より良いキャリアを築く「働く場」の選択（１０）～各業界分野の取り組み③　　流通分野（物流）～

３回目の今回は、2024年問題がクローズアップされている「物流の世界」について紹介します。生産分野と同様、本分野も「労働集約型の典型」と言われている業界として、ＩＴ技術の徹底活用による「スマート物流（Logi Tech）の実現」が期待されています。　

今までの記事と同様、本稿における記載表現は、「実業企業者の立場」からとしています。「実業支援企業の立場」に就職したい場合は、 「活用」「導入」「推進」などの記述表現に「～を支援」という言葉を付けて読んで下さい。

１．物流を取り巻く環境

物流業界は、以前から「労働集約型からの脱却」に向け、様々なＩＴ利活用の試みが行われてきました。マテハン|《＊１》による庫内作業の自動化や、車載機器の搭載拡充（ドライバー、配車計画、運転支援等）により、作業負荷や、環境負荷（CO 2 排出）の軽減、要員の最適化に努めてきました。
しかし、輸配送業界を中心に「多重下請け構造|《＊２》」という根本的な課題を抱え、特に中小業者におけるドライバーの長距離運送・長時間労働、運転以外の作業（荷の積み下ろし）対応などが常態化し、それにより支えられてきたというのが現状です。業界全体として、とても「労働集約型の解消」には程遠い状況にあり、抜け出せていないと言えましょう。
今後、本業界における「なりて不足、人手不足」はさらに深刻化することは避けられず、業界構造変革への取り組みはもちろん、中小業者への支援、特に、作業全般へのもう一歩踏み込んだ「ＩＴ利活用」の促進が不可欠になっています。

【物流分野を取り巻く環境の変化と課題】

■ドライバーの管理・統制から、「守る」という発想への転換
・ドライバー依存型業務形態（移動中のブラックボックス）からの脱却
・運転技術の見える化（車載機器の高度化）による運転環境改善
■物流作業効率化、生産性向上への取り組み強化　
・夜間作業、重労働、人出不足、人件費拡大、短時間場処理要請、誤出荷回避等への対応
・モーダルシフトへの取り組み（列車・航空機・船舶連携など）
・地球環境負荷軽減（CO２削減）
■業務（ビジネス）効率化、生産性向上への取り組み強化
・積載効率向上（給貨給車マッチング（空走行の削減））
・走路ルート、ラストワンマイル強化、再配送回避
■需要予測の高度化と、全体最適化への取り組み強化
・予測配車（集荷・配荷）、予測在庫配置　　　　　
■省人化への要請拡大
・倉庫内ピッキング、搬送、トラック積み込み作業の軽減
・無人対応範囲拡大

＊１ ：マテハン（Material Handling）
　物流現場で業務の自動化・効率化に使用する機械類の総称。
＊２ ：多重下請け構造
　300人以下の中小零細運送事業者、約6万社。全体の99%。　
　（出典：日経新聞2024年4月17日　物流クライシスより）

以上のような業界課題に対し、期待されていることについて以下に示します。

【皆さんへの期待】
「輸配送・倉庫運用における労働集約型の世界」 を 変える !

２． 取り組み観点

今、公共ビッグデータ（交通情報、事故情報、天気情報、道路情報（工事や通行規制）など）が整備され始めています。（オープンデータ）
今後は、自社・自グループの情報だけでなく、公共ビッグデータとの連携を図り、製造分野の回でも紹介しましたが、作業の全工程（荷主からお届けまで）に渡る「一気通貫での情報活用」を実現、より緻密な情報分析を行い、輸配倉　＊３ における更なる業務・作業効率化、生産性向上に向けた取り組みの強化が期待されています。

＊３ 輸配倉：輸（輸送）／配（配送）／倉（倉庫）

２．１　新たなＩＴ利活用による変革領域

「人、モノ、車」の位置（場所）・動き（行動）情報が正確に捉えられるようになった時代を踏まえ、ＩＴ利活用の推進を考えていくことが必要です。

【ＩＴの活用で変革すべき領域と取り組み】

【輸送】
■ドライブ時における「運転特性・ルート分析」の高度化
・車載情報＋オープンデータの活用
・個人ごとの特性把握,（勤怠、業務量、眠気、実績履歴 等）
・ヒヤリハット発生傾向把握（運転状況（急ブレーキ頻度、場所 等））
■「輸配送効率向上」に向けた提携強化
・給貨給車マッチング情報、仕組みの拡充
・長距離運送の改善（地域間事業者連携（中間地区での引継ぎ））
・モーダルシフト拡充（列車、航空機、船舶との併用、連携）

【配送】
■「ラストワンマイル」への取り組み強化
・予測物流、無人配送（ドローン）、ロッカー方式の採用
・置き配の安全・安心強化
・マンションセキュリティー連携
・24時間サービスとの連携（コンビニ、スポーツジムなど）

【倉庫】
■「ロボットを中心とした倉庫内自動化」の推進
・人作業代替え（倉庫内ピッキング、搬送、積み込みまで）
・自動運転適用範囲拡大（倉庫内無人化）
■「人の最適配置、作業ミス・モレ防止」の向上
・庫内位置認識、ＡＲ　＊４ 活用による仕分け指示 等

＊４ ＡＲ ： Augmented Reality（拡張現実）

２．２　磨いてほしいＩＴ技術

今後、本分野において必要となるＩＴ技術について以下に示します。参考にして下さい。

【習得しておきたい技術】

■輸送関連
・車載機器（カメラ、プリンタ、バイタル、アルコールチェッカー、マイク・スピーカー、デジタコ、温度・湿度管理等）
・ＣＡＮ 　＊５ 、ＧＰＳ、ＥＴＣ
・ルートシュミレーション、Ｄ－ＢＯＸ　 ＊６ノウハウ
・クラウドサービス

＊５ ＣＡＮ  　  ： Controller Area Network（車載ネットワーク）
＊６ Ｄ－ＢＯＸ：電源レス保冷ボックス（富士電機製品）

■配送関連（輸送関連含む）
・シミュレーション（配人・配車計画）
・ドローン技術
・自動ロッカー

■倉庫関連
・センサー技術（音波センサー）
・カメラ画像認識・解析
・ロボット（無人自動化）

■共通技術
・需要予測の高度化（ＡＩ活用）による全体最適化
・予測（ＡＩ）配車
・予測（ＡＩ）在庫配置
・消費者行動分析力

以上、物流業界において、今後重視されるIT技術分野について紹介しました。

次回は、「金融分野」について紹介します。

【過去の関連記事】