることにもつなげられるのです。最終的には、個人の顧客がどの時間帯なら家にいる可能性が高いかまでも、AIなら割り出せると予想されています。AIでは導入する期間が長くなるほどに学習が積み重なり、正確性が増します。すでに大手ではAIを導入しているところもあるため、トラックの自動運転やドローンよりも日本では現実的に導入しやすいでしょう。