物流最適化とは？AI・データ活用で実現するコスト削減と業務効率化の進め方

ドライバー不足やコスト上昇、2024年問題を皮切りに、物流現場では最適化を目的とする取り組みが加速しています。この記事では、物流最適化の基本と目的を整理し、うまくいかない原因やAI・IoTによる改善策などを成功事例を交えて解説します。

1．物流最適化とは？範囲と目的

物流最適化とは、倉庫・輸配送・在庫といった物流プロセス全体をデータに基づいて効率化・高度化し、コスト削減とサービス品質向上を同時に実現する取り組みを指します。

ここでは、物流最適化の基本的な考え方を整理した上で、その対象範囲と具体的な目的を解説します。

（1）物流最適化で直面する問題とは？

物流最適化を進める企業の多くは、人手不足・コスト上昇・需要変動への対応など、複合的な課題に直面しています。特に、EC需要の拡大や脱炭素対応の加速により、従来の物流構造の見直しが迫られています。

課題	内容	統計データ
人手不足と輸送能力の限界	ドライバーや倉庫作業員の慢性的な不足により、輸送リソースが逼迫。長時間労働の是正と両立が難しい。	トラックドライバーの有効求人倍率は2.23倍(全職業平均1.02倍)と深刻な人手不足。
コスト上昇と価格転嫁の難しさ	燃料費・人件費・資材費の高騰が続く中で、取引先への価格転嫁が進まず、利益圧迫要因となっている。	運輸業、郵便業の売上高営業利益率は4.5%(全産業平均4.6%)、売上高経常利益率は5.9%(全産業平均6.5%)と、収益性に課題がある。
EC需要の拡大による配送負荷	小口・多頻度配送が増加し、リードタイム短縮と在庫回転率の両立が困難になっている。	宅配便取扱個数は50.2億個(令和5年度)で過去最高を更新。このうちEC関連が約5割を占め、再配達率は11.5%と依然高水準。
データ分断と属人化	WMS・TMS・販売管理などのシステムが連携しておらず、現場判断がブラックボックス化。全体最適が進まない。	運送事業者の契約・見積・受注業務のデジタル化率はわずか4%、配車計画関連は9%にとどまり、電話・FAX・紙でのやりとりが主流で、デジタル化が大幅に遅れている。
環境対応・サステナビリティの遅れ	CO₂削減や共同配送、モーダルシフトなど、脱炭素対応を物流計画に組み込めていない。	運輸部門のCO2排出量は1億9,014万トン(日本全体の19.2%)で、うち貨物自動車(トラック)が運輸部門の38.3%を占める。2050年カーボンニュートラル達成には抜本的な構造改革が必要。

こうした課題は、「効率化」ではなく、データ活用・システム連携・人材育成を含めた構造的な改革によって初めて解決へとつながります。

参考：https://www.mhlw.go.jp/content/11602000/001389804.pdf
参考：https://www.mof.go.jp/pri/reference/ssc/results/r5.pdf
参考：https://www.mlit.go.jp/report/press/content/001759881.pdf
参考：https://www.mlit.go.jp/seisakutokatsu/freight/content/001608991.pdf
参考：https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/sosei_environment_tk_000007.html

（2）物流最適化とサプライチェーン最適化の違い

両者の大きな違いは、最適化の「範囲」と「目的」にあります。
物流最適化は倉庫・輸配送といったモノの動かし方に焦点を当てるのに対し、サプライチェーン最適化は、原材料調達から販売までの全体プロセスを対象とし、より経営的な視点から効率と収益性の最大化を図る取り組みです。

	物流最適化	サプライチェーン最適化
対象範囲	倉庫管理、在庫管理、輸配送などの物流領域	調達・製造・物流・販売を含むバリューチェーン全体
主な目的	コスト削減、リードタイム短縮、作業効率化	需要変動に対応した全体最適化と利益最大化
改善手段	WMS・TMS導入、AIによる需要予測、ルート最適化	SCMシステム構築、データ統合、需要供給計画（S&OP）
関与部門	物流部門・現場担当者中心	経営層、購買、生産、営業など全社的
成果指標	配送コスト、積載率、在庫回転率	売上総利益、在庫総額、顧客満足度、CO₂削減量

物流最適化は、サプライチェーン全体最適化の基盤となる要素です。
物流領域でデータ連携と効率化を進めることで、調達・生産・販売を結ぶ統合的マネジメントへのステップアップが可能になります。

（3）物流最適化の範囲と目的

国土交通省・経済産業省・農林水産省の調査によると、企業の売上高に占める物流コストの比率は2021年度に5.7%と過去20年で最大となりました。その内訳は輸送費が約58%、保管費が約16%、その他(包装費、荷役費、物流管理費)が約26%となっており、特に輸送費の上昇が企業経営を圧迫する主要因となっています。（参考：https://www.mlit.go.jp/seisakutokatsu/freight/content/001514680.pdf）

さらに、2024年4月の働き方改革関連法の適用により、トラックドライバーの時間外労働が年960時間に制限されました。国土交通省の試算では、適切な対策を講じなければ、2024年度には輸送能力が約14%(4億トン相当)、2030年度には約34%(9億トン相当)不足する見込みであり、物流最適化による効率化は企業存続に関わる喫緊の課題となっています。（参考：https://www.mlit.go.jp/seisakutokatsu/freight/content/001514680.pdf）

物流の最適化では単一工程の改善にとどまらず、現場オペレーションと経営戦略を結ぶ全体最適を目指す点が特徴です。

対象領域	主な改善内容	期待される効果
倉庫内業務（入庫・保管・ピッキング・検品・梱包・出荷）	作業動線の見直し、バーコード・RFIDによる誤出荷防止、在庫データのリアルタイム化	作業効率化・誤出荷防止・在庫精度の向上
輸配送管理（配車・ルート設定・積載率向上）	TMSによる自動配車、AIルート最適化、共同配送の導入	輸送コスト削減・燃料費低減・リードタイム短縮
在庫・需給管理	AI需要予測、拠点間在庫の再配置、過剰在庫削減	在庫適正化・キャッシュフロー改善・廃棄ロス削減
品質・顧客対応	温度・位置情報のトラッキング、配送品質の見える化	顧客満足度の向上・トラブル削減

物流最適化の最終目的は、「正確に・安く・速く・安全に」モノを届ける仕組みを構築し、企業全体の収益性と顧客信頼を高めることです。
この基盤が整うことで、将来的なサプライチェーン最適化や脱炭素物流への移行にも対応しやすくなります。

2．物流最適化がうまくいかない主な原因

多くの企業が物流最適化に取り組んでいるものの、計画通りの効果を得られない場合も多く見られます。
その要因には、データの分断やシステムの未連携、現場運用の属人化など、共通する構造的な課題が潜んでいます。

ここでは、物流最適化を阻む代表的な失敗要因を整理し、なぜ成果につながらないのかを解説します。

（1）データ分断と属人運用（現場判断のブラックボックス化）

物流最適化を妨げる最大の要因のひとつが、データの分断と属人的な判断への依存です。
多くの現場では、長年の経験や勘に頼った意思決定が続いており、判断根拠や作業手順が記録・共有されていません。
このブラックボックス化は、改善のための客観的データが得られない構造的課題を生み出します。

問題の構造	具体的な状況	発生するリスク
属人運用の固定化	ベテラン担当者の勘・経験に依存し、業務標準化が進まない	退職・異動によるノウハウ喪失、再現性の欠如
システム・部門間のデータ分断	WMS・TMS・受注管理などが個別に運用され、情報連携がない	在庫や配送状況を全体で把握できず、誤出荷・過剰在庫が発生
改善活動の形骸化	定量的なKPIや分析基盤が整備されていない	効果測定ができず、属人的判断が継続する

たとえば、「このドライバーならこのルートが最適」という判断も、データ化されていなければ担当者の不在時に対応できません。 また、倉庫・配送・販売の各システムが連携していないため、リアルタイムな状況把握ができず、トラブル対応が後手に回ります。

このような状況を解消するには、データの一元化とプロセスの可視化が不可欠です。

（2）WMS/TMSの未連携・別管理

物流最適化を進める上でよく見られる課題が、WMS（倉庫管理システム）とTMS（輸配送管理システム）の分断運用です。
それぞれが個別最適で機能していても、在庫・配送データがリアルタイムで共有されなければ、全体最適は実現しません。

前述のとおりデジタル化率の低さに加え、物流事業者の約50%が「既存システムとの接続性の確保・統合が難しい」 をデジタル化の課題として挙げており、特に従業員規模が小さい事業者ほどこの傾向が顕著です。 WMSとTMSが別々のベンダーで導入されているケースでは、システム間のデータ連携が進まず、 手作業による二重入力や情報の不整合が常態化しています。

問題構造	具体的な状況	発生する影響
データ連携の欠如	倉庫在庫と輸配送計画が別システムで管理され、更新タイミングが異なる	在庫数の不整合、積載計画ミス、配送遅延の増加
情報のリアルタイム性不足	出荷状況や入庫予定が管理部門に即時共有されない	運行計画の修正が遅れ、車両や人員の再配置ができない
部分最適化の固定化	倉庫・輸配送が別KPIで評価され、全体視点での改善が行われない	積載率の低下、倉庫滞留、リードタイムの長期化

こうした分断を解消するには、WMSとTMSを統合またはAPI連携させたデータ基盤の構築が有効です。

参考：https://www.mlit.go.jp/seisakutokatsu/freight/content/001608991.pdf

（3）過剰在庫と欠品の同時発生

物流最適化を阻む代表的な課題が、過剰在庫と欠品の同時発生です。
国土交通省の「物流業務のデジタル化実態調査」(令和4年度)によれば、 倉庫事業者の在庫管理業務のデジタル化率はわずか28%に留まっており、 特に在庫更新業務では5%、在庫引当業務では15%と極めて低い水準です。 従業員50名以下の中小規模事業者では、その割合はさらに低く14～17%程度であり、 大半が紙帳簿やExcelでの手入力管理を続けています。

こうした状況下では、リアルタイムな在庫把握が困難であり、 拠点間の在庫情報が共有されないまま、ある拠点では過剰在庫、別の拠点では欠品という事態が発生しやすくなります。

状況	主な原因	影響
過剰在庫	需要を過大に見積もった発注や、拠点間在庫の未連携	保管コスト増大・廃棄ロス・資金繰り悪化
欠品	急な需要変動やサプライチェーン遅延への対応不足	販売機会損失・顧客満足度の低下

この問題を解決するには、AIによる需要予測やリアルタイム在庫の一元管理が有効です。

参考：https://www.mlit.go.jp/seisakutokatsu/freight/content/001608991.pdf

（4）KPI不明確・改善ループ不在

物流最適化を形骸化させる最大の要因のひとつが、KPIの不明確さと改善ループの欠如です。
効果指標が曖昧なままでは、どの工程をどの水準まで改善すべきか判断できず、取り組みが短期的・属人的になりがちです。

国土交通省の調査(令和4年度)では、物流事業者の約30%が「デジタル化をリードする専門部署が存在しない」、 約25%が「自社内での優先度が低い」と回答しており、継続的な改善を推進する体制が整っていない実態が明らかになっています。

現状	問題点	改善の方向性
KPIが設定されていない、または曖昧	成果を定量的に測れず、改善が感覚的に行われる	配送コスト・積載率・リードタイムなど、評価指標を明確化
効果測定や見直しが不定期	改善が一過性になり、再発防止や最適化が進まない	定期レビューによるPDCAサイクルを確立
部門ごとに異なる評価軸	倉庫・輸送・営業が連携できず、全体最適が阻害	経営・現場で共通のKPI体系を整備し、可視化を推進

物流最適化の本質は、データに基づいた継続的な改善活動にあります。
KPIを軸にしたPDCAの運用を仕組み化することで、現場判断から脱却し、改善が循環する組織体制を築くことができます。

参考：https://www.mlit.go.jp/seisakutokatsu/freight/content/001608991.pdf

3．物流最適化の問題への解決策

物流最適化を妨げる要因は、属人的な運用やデータの分断といった現場課題にとどまらず、組織全体の仕組みや意思決定にも関わっています。
これらを克服するためには、テクノロジーの導入と業務設計の再構築を両立させるアプローチが不可欠です。

ここでは、AI・IoT・WMS・TMSといった先端技術を活用しながら、サプライチェーン全体の可視化と最適化を実現するための具体的な解決策を解説します。

（1）AIによる最適化｜需要予測／配車・ルート／在庫補充／出荷波動平準化

物流最適化においてAIは、データを活用した需要予測と配送最適化の中核を担います。
販売履歴・天候・イベント・商圏特性など多様なデータを分析し、需要の変動を高精度で予測することが可能です。これにより、在庫過多や欠品を防ぎ、供給と需要のバランスを最適化します。

経済産業省が2021年に発行した「AI導入ガイドブック(需要予測編)」によれば、 AI需要予測を導入した中小企業では、売上前年比124%を達成しながら平均在庫を16%削減することに成功しています。 従来は経験と勘に基づいていた仕入れ計画が、AIによる定量的な判断が可能となり、 生産性向上・従業員満足度向上・人材採用強化にもつながったと報告されています。

活用領域	主な内容	期待される効果
需要予測	AIが販売履歴や外部データを学習し、商品の需要を高精度に予測	在庫適正化・廃棄ロス削減・欠品防止
配車・ルート最適化	交通状況・積載量・納品先を考慮し、最短ルートを自動算出	走行距離短縮・燃料費削減・ドライバー負荷軽減
在庫補充計画	需要予測をもとに補充量を自動算出し、拠点間で最適に再配置	保管コスト削減・リードタイム短縮
出荷波動平準化	受注・出荷データを分析し、繁閑差を均等化する生産・出荷スケジュールを提案	倉庫負荷軽減・安定稼働の実現

このようにAIは、「計画」「輸送」「在庫」すべての工程をデータでつなぐ要となる存在です。

参考：https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/AIguidebook_DemandForecasts_FIX.pdf

（2）WMS強化｜リアルタイム在庫・誤出荷削減・ピッキング効率

倉庫の生産性を高めるには、WMS（倉庫管理システム）の高度化は欠かせません。
在庫・作業情報をリアルタイムで可視化し、ヒューマンエラーの削減と作業効率の最大化を実現します。
WMSの強化は、倉庫全体の生産性を底上げする最も効果的な施策の一つです。

改善領域	主な施策	期待される効果
リアルタイム在庫管理	センサー・RFIDによる自動入出庫データの取得	在庫精度の向上・欠品防止・棚卸コスト削減
誤出荷削減	バーコード照合・WMS連動検品で出荷前確認を自動化	誤出荷率の低下・返品対応コスト削減
ピッキング効率化	AIが最短ルートを提示し、ハンディ端末で作業支援	作業スピード向上・作業員の負荷軽減
在庫更新の自動化	WMSによる入出荷実績の自動反映	手入力作業の削減・在庫制度の向上
出荷指示のデータ化	FAX指図からWeb-EDI・メール変換への移行	転記作業の削減・生産性向上
棚卸業務の効率化	RFID・ハンディターミナルの活用	棚卸時間の大幅短縮・在庫精度向上

このように、WMSの機能を拡張することで、倉庫内のムリ・ムダ・ムラを排除し、正確でスピーディーな物流オペレーションを実現します。
また、TMS（輸配送管理）や販売システムとの連携を進めれば、倉庫から配送までの一気通貫管理も可能になります。

参考：https://www.mlit.go.jp/seisakutokatsu/freight/content/001608991.pdf

（3）TMS・自動配車｜積載率最大化と走行距離削減

TMS（輸配送管理システム）は、輸配送のムダを排除し、コストと環境負荷を同時に削減する中核ツールです。経済産業省・国土交通省の資料によると、営業用トラックの積載率は2010年以降、40%以下の低い水準で推移しており、輸送効率の改善余地が大きいことが示されています。
AIを活用した自動配車では、配送先・荷量・車両の積載能力・交通状況などを総合的に分析し、最も効率的なルートと車両配分を自動で算出します。

改善領域	主な施策	期待される効果
自動配車計画	AIが配送先や荷量をもとに最適ルートを自動生成	走行距離・待機時間の削減、燃料費低減
積載率最大化	車両ごとの容量・重量を考慮し、積載効率を自動算出	空車率の抑制・配送回数の削減
リアルタイム運行管理	GPSやIoTで配送状況を可視化し、遅延・渋滞を即時対応	配送品質の安定・顧客満足度向上

これにより、積載率の最大化と走行距離の最小化を同時に実現できます。
結果として、ドライバーの労働負荷軽減・CO₂排出削減・コスト効率向上など、サステナブルな物流運営の基盤が構築されます。

（4）可視化・IoT｜車両・荷動き・温度のトラッキングとアラート

IoT技術の導入は、物流の可視化と品質管理を飛躍的に高める施策です。

国土交通省の調査によると、貨物の積卸しにおける「荷待ち時間」が物流事業者の生産性を阻害する主要因となっており、Web予約システムや電子化などのデジタル技術による可視化が課題解決の鍵として位置づけられています。
センサーやGPSデバイスを活用し、車両や荷物の位置・状態をリアルタイムで把握することで、輸送全体をデータで管理する「見える物流」を実現します。

監視項目	主な仕組み	期待される効果
車両位置・走行状況	GPS・テレマティクスで車両をリアルタイム追跡	遅延や渋滞への即時対応・配送精度向上
荷動き・積載状況	加速度・ドア開閉センサーで積卸作業を記録	不正積替え防止・作業進捗の可視化
温度・湿度管理	IoT温度センサーで輸送中の環境を常時監視	温度逸脱の防止・食品・医薬品の品質維持

異常が検知された際には、リアルタイムでアラートを発報し、担当者へ自動通知します。
迅速な対応を可能にすることで、輸送品質の安定化と損失リスクの最小化を実現します。
IoTによる可視化は、監視ではなく、トラブルを未然に防ぐ予防的物流マネジメントへと進化しています。

参考：https://www.mlit.go.jp/common/001185828.pdf

（5）ネットワーク設計｜拠点再配置・共同配送・モーダルシフト

物流最適化を全体レベルで実現するには、ネットワーク設計の見直しが欠かせません。
前述のとおり積載率が低く推移している現状では、共同配送やモーダルシフトによる輸送効率化の余地が大きいことが示されています。
需要変化・地理条件・交通インフラを踏まえ、拠点配置や輸送モードを最適化することで、コスト・リードタイム・環境負荷を同時に削減します。

施策	主な内容	期待される効果
拠点再配置	需要地・供給地・交通アクセスをもとに拠点を再設計	輸送距離短縮・リードタイム改善・在庫分散リスク低減
共同配送	業界・地域単位で配送網を共有し、複数企業で積載を最適化	積載率向上・コスト削減・ドライバー不足対応
モーダルシフト	トラック輸送の一部を鉄道・船舶輸送へ転換	CO₂排出削減・長距離輸送の省人化・持続可能性の向上

ネットワーク再設計は、コスト削減策ではなく、企業間連携による共創的な効率化の取り組みでもあります。
拠点最適化・共同配送・モーダルシフトを組み合わせることで、経済性・安定性・環境性を兼ね備えた新しい物流基盤を構築できます。政府は「物流革新に向けた政策パッケージ」において、2030年度に全トラック輸送の5割で積載効率50%の実現を目標に掲げており、共同配送やモーダルシフトなど輸送モード横断的な効率化施策を強力に推進しています。

5．物流最適化の成果事例

物流最適化は、理論やシステムの整備だけでなく、現場と経営層が一体となって取り組むことで実際の成果へと結びつきます。
ここでは、AI・IoT・共同配送・拠点再編といった施策を通じて、生産性向上と環境負荷低減を同時に実現した企業の成功事例を紹介します。

（1）花王株式会社

花王株式会社は、国内物流網の再構築と共同配送の推進により、物流効率化と脱炭素化を両立しています。これまで地域ごとに分散していた物流拠点を統合し、需要変動に柔軟に対応できるネットワークへ最適化しました。

グループ企業や他社との共同配送を拡大することで、車両稼働率を向上させ、CO₂排出量を年間約6％削減しています。

また、AIを活用した需要予測と在庫最適化システムを導入し、出荷計画の精度を高めることで、過剰在庫の削減とリードタイム短縮を同時に実現しました。

（2）NEC／日本電気株式会社

NEC（日本電気株式会社）は、AIとIoTを融合した物流最適化ソリューションを展開し、企業が抱える物流課題のデジタル変革を支援しています。同社が提供する「共同配送プラットフォーム」は、複数企業が積載情報や配送ルートを共有し、最適化を図る仕組みであり、車両稼働率の向上と輸送コストの削減を同時に実現しています。

また、AIによる需要予測や在庫最適化アルゴリズムを活用し、需給変動に応じた出荷計画を自動で生成します。
IoTセンサーによる貨物トラッキングで車両位置や積載状況をリアルタイムに可視化し、遅延や誤配送の防止にもつなげています。

（3）日本通運（Nittsu）

日本通運（NIPPON EXPRESS）は、長年培った物流ノウハウと先端デジタル技術を融合し、輸配送ネットワーク全体の最適化を推進しています。なかでも「共同配送ソリューション」では、複数企業の出荷情報を一元管理し、AIによる積載率と配送ルートの最適化を行うことで、輸送効率の向上とCO₂排出量の削減を両立しています。

GPSや動態管理システムを活用し、車両の稼働状況や荷動きをリアルタイムで可視化します。渋滞や遅延のリスクを事前に把握し、迅速な対応を可能にしています。
加えて、グループ全体のデータを連携させ、倉庫・輸送・顧客情報を統合管理することで、サプライチェーン全体の精度と透明性を高めています。

（4）日立物流株式会社

日立物流は、AIとIoTを活用した「スマート物流」により、サプライチェーン全体の最適化を実現しています。独自のWMS（倉庫管理システム）と連動した在庫最適化により、保管効率を20%向上させました。また、配送計画AIが需要予測に基づいて最適な配送ルートを自動生成し、輸送コストを削減しています。共同配送ネットワークの構築により、複数顧客の荷物を統合し、車両稼働率を大幅に改善しました。さらに、モーダルシフトを推進し、長距離輸送の一部を鉄道・船舶に転換することで、年間CO₂排出量を約8%削減しています。

6．まとめ

物流最適化は、もはや現場改善の枠を超え、企業全体の経営戦略に直結するテーマとなっています。AI・IoT・データ連携の進展により、倉庫から輸配送までを一体で可視化し、無駄を減らしながら高品質な物流を実現することが可能になりました。

今後は、効率性の追求に加えて、脱炭素化やリスク分散などの「持続可能な最適化」が求められます。企業がテクノロジーを適切に取り入れ、現場と組織が一体で改善を続けることで、物流はコストではなく競争力を生む資産へと変わっていくでしょう。