労働時間規制や少子高齢化を背景とした人手不足、EC拡大に伴う配送需要の急増、そして脱炭素社会への対応という物流業界を取り巻く課題は、個別の施策で解決できるほど単純な問題ではありません。業務プロセス全体を見直す構造的な変革が求められています。
変革のための一つのアプローチとして注目されているのが「スマートロジスティクス」です。IoT・AI・ビッグデータを組み合わせ、輸送から保管・配送に至る物流の全工程を効率化・高度化するこの取り組みは、大手企業だけでなくあらゆる物流に関わる企業が検討すべきものといえるでしょう。
本記事では、スマートロジスティクスの概要と背景、それを実現する主要技術、そして実現のカギとなる「データプラットフォーム」に求められる要件について解説します。
スマートロジスティクスとは？
スマートロジスティクスとは、IoT・AI・ビッグデータといった先端技術を活用し、物流プロセスを効率化・高度化する取り組みの総称です。
スマートロジスティクスの実現例
まずは具体的な実現例を通して、そのイメージを紹介します。
〇具体例1：倉庫内の自動化と最適化
自律走行搬送ロボット（AMR）や無人搬送車（AGV）の導入が進んでいます。これにAIによる棚割りの最適化を組み合わせることで、作業者の歩行距離を最小化し、経験の浅いスタッフでも高い生産性を発揮できる環境が構築されます。
〇具体例2：需要予測に基づく先回り物流
過去の販売データや季節要因をAIが解析し、不足が見込まれる拠点へ事前に在庫を移動させます。欠品と過剰在庫の両方を抑制しながら、安定した供給体制を維持することができます。
〇具体例3：動態管理のリアルタイム化
GPSや車載デバイスを活用してトラックの位置や作業状況をリアルタイムで把握します。荷主からの問い合わせに即応できるほか、遅延の予兆を早期に検知して、先回りした対応指示が出せるようになります。
スマートロジスティクスが必要とされる背景
こうした取り組みが注目されている背景には、物流業界における構造的な課題があります。2024年問題をはじめとする労働規制の強化によりドライバーの労働時間は制限され、人口減少と高齢化による担い手不足も深刻化しています。さらに、ECの普及は配送需要を押し上げ、即日配送や時間指定配送が消費者の標準的な期待値となっています。
加えて、温室効果ガスの排出量低減という観点からの対応も必要です。積載率の向上や配送ルートの短縮は、コスト削減だけでなく環境面の要請からも欠かせない取り組みとなっています。
これらの労働力不足・消費者ニーズの高度化・サステナビリティへの対応に対して、限られた人手でも高度なニーズに対応できるスマートロジスティクスが必要とされているのです。
スマートロジスティクスを支える主要技術
スマートロジスティクスを実現するための基本的な流れは、「データを集める」「データを蓄積する」「データから知見を見出す」「自動化する」という4つのステップに整理できます。
データを集める：IoT・センサー
情報収集の基盤となるのがIoTやセンサー技術です。
例えば、小型のICタグ内の情報を読み書きできるRFIDを利用することで、荷物一つひとつの個体識別を自動化し、入荷検品や出荷作業のスループットを高められます。各種環境センサーを利用すれば、医薬品・食品などの輸送において温度・湿度・衝撃を常時監視し、品質保証プロセスをデジタル化できます。車両情報を取得するテレマティクスにより、急ブレーキやアイドリング時間を記録・分析し、安全運転の促進と燃費改善に貢献するようなアプローチも可能です。
データを蓄積する：データプラットフォーム
収集されたデータは、集約・蓄積され、活用できる状態になって初めて価値のあるものとなります。異なるセンサーやシステムから流れ込む多様なデータをリアルタイムで統合し、AIなどが処理しやすい形に整えて提供するデータプラットフォームが必要です。いわゆる「サイロ化」と呼ばれるような、データが各所に散らばっている状態では、分析や自動化の取り組みもうまく機能しません。
データから知見を見出す：AI・数理最適化
物流計画の最適化においては、考慮すべきパラメータの多さが課題となります。トラックの台数、荷物の量、道路状況、時間制限、ドライバーの勤務状況など、多様なパラメータを踏まえて人間が手作業で最適解を求めることは現実的ではありません。
機械学習や数理最適化の技術を活用することで、膨大なデータから実用的かつリアルタイムな知見を引き出すことが可能になります。
自動化する：ロボティクス技術
倉庫内のピッキングや荷物の移動など、物理的な領域では自動化やロボティクス技術が大きく貢献します。デジタルピッキングシステムの導入で作業者の効率を向上させるほか、RFIDタグの自動読み取りと連動した自動仕分け機（ソーター）や搬送ロボットの導入により、人的ミスを削減しながらスループットを高めることができます。
これら4つのステップを通して、スマートロジスティクスによる物流の改善が実現されます。それぞれの取り組みは、単体でも一定の効果を発揮しますが、「データを集めて蓄積し、知見を得て自動化する」という一連のサイクルを業務全体に組み込むことで、ユースケースはさらに広がり、投資対効果も高まります。
スマートロジスティクスを実現するための「データプラットフォームの要件」
データの収集・蓄積・分析・自動化という一連のサイクルを実現するために導入されるのが「データプラットフォーム」です。スマートロジスティクスによる物流の改善は、導入するデータプラットフォームの質に左右されます。優れたデータプラットフォームに求められる要件は主に以下の3つです。
大規模なデータをリアルタイムに分析できること
現代の高度化されたビジネス環境においては、蓄積されたデータを日次・週次などのタイミングで分析できるだけでなく、刻々と変化する道路情報や車両の位置データをリアルタイムで取り込み、即座に配送計画を書き換えられる能力が求められます。
数万台の車両・数百万個の荷物から発生するストリームデータを遅延なく処理できるような、高いスループットを実現できる環境が必要です。
複数の拠点・企業間でデータを共有できる「相互運用性」
物流の高度化は自社だけで完結せず、複数の運送パートナー、倉庫会社、荷主との連携が必要です。しかし現実には、各社が利用するシステムはバラバラであることがほとんどです。
より高度なスマートロジスティクスを実現するためには、各社が持つ多様なデータ形式を受け入れ、共通フォーマットに変換して蓄積し、連携できる、いわゆる「相互運用性」が高いプラットフォームが不可欠といえるでしょう。
データの蓄積から分析まで一貫して対応できること
データを集めて蓄積するだけでなく、分析まで一つのプラットフォームで完結できるかどうかも重要です。分析エンジンや機械学習の実行基盤まで内包した統合型アーキテクチャのデータプラットフォームを採用することで、システム構成をシンプルに保ちながら、高度な自動化を迅速に実現できます。
まとめ
スマートロジスティクスは、労働力不足・需要の高度化・サステナビリティという物流業界が立ち向かわなければならない構造的な課題に対する、有力な解決策です。その実現には、IoT・AI・ロボティクスといった個別技術の導入だけでなく、データを「集約・分析・活用」する一連のプロセスを支えるデータプラットフォームの整備がポイントとなります。
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InterSystems スマートロジスティクス
