物流業界におけるDX事例15選！コスト改善や納期遵守、UPH向上など

2025年8月13日2026年3月5日

物流業界では人手不足や配送効率の向上、環境負荷軽減などの課題解決に向けて、DX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みが急速に進んでいます。

本記事では、実際に成果を上げている日本企業15社の物流DX事例を、5つの改善軸に分けてご紹介。各事例では具体的な導入前後の変化や成功のポイントを詳しく解説します。これから物流DXに取り組む企業の皆様にとって、実践的な参考資料としてお役立てください。

この記事でわかること

物流DXは「自動化」「需給同期」「共同配送」の3軸で成果が出ている コスト削減・納期遵守・CO₂削減など、課題別に有効な打ち手が異なる。自社の優先課題を特定することが、DX投資を無駄にしない第一歩。
大手の成功事例には「再現条件」がある。データ基盤・体制・期間の3つが揃っているかを確認せよセブン-イレブンのAI発注やファーストリテイリングの需給同期化は、長年の蓄積データと全社体制があって初めて成立している。同じ技術を入れるだけでは同じ結果は出ない。
物流DXの推進順序は「KPI設定→業務可視化→データ整備→PoC→段階展開」の5ステップが鉄則 いきなり大規模投資に踏み切るより、小さく検証して横展開するアプローチが、失敗リスクを最小化しながら確実に成果を積み上げる。

以下の記事ではDXの事例を網羅的にまとめています。ぜひ合わせてご覧ください。

コスト構造を改善した事例

以下の事例をご紹介します。

コカ･コーラボトラーズジャパンが夜間出荷体制を強化した事例

コカ･コーラボトラーズジャパンが夜間出荷体制を強化した事例

コカ･コーラボトラーズジャパンと豊田自動織機、国内初４本フォークタイプのトラック荷役対応自動運転フォークリフト本格稼働開始｜ニュースリリース｜ニュース｜コカ･コーラボトラーズジャパン株式会社

企業名	業界	ビフォー	アフター
コカ･コーラボトラーズジャパン	飲料製造・自社物流	トラック荷役・倉庫内搬送で人手依存。入出庫の安全・生産性が課題	国内初の”4本フォーク”トラック荷役対応自動運転フォークリフトを白州工場倉庫で本格稼働。製造～出荷の自動化を加速

コカ･コーラボトラーズジャパンは、豊田自動織機と協力して国内初となる4本フォークタイプの自動運転フォークリフトを導入しました。この取り組みは、従来人手に依存していたトラック荷役作業の自動化を実現。特に夜間出荷体制の強化により、人件費削減と待機時間の短縮を同時に達成しています。

2024年の実証実験を経て2025年5月から本格稼働を開始したこのシステムは、トラック荷役まで自動化範囲を拡張することで、入出庫のボトルネックを解消する設計となっています。4本フォークという特殊な仕様により、従来のフォークリフトでは困難だった重量物の安全な搬送も可能に。

製造から出荷までの連結自動化により、人時生産性と安全指標の大幅な改善を実現しており、今後の自社物流拠点への横展開も期待されています。

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納期遵守（OTIF）向上・リードタイム短縮の事例

以下の事例をご紹介します。

アスクルが在庫集約でリードタイム短縮した事例
ファーストリテイリングが需給同期化でリードタイム短縮した事例

アスクルが在庫集約でリードタイム短縮した事例

アスクル、「ASKUL関東DC」開所式および埼玉県上尾市、日本GLPと災害時協定締結式を開催 | アスクル株式会社のプレスリリース

企業名	業界	ビフォー	アフター
アスクル株式会社	EC（BtoB/BtoC）	ロングテール商品の分散在庫により、配送距離の長さ・箱単価の悪化が課題	東日本の基幹「ASKUL関東DC」を新設。在庫集約で1箱化→箱単価向上、東日本向け配送距離を短縮

アスクルは2024年3月に竣工し、2025年6月から稼働開始予定の「ASKUL関東DC」により、在庫集約とリードタイム短縮を実現しています。従来はロングテール商品（売れ筋ではない商品）が各拠点に分散していたため、複数箱での配送や長距離配送が発生していました。

新拠点では在庫を集約することで「1箱で届ける」設計を実現し、箱単価の改善を達成。さらに東日本シフトにより配送距離を短縮することで、リードタイム短縮にも貢献しています。

BtoB向けの「ASKUL」とBtoC向けの「LOHACO」を同一拠点で担うハイブリッド運用により、効率性と柔軟性を両立。中期計画における重要拠点として段階導入計画を明確化し、関東から東北をカバーする広域基幹拠点としての役割を果たしています。

ファーストリテイリングが需給同期化でリードタイム短縮した事例

「LifeWear=新産業」説明会 – 事業成長とサステナビリティを両立させる有明プロジェクト |ファーストリテイリング株式会社

企業名	業界	ビフォー	アフター
株式会社ファーストリテイリング	アパレル（SPA）	多頻度・小口化とSKU多様化の進行。店舗在庫の偏在や補充の非効率が課題	需要予測アルゴリズム連動＋倉庫自動化により、店舗在庫を最適化、出荷・着荷時間の短縮で輸送リードタイムも短縮

ファーストリテイリングは「有明プロジェクト」を通じて、需要予測から物流までの一体化によるリードタイム短縮を実現しています。グローバル展開拡大に伴う需要変動の複雑化や在庫偏在の是正が課題となっていましたが、有明を起点とした生産～物流～販売の同期化により解決を図りました。

需要予測アルゴリズムと生産計画、物流の同期化により「必要な時に必要な量」を配送する体制を構築。倉庫自動化の推進により店舗在庫の適正化を実現し、週次の生産調整に耐えるオペレーションの俊敏性も確保しています。

有明からのグローバル一体運営の中核として、デジタル技術と自動化技術を組み合わせた次世代型の物流システムを構築。供給リードタイム短縮により、市場変化への対応力を大幅に向上させています。

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庫内生産性（UPH等）向上・自動化の事例

以下の事例をご紹介します。

MonotaROが自動搬送ロボットで庫内生産性を向上した事例
ZOZOが自動化で30%省人化を実現した事例
ニトリがデバンニングロボットで荷役を自動化した事例
イオンネクストがロボティクス導入で庫内効率化した事例

MonotaROが自動搬送ロボットで庫内生産性を向上した事例

株式会社MonotaRO様猪名川DCの導入事例 | 物流DX：日立

企業名	業界	ビフォー	アフター
株式会社MonotaRO	産業資材EC／卸売・小売（自社物流）	事業拡大に伴う在庫点数増と出荷量増に対応するため、庫内搬送・ピッキングの省人化が急務	猪名川DCで搬送ロボット（Racrew等）を多数導入し、入出荷〜縦搬送まで自動化。作業生産性・正確性と在庫拡張性を両立

MonotaROは西日本のマザー拠点である猪名川DCと東日本の笠間DCにおいて、自動搬送ロボット「Racrew」等を活用した大規模な庫内自動化を実現しています。SKU増加とEC伸長による人的作業の限界、ピーク変動対応、出荷リードタイム短縮への要求に対応するため、自動化による解決を図りました。

平面と縦搬送の自動化により庫内動線を最適化し、「歩行レス化」を推進することでスループットと精度を同時に向上。能力シミュレーションと投資段階設計により将来拡張にも対応できる設計となっています。

自動搬送ロボットとWMS（倉庫管理システム）の連携により、在庫点数拡大と処理時間短縮を両立。さらに2028年には水戸DCでの大規模自動化も計画しており、長期的なキャパシティ戦略との整合性も確保した先進的な取り組みです。

ZOZOが自動化で30%省人化を実現した事例

自動化により30%の省人化に成功した新たな物流拠点「ZOZOBASEつくば3」が、11月1日に本格稼働開始 – 株式会社ZOZO

企業名	業界	ビフォー	アフター
株式会社ZOZO	EC（ファッション）	取扱高の増加を見据え、既存拠点のみでは人手依存の工数・能力上限がボトルネック化	新拠点「ZOZOBASEつくば3」を本格稼働。自動化により約30%の省人化を実現し、最大出荷能力は1時間あたり1万件を見込む

ZOZOは2023年11月に本格稼働を開始した「ZOZOBASEつくば3」において、自動化技術の導入により大幅な生産性向上を実現しています。SKUと出荷件数の増勢に対し、庫内オペレーションの人手依存を縮小し、能力と品質を両立させる必要がありました。

自動化を前提に設計されたこの大規模DCでは、入荷・保管・出荷の一貫効率化により30%の省人化を達成。最大1万件/時という高い出荷能力を実現しています。

2023年2月の竣工から8月の一部稼働、11月の全機能稼働という段階的な立上げにより、導入リスクを分散。ZOZO最大規模の新拠点として、同社5つ目の物流拠点でありながら、他拠点とは一線を画する自動化レベルを実現した先進事例となっています。

ニトリがデバンニングロボットで荷役を自動化した事例

ニトリグループとXYZ Robotics、デバンニングロボットの実証実験を開始 | 株式会社ニトリホールディングスのプレスリリース

企業名	業界	ビフォー	アフター
ニトリホールディングス（ホームロジスティクス）	小売（家具）／自社物流	入出庫の載卸し（デバンニング）は人手依存が大きく、構内の負荷・リードタイムが課題	幸手DCでデバンニングロボット「RockyOne」実証を開始。荷役の安全性・生産性向上を狙う

ニトリグループは、XYZ Roboticsと協力してデバンニングロボット「RockyOne」の実証実験を幸手DCで開始しています。従来、人手作業中心だったデバンニング（トラックやコンテナからの荷降ろし）は負担とリスクが大きく、ピーク時には処理能力の制約となっていました。

トラックやコンテナ荷役の自動化に踏み込むことで、庫内ボトルネック工程の改善を図る取り組みです。荷役工程の自動化という「庫内の盲点」に着目し、ロボットによる安全で定常的な運用を志向。現場実証により段階導入を進めており、作業時間短縮と安全性向上の両立を目指しています。

家具という重量物を扱うニトリならではの課題に対する革新的なソリューションとして、今後の横展開も検証次第で期待される先進的な自動化事例です。

イオンネクストがロボティクス導入で庫内効率化した事例

イオンのネット専用スーパー「Green Beans」の誉田CFCに新たなロボティクスソリューションを導入 | イオンネクスト株式会社のプレスリリース

企業名	業界	ビフォー	アフター
イオンネクスト株式会社	ネット専用スーパー	人手依存の庫内作業により作業負荷が大きく、生産性向上が課題	Green BeansのCFC（カスタマー・フルフィルメント・センター）にオングリッドピック等のロボティクスを本格導入

イオンネクストは、ネット専用スーパー「Green Beans」の誉田CFC（カスタマー・フルフィルメント・センター）において、オングリッドピック等のロボティクス技術を本格導入しています。従来の人手依存による庫内作業では作業負荷が大きく、ネットスーパーの急成長に対応する生産性向上が急務でした。

オングリッドピックシステムの導入により、庫内生産性と作業負荷の同時改善を実現。ネット専用スーパーという特性を活かし、店舗運営とは異なる物流特化型の効率化を追求しています。

CFCという新しい物流拠点形態において、ロボティクス技術を活用した次世代型のピッキングシステムを構築。食品ECの特性に合わせた温度管理や鮮度管理と効率性を両立させた、小売業界における物流DXの先進事例となっています。

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在庫最適化・欠品/滞留の低減（需給同期）の事例

以下の事例をご紹介します。

セブン‐イレブン・ジャパンがAI発注で品切れ抑制した事例
良品計画が需要予測精度向上で在庫最適化した事例

セブン‐イレブン・ジャパンがAI発注で品切れ抑制した事例

店内作業効率化の取り組み｜サステナビリティレポート／セブン – イレブンのサステナビリティ

企業名	業界	ビフォー	アフター
セブン‐イレブン・ジャパン	コンビニエンスストア	従来の経験則による発注では品切れリスクと作業負荷が課題	需要予測に基づくAI発注提案で品切れ抑制・発注時間約4割削減を全店展開

セブン‐イレブン・ジャパンは、AI技術を活用した発注システムを全店に展開し、需給バランスの最適化を実現しています。従来の経験則に頼る発注方法では、品切れリスクの回避と発注作業の効率化の両立が困難でした。

需要予測アルゴリズムに基づくAI発注提案により、品切れ抑制と発注時間約4割削減を同時に達成。気象データや地域イベント、過去の販売実績などを総合的に分析し、精度の高い需要予測を実現しています。

店舗スタッフの経験と知識をAIが補完する形で、より正確で効率的な発注を可能に。コンビニエンスストアという多頻度少量配送が求められる業態において、AIによる需給同期化の成功モデルとして業界をリードする取り組みです。

この成功の前提として見落とされがちなのが、セブン-イレブンが長年にわたって蓄積してきた販売・配送・気象の統合データ基盤です。AI発注の精度はデータの量と質に直結するため、日次データの記録すら不完全な状態からスタートする企業が「同じ仕組みを入れれば同じ結果が出る」と期待するのは危険です。私たちの経験では、需要予測AIの効果が出始めるのは最低でも1〜2年分の履歴データが整備されてから、というケースがほとんどです。

株式会社ニューラルオプト営業部部長 / DX事業部部長
古谷優輝

東京農工大学大学院工学府応用化学専攻修士課程を修了後、外資系自動車会社にてエンジニアとして自動運転のAI開発などに従事。その後ニューラルオプトに参画し、クライアントのAI開発やSEOツールの開発、RAGなどベクトル検索を活用した検索エンジン開発なども行っています。

良品計画が需要予測精度向上で在庫最適化した事例

MUJI REPORT 2024

企業名	業界	ビフォー	アフター
良品計画（無印良品）	小売（雑貨・衣料・食品）	発注・生産・販売・在庫が個別最適で全体効率が課題	発注・生産・販売・在庫の一体最適を強化し、需要予測精度を向上

良品計画は、無印良品ブランドにおいて発注・生産・販売・在庫の一体最適化により、需給同期の精度向上を実現しています。従来は各プロセスが個別最適化されており、全体としての効率性に課題がありました。

MUJI REPORT 2024において公表された取り組みでは、需要予測精度の向上により在庫の適正化を推進。商品の企画段階から販売・在庫管理まで、一気通貫したデータ活用により全体最適化を図っています。

雑貨、衣料、食品という異なる商品特性を持つアイテムを統合的に管理し、それぞれの需要パターンに応じた最適な在庫配置を実現。シンプルで質の高い商品を提供する無印良品のブランド価値を支える、データドリブンな需給管理システムの構築に成功しています。

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ラストワンマイル最適化／共同配送・モーダルシフトの事例

以下の事例をご紹介します。

佐川急便が動的ルート最適化で配送効率化した事例
ローソンとファミリーマートが共同輸送で物流課題を解決した事例
カインズとDCMが店舗共同配送でCO₂削減した事例
ヤマトHDが共同輸配送プラットフォームを稼働した事例
ビール4社が鉄道モーダルシフトで大幅CO₂削減した事例
日本郵便とヤマト運輸がBCP対応で共同配送した事例

佐川急便が動的ルート最適化で配送効率化した事例

【佐川急便】ルート最適化システム「Loogia」を佐川急便で導入を開始｜ニュースリリース

企業名	業界	ビフォー	アフター
佐川急便株式会社	宅配／ラストワンマイル	集配順序の決定や再配対応がアナログ依存で、即応性・標準化に限界	Loogiaを情報端末とAPI連携し、動的に最適ルートを自動算出。全国導入を決定

佐川急便は、オプティマインドが提供するルート最適化システム「Loogia」を全国展開し、配送効率の大幅改善を実現しています。従来の集配順序決定や再配対応がアナログ的な判断に依存していたため、ドライバー不足や再配増加に対する属人化の低減が課題でした。

Loogiaと情報端末のAPI連携により、再配や進捗に応じたリアルタイムでの最適ルート再計算を実現。実地検証から試験導入、そして全国展開という段階的なアプローチにより、現場運用に即したシステムを構築しています。

中期計画「Second Stage 2021」に沿ったデジタル化推進の一環として、経験に依存しない標準化された運行を可能に。動的最適化により走行距離の短縮と遅配リスクの低減を両立し、品質と生産性の向上を実現した配送DXの代表事例です。

ローソンとファミリーマートが共同輸送で物流課題を解決した事例

ローソン×ファミリーマート、初の共同輸送｜ローソン公式サイト

企業名	業界	ビフォー	アフター
株式会社ローソン × 株式会社ファミリーマート	コンビニエンスストア	各社個別配送が前提で空車回送・非稼働時間が発生、ドライバー不足下で非効率	宮城・岩手の在庫拠点→秋田の配送拠点で混載スキームを構築し共同輸送を実現

ローソンとファミリーマートは、大手コンビニ同士による初の共同輸送を東北エリアで開始しています。「2024年問題」によるドライバー不足やコスト上昇、環境配慮への対応が不可避となる中、各社個別配送による空車回送や非稼働時間の発生が課題でした。

宮城・岩手の在庫拠点から秋田の配送拠点への混載スキームを構築し、共同輸送による効率化を実現。2020年と2022年の実証実験での検証蓄積を踏まえた本格運用により、混載による路線の「ムリ・ムダ」を削減しています。

大手CVS同士の協業により物流網を維持・高度化し、共同配送の定常運用に踏み出した画期的な取り組み。他エリアへの展開も明言しており、持続可能な供給体制の構築に向けた業界をリードする事例となっています。

競合同士の共同輸送は「合意さえすれば効率化できる」と見られがちですが、実際のハードルは商習慣・システム・責任分界の標準化です。この事例でも2020年・2022年と2回の実証実験を経ていることからわかるように、スキームの設計と合意形成だけで数年かかっています。中小物流事業者が同様のモデルを検討する場合、まず同一の物流委託先を介した「緩やかな共同化」から入るのが現実的だと考えています。

株式会社ニューラルオプト営業部部長 / DX事業部部長
古谷優輝

カインズとDCMが店舗共同配送でCO₂削減した事例

カインズ、DCM、高末の３社　共同配送を開始　ホームセンター２社と物流企業がタッグを組み　物流効率化で地域のお客様のくらしを支えます | ホームセンターのCAINZ 公式企業サイト

企業名	業界	ビフォー	アフター
株式会社カインズ × DCM株式会社 × 高末株式会社	小売（ホームセンター）／物流	それぞれ個別配送が中心で、空車走行・非稼働が発生。ドライバー不足・環境対応も課題	東海地方の拠点間で店舗共同配送を開始。空車走行・走行時間の短縮、CO₂削減を狙う

カインズとDCMは、物流企業の高末と協力して東海地方における店舗共同配送を2025年2月から開始しています。従来の個別配送では空車走行や非稼働時間が発生し、「2024年問題」下での台数・人員制約と環境配慮の両立が急務でした。

同業2社と同一委託先（高末）の組み合わせにより、混載効率と運用実現性を両立したスキームを設計。カインズ桑名流通センターとDCM大府商品物流センターを起点とした東海エリアでの共同配送により、空車走行の削減と走行時間の短縮を実現しています。

店舗共同配送の定常運用として、実験段階から本格導入への移行を成功させた事例。同一物流委託先を起点とすることで実装しやすいスキームを構築し、CO₂削減と走行距離短縮の効果を公式に明示した環境配慮型の物流効率化モデルです。

ヤマトHDが共同輸配送プラットフォームを稼働した事例

業界の垣根を越えた物流効率化に向け、あらゆる荷主企業・物流事業者に共同輸配送のオープンプラットフォームを活用したサービスを提供開始 : 富士通

企業名	業界	ビフォー	アフター
ヤマトホールディングス × 富士通 × SST	物流（共同輸配送プラットフォーム）	企業ごと個別最適の輸配送が中心で、積載のばらつき・空車区間・商習慣の壁が共同化の障害	オープンプラットフォーム型の共同輸配送システムを稼働し、「SST便」の提供を開始

ヤマトホールディングス、富士通、Sustainable Shared Transport（SST）は、業界横断で利用可能な共同輸配送のオープンプラットフォームを2025年2月から商用稼働しています。従来の企業ごとの個別最適化された輸配送では、積載のばらつきや空車区間、商習慣の違いが共同化の障壁となっていました。

業界横断で使える共同化の「基盤」を整備することで、共同輸配送の実装・拡大を狙う革新的な取り組みです。「SST便」の提供開始により共同化を継続運用へと発展させ、荷主・物流事業者向けの全国展開を想定。

共同化の障壁である標準化やシステム面のボトルネックを解消する設計により、積載率向上、走行距離削減、CO₂低減の実現を目指しています。

オープンプラットフォーム型のアプローチにより、業界全体の物流効率化を促進する画期的なデジタルインフラの構築に成功した先進事例です。

ビール4社が鉄道モーダルシフトで大幅CO₂削減した事例

関西・中国-九州間における共同モーダルシフト開始について | ニュースリリース | サッポロビール

企業名	業界	ビフォー	アフター
サントリー／アサヒ／キリン／サッポロ（4社共同）	飲料（ビール）	関西・中国→九州の幹線でトラック輸送依存。CO₂排出・運転者不足が課題	4社共同で鉄道（JR貨物）へモーダルシフト。CO₂約1,500t（従来比約−74%）削減試算

サントリー、アサヒ、キリン、サッポロの4社は、2018年4月から関西・中国地方から九州への幹線輸送において共同でのモーダルシフトを実施しています。従来のトラック依存による長距離輸送では、CO₂排出と運転者不足という二重の課題に直面していました。

競合同士でありながら4社の専用列車運行により大規模な鉄道シフトを実現し、CO₂約1,500t（従来比約74%削減）という大幅な環境負荷低減を達成。日本通運（NX）のサポートにより運用面の信頼性も確保しています。

長距離の環境・労務課題に対する代表的なスキームとして、共同輸送×鉄道により大量・定時性を確保しながらCO₂を大幅削減した画期的な取り組み。31フィートコンテナの増備など、鉄道側の受け皿拡大も進展しており、持続可能な物流システムの構築に向けた業界をリードする環境配慮型モーダルシフトの成功事例です。

日本郵便とヤマト運輸がBCP対応で共同配送した事例

奥能登地域における宅配サービスの再開に向けて日本郵便とヤマト運輸が施設の共同利用・荷物の共同輸送を開始 – 日本郵便

企業名	業界	ビフォー	アフター
日本郵便株式会社 × ヤマト運輸株式会社	宅配・郵便	2024年1月1日の能登半島地震により宅配網の一部が停止、サービス再開に向けて物流資産の共同利用が必要	施設の共同利用・荷物の共同輸送を開始し、奥能登地域の宅配サービス再開を加速

日本郵便とヤマト運輸は、2024年1月1日の能登半島地震による物流網の停止を受け、迅速な共同対応により地域のサービス再開を実現しています。地域インフラの復旧途上において、単独では再開が困難な状況での相互補完が課題でした。

大手2社による施設の共同利用と荷物の共同輸送により、奥能登地域の宅配サービス再開を加速。2024年1月18日という地震発生から僅か17日後の迅速な実装により、災害下での可用性（BCP：事業継続計画）を確保しました。

平時における協業スキーム「クロネコゆうパケット」との整合性も保ちながら、緊急時における柔軟な連携体制を構築。災害時の物流網維持における共同オペレーションの有効性を実証した、BCP対応の先進事例として高く評価されています。

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物流DXを推進するポイント

物流DXを成功させるためには、計画的なアプローチが重要です。以下の5つのポイントを順序立てて実施することで、失敗リスクを最小化できます。

目的KPIの明確化が成功の第一歩

物流DX推進において最も重要なのは、明確な目的とKPI（重要業績評価指標）の設定です。コスト削減、サービス向上、生産性向上、在庫最適化、環境負荷軽減の中から、自社の課題に応じた優先順位を決定する必要があります。

KPIが曖昧なままDXプロジェクトを開始すると、投資効果の判断ができず、プロジェクトの継続性に課題が生じるリスクがあります。

実際、IPAが4,047社を対象に実施した「DX推進指標自己診断結果分析レポート（2023年版）」では、評価項目のなかで「DX推進にかかわるKPIに則したプロジェクト評価・人事評価の仕組みが構築できているか」の現在値平均が最も低く、成果創出の最大のボトルネックとして指摘されています。」

出典：DX推進指標自己診断結果分析レポート（2023年版）／IPA（独立行政法人情報処理推進機構）／2024年5月

例えば「配送コストを20%削減」「出荷精度を99.5%以上に向上」といった具体的な数値目標を設定することで、投資対効果の測定と関係者の合意形成が可能になります。

ニューラルオプト編集部

短期・中期・長期の目標を階層化することで、段階的な改善プロセスを構築できます。

現場業務フローの可視化でボトルネックを特定

DX導入前に現状の業務フローを詳細に可視化し、ボトルネックとなっている工程を特定することが不可欠です。入荷から出荷まで、または受注から配送完了までの全プロセスを時系列で整理し、作業時間や待機時間、エラー発生頻度を数値化します。

可視化により「ピッキング作業に全体の40%の時間を要している」「検品工程でのミスが全体の遅延原因の60%を占める」といった課題の定量的な把握が可能に。この分析結果をもとに、最も効果の高い改善ポイントを特定し、優先順位をつけた投資計画を策定できます。

PwC Japanの「日本企業のDX推進実態調査2024」によれば、DXによって「十分な成果が出ている」企業は約10%にとどまり、2023年から2024年にかけて取り組み状況が横ばいないし低下傾向を示しています。業務実態の正確な把握と課題の定量化が、この停滞を打開する起点になります。

出典：日本企業のDX推進実態調査2024（速報版）～足踏みする日本のDXの実態～／PwC Japanグループ／2024年

ニューラルオプト編集部

現場スタッフとの対話を通じて業務の実態を正確に把握することも、効果的なDX推進には欠かせない要素です。

データ基盤の整備で情報活用の土台を構築

効果的な物流DXには、データ活用のための基盤整備が前提となります。商品マスタ、顧客マスタ、拠点マスタなどの基本データの整備から始まり、各システム間のAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）設計、作業ログの取得体制の構築まで包括的に対応する必要があります。

データの標準化と統合により、WMS（倉庫管理システム）、TMS（輸配送管理システム）、ERPなどの異なるシステム間での情報連携が可能に。リアルタイムでの在庫状況把握や配送進捗管理、需要予測の精度向上などの効果を実現できます。

IPAの「DX動向2024」では、データ整備・管理・流通における最大の課題として「人材の確保が難しい」が57.5%と突出して高く、2022年度の45.5%からさらに上昇しています。データ基盤の整備は技術的課題と同時に、維持・運用を担う人材と組織体制をセットで設計する必要があります。

出典：DX動向2024／IPA（独立行政法人情報処理推進機構）／2024年

ニューラルオプト編集部

データ品質の維持には継続的な監視とメンテナンスが必要であり、データガバナンスの体制構築も重要な要素となります。

小規模での検証実施でリスクを最小化

大規模な投資を行う前に、限定的な範囲でのPoC（概念実証）を実施することで、技術的な実現可能性と効果を検証できます。特定の商品カテゴリーや一部の拠点、限定的な時間帯での試験運用により、実際の業務環境での性能と課題を把握します。

PoCでは技術的な動作確認だけでなく、現場スタッフの習熟度や業務プロセスの変更による影響も評価対象。検証結果をもとに要件の見直しや運用方法の調整を行い、本格導入時の成功確率を高めることができます。

開発側の実感として、物流PoCで想定外に時間がかかるのは「システムの動作検証」よりも「現場オペレーションの合意形成」です。ロボットやWMSの動作自体は数週間で確認できても、シフト設計や担当者の役割変更の調整に2〜3ヶ月かかるケースは珍しくありません。PoCのスケジュールには、技術検証の期間と同程度の「現場調整バッファ」を見込むべきだと考えています。