ロジスティクスとは？物流との違いや事例、必要性等わかりやすく解説

2025年4月1日

デジタル化やサプライチェーンの複雑化が進む中で、企業のロジスティクス戦略の見直しが求められています。

この記事では、ロジスティクスとはどういうものを指すのかについて、物流との違いなどを踏まえて解説します。

1．ロジスティクスの概要

ロジスティクスは、企業活動全体を支える基盤として機能し、物流管理にとどまらず、サプライチェーン全体を網羅する広範なプロセスをカバーしています。

具体的には、ECサイトの物流管理や製造業のサプライチェーン管理などがロジスティクス戦略の取り組みに該当します。

ここでは、ロジスティクスの概要を解説します。

（1）ロジスティクスとは？わかりやすく解説

ロジスティクスとは、商品が消費者に届くまでの流れを総合的に管理し、最適化を図る経営戦略です。

単なる「物の移動」だけでなく、コスト削減やリードタイム短縮、サービス品質の向上を目的とし、ビジネス全体の効率を高める重要な役割を担います。

ロジスティクスの主な構成要素は、以下のとおりです。

調達物流	原材料や部品を生産拠点へ効率的に運ぶプロセス
生産物流	生産ラインへの部材供給や、製造後の中間製品管理
販売物流	完成品を消費者や小売業者に届けるための配送活動
リバースロジスティクス	返品や廃棄物を適切に処理・再利用するプロセス

たとえば製造部門の効率化だけでなく、在庫管理や配送計画も連動させることで、余剰在庫の削減や緊急配送を回避できるでしょう。

サプライチェーン全体を見渡し、需要と供給のバランスを適正化することで、コスト削減と顧客満足度向上の両立を目指すのがロジスティクスです。

（2）ロジスティクスと物流の違い

ロジスティクスと物流は、しばしば同じ意味で使われることもありますが、実際には以下のように定義や目的、視点などに違いがあります。

	ロジスティクス	物流
定義	商品が届くまでの流れを総合的に管理・最適化する戦略	商品や物資を物理的に運ぶための具体的な作業
目的	経営効率や顧客満足度の向上を図る	モノを正確かつ迅速に届けること
視点	経営的・戦略的視点	現場的・作業的視点がメイン
主に活用される技術	ITシステム、データ分析、AI、IoT	自動倉庫、トラック輸送、ピッキングシステム

ロジスティクスは、物流を含む経営戦略全体を考慮して効率化を図る取り組みであり、物流はその中の一部として、物を運ぶための実務的な活動に焦点を当てています。

ロジスティクスは上位概念として物流を包含しているため、物流が実務的な視点に対し、ロジスティクスは経営的な視点ともいえます。

（3）ロジスティクスの語源

ロジスティクスという言葉は、元々戦争における後方支援活動を指す軍事用語に由来しています。ロジスティクスは日本語で「兵站（へいたん）」と訳され、これは戦場の最前線で戦う兵士たちを支えるために欠かせない役割を担っていました。

補給活動が適切に行われなければ、武器弾薬の不足で戦闘力が低下したり、食料不足で兵士の士気低下などの、戦況に大きな影響を与えます。

一方で、過剰な物資の補給は部隊の機動性を損ない、不足すれば戦力の維持が難しくなります。

この「最適な補給」という考え方が、現代のビジネスで使われるロジスティクスの本質に通じています。

企業でも、商品を「必要な量だけ、必要な場所へ、必要なタイミングで」届けるために、物流や在庫管理を効率化する戦略が欠かせません。

2．ロジスティクスの仕組みと各プロセスにおけるポイント

ロジスティクスは原材料の調達から顧客への配送、さらには返品処理に至るまでの以下のような流れを統合的に管理する戦略です。

	概要
調達	製品を作るために必要な原材料や部品を確保する
生産	調達した資材を使って製品を製造する
保管	製造が完了した製品を安全かつ適切に保管する
配送	顧客や販売店に製品を届ける
返品	商品の返品や回収、リサイクルを管理する

各プロセスにおける重要なポイントを抑えた適切なロジスティクス管理は、コスト削減と顧客満足度向上の両立を図るうえでも重要です。

ここでは、ロジスティクスの各プロセスにおけるポイントを解説します。

（1）消費者ニーズの把握

効果的なロジスティクス戦略の実践には、消費者ニーズの正確な把握が欠かせません。

いくら優れた物流システムを構築しても、消費者が求めていない商品を扱っていては、企業の収益を拡大できないためです。

「プロダクトアウト」から「マーケットイン」へ発想を転換することが重要となります。

消費者ニーズを反映させた在庫管理は、顧客満足度の向上とコスト削減の両立を可能にし、企業の収益構造を根本的に改善する要因となるでしょう。

（2）在庫のコントロール

在庫の適正管理は、ロジスティクス戦略を効果的にする重要な要素です。

企業の収益性を左右する在庫は、過剰でも不足でも経営上の大きなリスクとなります。

在庫過剰	保管コストの増大、資金の滞留、商品の価値低下
在庫不足	販売機会の喪失、コスト増加、顧客満足度の低下

適正在庫の維持には、サプライチェーン全体を見渡した統合的なアプローチが不可欠です。原材料の調達から製造工程、完成品の出荷に至るまでの各ステップが無駄なく連携し、情報とモノの流れがスムーズに行える状態が理想的といえるでしょう。

（3）物流システムの確立

効率的なロジスティクス運営には、統合された物流システムの構築が不可欠です。

現代のビジネス環境では、膨大な取引量と複雑な物流ネットワークを人の力のみで管理することは非常に難しいでしょう。

ロジスティクスでは、以下のようなデータとシステムの連携が求められることが一般的です。

生産計画データ	生産スケジュールを把握し、製造と物流を調整するために活用
入出庫データ	倉庫への入荷・出荷状況を管理し、在庫を適正に保つ
トラック動態管理	配送車両の位置や運行状況を把握し、ルート最適化を図る
在庫データ	商品の数量や保管場所を管理し、過剰在庫や欠品を防止
購買データ	顧客の購買履歴を分析し、需要予測や販促活動に活用

物流システムを確立するには、これらのデータをリアルタイムで連携させることが重要です。データが適切に統合されていれば、サプライチェーン全体を可視化し、効率的なロジスティクス運営が実現します。

適切な物流システムの確立は、単なる業務効率化ツールではなく、企業の競争力を左右する戦略的資産となっています。

以下の記事では、物流システムについて詳しく解説しています。

3．ロジスティクスの事例等を紹介

（1）ツールの活用による食品ロスの減少と売上拡大

小売店のPOSシステムと電子価格表示ツールを連携した実証実験では、食品ロスと店員の作業負担が軽減しており、消費者認知の拡大を通じて対象商品の売上も増加しています。

引用：https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2022FY/000095.pdf

企業の現状課題を的確に把握して、課題に適したロジスティクスを構築することで、物流の効率化だけでなく、企業全体の生産性向上と競争力強化につながってます。

（2）荷待ち時間の削減による車両回転数の増加

引用：https://wwwtb.mlit.go.jp/kanto/koutuu_seisaku/seminar/annnai/r1/e1.pdf

ロジスティクス戦略で荷役費を削減した好例には、発荷主と着荷主が連携し、まとめ発注や一貫パレット輸送（PL）、ユニット検品、リードタイム延長を実施することで、ドライバーの滞留時間を短縮し、車両回転数を増加させました。

これにより、荷役費の削減を実現するとともに、ドライバー不足という社会的課題の解決にも貢献しました。

4．ロジスティクスの将来性

物流業務全体を最適化できるロジスティクスには、以下のような将来性が見込まれています。

サプライチェーンマネジメントとのつながり
AIやビッグデータの活用
人手不足の解決

順にチェックしていきましょう。

（1）サプライチェーンマネジメントとのつながり

ロジスティクスが進化した先に位置するのが、サプライチェーンマネジメント（SCM）という総合的な経営戦略です。

ロジスティクスは自社内で物流の最適化を目指すのに対し、SCMは原材料の調達から最終消費者への販売に至るまでの、企業の枠を超えたサプライチェーン全体の効率化を図ります。

現代のビジネスではひとつの製品が完成するまでに、部品メーカー・組立メーカー・物流会社・小売業者など、複数の企業が関わることも多くなりました。

複雑なサプライチェーンでは、自社だけのロジスティクス最適化では限界があるため、SCMに移行させる必要があります。

SCMでは企業間の壁を超えた情報共有と協力体制の構築が不可欠です。

SCMへの進化は、グローバル競争時代における企業間協業の新たなステージともいえるでしょう。

（2）AIやビッグデータの活用

AIやビッグデータ分析、IoTといった最新テクノロジーの導入は、ロジスティクスの革新的な進化を支援してくれるでしょう。

たとえば、過去の販売データや気象情報、イベント情報などの複合的な要素をAIが分析することで、従来の予測手法では実現できなかった高精度な需要予測が可能です。

また、倉庫内の商品や配送車両にIoTセンサーを搭載することで、在庫状況や物流の流れをリアルタイムで可視化できます。

その結果、ボトルネックの早期発見や物流プロセスの継続的な改善につながるでしょう。

最新テクノロジーによって、感覚や経験に頼っていた従来の物流管理から、精緻なロジスティクス戦略への転換が促進されます。

（3）人手不足の解決

少子高齢化が進む日本では、ドライバーや倉庫作業員の確保が年々難しくなっており、物流サービスの維持・拡大における大きな障壁となっています。

この課題に対して、ロジスティクス分野での自動化・ロボット化の推進が有効な解決策として注目されています。

配送においては自動運転技術の発展が期待され、将来的にはドライバー不足の大幅な緩和につながる可能性があるでしょう。

また、倉庫内ではピッキングロボットや無人搬送車（AGV）の導入が進み、人手を介さない効率的な作業を目指しています。

テクノロジーを活用した人手不足対策は、物流の持続可能性を高めると同時に、サービスの品質向上と競争力強化に貢献する戦略的投資といえるでしょう。

5．ロジスティクスの必要性

現代のビジネス環境では、ロジスティクスの重要性がますます高まっています。

その背景には、ECサイトの普及に伴う消費者ニーズの多様化や、少子高齢化による人材不足などが影響しています。

ここでは、それらを踏まえたロジスティクスの必要性について解説します。

（1）物流の効率化

物流業務では、配送経路が非効率で時間がかかる、在庫が過剰または不足するといった問題が発生しがちです。

これらを改善しないと、コストがかさむだけでなく、納期遅延や在庫切れといったトラブルを引き起こし、顧客満足度が低下してしまいます。

効率化が求められる背景には、次のような要因があります。

EC市場の拡大	注文数が急増し、迅速かつ正確な配送が求められる
人手不足の深刻化	少ないリソースで高効率な物流管理が必要となっている
コスト削減のプレッシャー	競争激化により、物流コストを抑える工夫が求められている

具体的には、IoT技術を活用したリアルタイム管理や、配送ルートの最適化、在庫管理システムの導入などが有効です。

こうした取り組みにより、物流コスト削減や配送スピードの向上が実現し、結果として顧客満足度の向上と競争力強化が図れます。