スマートロジスティクスへの移行：システム刷新リスクを抑える「第3の選択肢」

AIやIoTを活用して物流全体を最適化する「スマートロジスティクス」。2024年問題や人手不足を背景にその必要性が高まっています。一方でいざ移行を進めようとすると、リスクが大きすぎる全面刷新には踏み出しにくく、部分的な対応では効果が出にくいという課題に直面しがちです。
本記事では、スマートロジスティクスへの移行を阻む壁と従来の選択肢の限界を整理したうえで、システム刷新のリスクを抑えながら移行を実現する「第3の選択肢」を解説します。

物流業界では、2024年問題による輸送能力の不足、担い手の高齢化・人手不足、EC市場の拡大に伴う物量増加や多頻度小口化などを背景に、AI・IoTを活用した「スマートロジスティクス」への移行が求められています。
しかし、いざ移行を進めようとすると、多くの企業が次のような壁にぶつかります。

多くの企業では、WMS（倉庫管理システム）・TMS（配送管理システム）・基幹システムが、部門ごと・業務ごとの個別最適で構築・運用されています。その結果、システムのレガシー化が進むとともに、データはシステムごとに分断されています。
さらに、長年の運用の中で繰り返された過剰なカスタマイズにより、システムの中身を把握できない「ブラックボックス化」も進行しています。こうした状態では、システムの刷新はもちろん、スマートロジスティクスのための機能追加さえ容易ではありません。

物流は、自社だけで完結するものではありません。荷主、運送パートナー、倉庫会社など、サプライチェーンには多くの主体が関わっています。
しかし、各社・各部門はそれぞれバラバラのシステムと業務プロセスを持っているのが実情です。サプライチェーン全体でのデータ共有や最適化に向けた合意形成は難しく、システムを全面的に刷新しようとすれば、関係者間の調整に多大なコストがかかります。

個別に導入されたシステムでは、商品コード・拠点マスタ・日付形式などがシステムごとにバラバラで、そのままではデータを分析やAIに活用できません。
データの名寄せやクレンジングには膨大な工数がかかるため、「データはあるのに使えない」という状態に陥りがちです。これもまた、スマートロジスティクスへの移行を阻む大きな壁となっています。

こうした壁を乗り越えてスマートロジスティクスへ移行するためのアプローチは、大きく「全面刷新」と「部分対応」の2つに分けられます。一方で、前述の壁も踏まえると、どちらの選択肢も最適であるとはいいがたいのが実情です。

一つは、既存システムを一度に新しいシステムへ置き換える「全面刷新」です。理想的な環境をゼロから構築できるため、レガシーシステムの問題やデータの標準化の問題を根本から解決するには有効なアプローチといえます。
一方で、全面刷新にはコスト・期間・リスクのいずれも大きな負担が伴います。移行に失敗した際の業務への影響は甚大であり、新システムの導入にあたっては社内および関係各社との調整も必要です。決して簡単に踏み切れる取り組みではありません。

もう一つの選択肢は、既存システムを温存したまま、個別のツールやシステムを継ぎ足していく方法です。調整コストやシステム刷新のリスクを抑えながら、スマートロジスティクスの取り組みを導入できるアプローチといえます。
低コスト・低リスクで着手できる反面、データはサイロ化したままです。個別のツールを導入しても、スマートロジスティクスの効果は限定的にとどまり、DXが停滞しやすいという問題があります。

このように、全面刷新はリスクが大きく、現状維持では効果が出にくいのが現実です。そこでおすすめしたいのが、「第3の選択肢」となるデータプラットフォームの活用です。

データプラットフォームの活用とは、既存システムを刷新せず、その上位に「データプラットフォーム」を配置して、各システムを統合・連携する方法です。
WMS・TMS・基幹システムといった既存資産をそのまま活かしながら、サイロ化していたデータをプラットフォーム上で束ねることで、スマートロジスティクスの基盤を構築できます。全面刷新のリスクを避けつつ段階的に移行を進められるうえ、データ統合機能により様々なデータを一元的に扱えるようになる点が特徴です。

レガシーシステムを含む各システムのデータを統合し、スマートロジスティクスへの移行を進めていくために、データプラットフォームには次の機能が求められます。

相互運用性
規格やデータ形式の異なる既存システムを、大規模な作り替えなしに連携できることが大前提となります。
リアルタイム処理能力
各システムで発生するデータを即時に取り込み・統合・分析できなければ、需要予測や在庫最適化といったスマートロジスティクスの効果を十分に発揮できません。
段階的導入
スモールスタートで始め、効果を確かめながら対象範囲を順次拡張できれば、移行のリスクをさらに抑えられます。

これらの要件を満たすデータプラットフォームが、「InterSystems Supply Chain Orchestrator」です。
本製品は、高い相互運用性により、既存のWMS・TMS・基幹システムをそのままつなぎ、リアルタイムにデータを収集・統合できます。さらに、機械学習エンジンを内包しており、統合したデータを活用した需要予測や在庫最適化も実行可能です。また、特定の業務や拠点から小さく導入を始め、効果を確認しながら連携範囲を順次広げていく段階的な移行にも対応できます。
既存資産を活かしたまま、全面刷新に伴うリスクを抑えてスマートロジスティクスへ移行するための、現実的な基盤として活用できます。

スマートロジスティクスへの移行を目指す企業の前には、レガシーシステムのサイロ化・ブラックボックス化という「システムの壁」、企業・部門をまたぐ全体最適の難しさという「組織の壁」、標準化・品質の確保が難しい「データの壁」が立ちはだかります。全面刷新と現状維持のどちらにも限界がある中、既存資産を活かしながらデータプラットフォームで統合を進めるアプローチであれば、システム刷新のリスクを抑えつつ、段階的に移行を実現できます。
その基盤として、高い相互運用性とリアルタイム処理能力、機械学習エンジンを兼ね備えた「InterSystems Supply Chain Orchestrator」の活用を検討してみてはいかがでしょうか。

※InterSystemsが実現するスマートロジスティクスの詳細は以下をご参照ください。
InterSystems スマートロジスティクス