物流データ分析の成功事例から学ぶ！課題を解決するデータ活用とは？

近年、EC市場の拡大や消費者ニーズの多様化により、物流を取り巻く環境は急速に変化しています。こうした複雑化する物流課題を解決し、競争優位性を確立するためには、勘や経験に頼るのではなく、データに基づいた意思決定が不可欠です。

本記事では、物流データ分析によって具体的にどのような課題が解決され、どのようなメリットが得られるのかを詳しく解説します。さらに、実際の成功事例を豊富にご紹介し、データ活用を成功させるための重要なポイントもお伝えします。

1．物流データ分析が注目される背景

2020年に公表された総務省の調査によれば、物流・在庫管理にデータを活用している企業はわずか14.8％に過ぎません。また、大企業に限定してもデータの活用率が22.1％と低い水準で留まっています。

物流現場には、商品の在庫数や発送日など膨大なデータが存在し、この膨大なデータを収集・分析・活用する重要性が高まっています。その背景には、以下のような要因があります。

物流業界を取り巻く環境の変化	データ活用の技術進歩
EC市場の拡大による物流量の増加  多品種小ロット化による管理の複雑化  人手不足や燃料費高騰などのコスト圧力  2024年問題に代表される労働環境の変化への対応	物流現場のデータ自動収集・管理システムの登場  ビッグデータ分析による課題解決への期待  BIツールやAIを活用した高精度な需要予測や業務効率化

データ分析を行うことで、余剰在庫や不良在庫といった重要な課題の改善につながる可能性があり、データに基づいた効率的な物流体制の構築が求められています。

2．物流データ分析で解決できる課題と得られるメリット

物流データ分析は、単に過去のデータを見るだけでなく、未来予測や業務改善に直結する示唆を与えてくれます。ここでは、物流データ分析で解決できる課題と得られるメリットを解説します。

(1) 効率的な在庫管理と需要予測

物流データの分析により、より精度の高い需要予測と在庫管理が可能となります。

データ分析でわかること	期待できる効果
商品の発送期間	在庫の過剰な増加を防ぐ
販売個数の推移	余剰在庫や不良在庫の削減
需要が大きく変動する時期の傾向	在庫管理の最適化

近年、物流業界では自動化と効率化の波が急速に進んでおり、人的作業の削減とともに、データ分析の重要性が増しています。これにより、従来の経験や勘に頼った在庫管理から脱却し、より戦略的な意思決定が可能となりつつあります。
以下の報道動画では、Amazon新物流拠点の自動化・効率化の様子をご確認いただけます。

(2) 倉庫内作業の最適化

物流データ分析は、倉庫内の業務効率化に大きく貢献します。
特に人手に依存する作業が多い現場では、リアルタイムでの状況把握が難しく、属人化やサービスレベルの低下といった課題が顕在化しやすい傾向にあります。データ分析を導入することで、以下のような業務改善が期待できます。

• 設備や作業者の稼働状況をリアルタイムで可視化
   過負荷や作業の偏りを即時に把握し、適切なリソース配分が可能に
• 仕分け機器の稼働状況やエラー情報を一元管理
   不具合の早期発見と対応により、トラブルによる業務停止リスクを最小化
• 実態に即した作業計画の立案
   作業時間や動線データに基づいた、現実的かつ無理のないスケジュール設計が可能
• 入荷準備や出荷対応の前倒し
   サプライチェーン全体のリードタイム短縮と在庫回転率の向上

これにより、現場の巡回確認やイレギュラー対応にかかる時間が削減され、管理者は他の改善活動に時間を充てられるようになります。

(3) 輸配送ルートの最適化とコスト削減

物流におけるデータ分析は、輸配送ルートの最適化とコスト削減の両面で大きな効果を発揮します。
特に、ドライバー不足や労働時間の規制強化といった「物流の2024年問題」への対応において、データ分析は極めて有効な手段とされています。

最適ルートの算出	蓄積される配送データ（運行時間、走行距離、道路状況など）を基に、 発着地点や配送内容に応じた最適なルートを導き出すことが可能
コスト削減	無駄のないルートを選定することで燃費効率が向上し、車両の摩耗やメンテナンスコストを抑制する
環境負荷の軽減	走行距離の短縮によって、CO₂排出量の削減にも直結

データに基づいた輸配送戦略の構築は、単なる効率化にとどまらず、人的リソースの有効活用や環境対策にも寄与する、持続可能な物流運営への第一歩となります。

(4) サービスレベルの向上と顧客満足度向上

物流データ分析は、サービスレベルの向上と顧客満足度の向上に直接貢献します。具体的には、以下のようなKPIを分析・管理することが重要です。

KPI項目	分析内容
納期遵守率	顧客へ約束した期日通りに配送が完了した割合
誤配送率	誤った商品や数量を配送してしまった割合
クレーム率	顧客からのクレーム発生件数
配送リードタイム	受注から配送完了までの時間を測定

これらのデータを継続的に分析し、改善策を実行することで、顧客の期待を超えるサービス提供が可能になり、結果として顧客満足度と競争力の向上につながります。

(5) 持続可能な物流体制の構築

物流データの分析は、環境負荷の低減を含む持続可能な物流体制の実現にも大きく貢献します。
効率化と環境配慮の両立は、今や企業活動において欠かせない視点となっており、データに基づく取り組みによって高精度で実現を目指すことが可能です。

取り組み内容	環境面の効果	経済面の効果
輸送ルートの最適化	CO₂排出量の削減	燃料費の削減
積載率の向上	輸送回数の削減	輸送コストの削減
包装材の見直し	廃棄物の削減	材料費の削減
回収物流の効率化	資源の有効活用	処理コストの削減

これらの施策は、環境面だけでなく経済的メリットも期待できることから、企業の持続可能な成長戦略の一環として注目されています。なお、国土交通省が掲げる「総合物流施策大綱」でも、物流DXや標準化によるサプライチェーン最適化と並び、環境負荷低減は重点項目として位置づけられています。

データ活用を基盤とした改善活動は、単なる効率化にとどまらず、企業の社会的責任（CSR）やESG経営の推進にも直結する重要な取り組みです。

3．物流データ分析の主要な活用領域と分析対象データ

物流データ分析は、多岐にわたる領域で実施され、それぞれ異なる種類のデータが活用されています。主な活用領域とそこで分析されるデータは以下の通りです。

分野	活用例
在庫・需要予測分野	適正在庫の維持、欠品・過剰在庫の削減、 将来の需要予測
倉庫管理分野	倉庫内作業の効率化、スペース利用の最適化、 作業員の配置計画
輸配送管理分野	輸配送ルートの最適化、積載率向上、 配送状況の可視化、コスト削減
顧客・サービス分野	配送品質の向上、顧客満足度向上、 サービスレベルの評価
経営・戦略分野	物流コストの分析、業務改善点の特定、 中長期的な物流戦略立案

これらのデータを分析することで、物流プロセスの現状を定量的に把握し、課題解決や効率化に向けた具体的な打ち手を検討することが可能となります。

ここでは、物流データ分析の主要な活用領域と分析対象データをそれぞれ解説します。

(1) 在庫・需要予測分野

物流データ分析は、商品の発送期間や販売数の推移といったデータを詳細に分析することで、より精度の高い在庫需要予測を可能にします。これにより、以下のようなメリットが得られます。

需要変動への対応	需要が大きく変動する時期を事前に把握し、 製造量や在庫数を適切に調整
過剰在庫・欠品防止	在庫を最適化することで、余剰在庫や不良在庫、 または欠品といった課題の改善につながる

特に、WMS（倉庫管理システム）や物流量予測システムといったツールを活用することで、過去の膨大なデータを分析し、在庫管理の最適化や物流量の予測精度向上を図る事例が増えています。

分析対象データ例	期待される効果
販売実績データ	将来的な需要予測
在庫データ	在庫レベルの最適化
入出荷データ	倉庫内の作業計画精度向上
天候・イベントデータ	外部要因による需要変動の予測

これらのデータ分析は、勘に頼らないデータドリブンな在庫管理を実現するために非常に重要です。

(2) 倉庫管理分野

倉庫管理におけるデータ分析は、現場作業の効率化とコスト削減に不可欠です。特に、人件費に直結する生産性の向上は重要なテーマとなります。分析の対象となるデータは多岐にわたりますが、主に以下の3つの視点から捉えることが効果的です。

在庫	単なる数量だけでなく、「出荷可能在庫が何日分あるか」「発注が必要なタイミングはいつか」といった、作業に紐づくデータが重要
生産性	入荷、出荷、棚卸などの業務区分ごとに、作業時間、人数、処理数を計測し、正確な生産性を算出
入出荷単位の動き	仕入先ごとの入荷頻度や作業量、出荷先の特性などを分析し、作業量の平準化や異常値の早期発見につなげる

これらのデータを継続的に「見える化」し、KPIとして設定することで、現場の改善活動を促進し、効率的で働きやすい倉庫体制を構築できます。

(3) 輸配送管理分野

輸配送管理分野におけるデータ分析は、配送業務の効率化とコスト削減に大きく貢献します。
具体的には、以下のようなデータを活用して分析を行います。

• 配送量
• 配送先
• 輸送経路
• リアルタイムの配送状況（積載情報、場所、時刻など）

これらのデータを分析することで、最も効率的な配車数や配送ルートを算出できます。
自社の課題にあった輸配送管理システム（TMS）のようなツールを活用することで、これらの分析をより高度に行うことが可能です。

たとえば、過去の配送データとリアルタイムの情報を組み合わせることで、交通渋滞や天候なども考慮した最適なルートを提案したり、トラブル発生時の迅速な対応に役立てたりできます。

(4) 顧客・サービス分野

物流データ分析は、業務効率化だけでなく、顧客満足度の向上や新たなサービスの創出にも大きく貢献します。
たとえば、配送状況に関する詳細なデータを活用することで、顧客へのリアルタイムな情報提供が可能となります。荷物の現在地や到着予定時刻を正確に通知することで、受け取りの機会損失を防ぐとともに、顧客の不安を軽減します。

さらに、顧客からの問い合わせ内容やクレームデータを分析することで、サービス上の課題を可視化し、的確な改善施策の立案につながります。これにより、顧客ニーズを踏まえたサービス品質の継続的な向上が可能となります。

このようなデータ活用の考え方は、ECサイトにおけるレコメンド機能と同様、顧客一人ひとりに合わせた最適なサービスを提供するという視点と共通しています。

(5) 経営・戦略分野

物流データを経営や戦略に活用することで、より精度の高い意思決定が可能になります。
たとえば、ビッグデータを分析することで、サプライチェーン全体のリスク管理能力を高められます。コロナ禍での混乱を経験し、ジャストインタイム方式の脆弱性が露呈したことから、在庫管理やリスク管理の重要性が再認識されています。

また、荷主や物流事業者は、輸送状況の可視化や遅延予測データを活用し、サプライチェーンの混乱に迅速に対応できるようになりました。さらに貿易担当者の感情変化をテキストデータから分析する研究も進んでおり、属人的要素を減らし、将来のリスク予測に役立てる試みも行われています。
データに基づいた分析は、単なる現場改善にとどまらず、以下のような経営レベルでの戦略策定にも貢献します。

• 市場や需要の長期的な傾向予測
• 新規事業やサービス開発の検討
• グローバルな物流ネットワークの最適化
• 災害時などの事業継続計画（BCP）策定

このように、物流データは企業の競争力強化に不可欠な経営資源となりつつあります。

5．物流データ分析を成功させるためのポイント

(1) 分析目的と目標の明確化

データ分析を成功させるためには、明確な目的設定と継続的な取り組みが不可欠です。
まずは、「配送リードタイムの短縮」「在庫回転率の向上」「ピッキング効率の改善」など、具体的かつ測定可能な目標を設定することが重要です。

目標が明確になれば、必要なデータの種類や収集方法、分析手法が定まりやすくなります。さらに、分析をもとにした施策については継続的に実施することが重要です。
施策の実施後には必ず効果測定を行うなど、PDCAサイクルを確立することで、市場環境の変化や顧客ニーズの変動にも柔軟に対応しやすくなります。

(2) 必要なデータの収集と前処理

物流データ分析を始めるにあたり、まずは分析に必要なデータを収集することが不可欠です。どのようなデータを集めるかは、解決したい課題や分析の目的に応じて異なります。例えば、輸配送ルートの最適化を目指すなら、以下のような情報が必要になります。

• 配送先住所
• 配送時間
• 車両情報
• 道路状況データ

また、データ分析のプロセスにおいて「データ収集と前処理」は重要なステップです。
収集したデータには、欠損値や誤ったデータ（異常値）が含まれていることがよくあり、これらのデータは分析結果に悪影響を与える可能性があるため、分析前に以下のような適切な処理（前処理）を行う必要があります。

• 欠損しているデータの補完や削除
• 異常値の特定と修正または除外
• データの形式や単位の統一

(3) 適切な分析手法とツールの選定

物流データ分析を成功させるためには、目的達成に最適な分析手法とツールの選定が不可欠です。まず、分析手法としては、目的や対象データに応じて様々な選択肢があります。

分析手法	活用例
ABC分析	重要度の高い在庫・顧客の特定
PSI分析	生産・販売・在庫のバランス最適化
KPI分析	業務パフォーマンスの定量評価と改善
配送ルート最適化分析	輸配送コスト・時間の削減
需要予測分析	在庫・配車計画の精度向上
ロケーション分析	拠点配置の最適化

これらの基本的な手法に加え、AIやIoTといった先端技術を活用することで、より高度でリアルタイムな分析も可能になります。AIは大量データの高速処理や高精度な予測・最適化に、IoTはリアルタイムのデータ収集に役立ちます。

ツールの選定においては、目的、予算、データの種類・量、既存システムとの連携などを考慮し、BIツール、統計解析ツール、AI・機械学習プラットフォームなど、最適なものを選択することが重要です。

(4) 分析結果の解釈と施策への連携

データ分析は、結果を出すことがゴールではありません。
得られた分析結果を正しく解釈し、具体的なビジネス上の施策に落とし込むことが最も重要です。分析から得られたインサイトを基に、以下のような視点でアクションプランを策定します。

課題解決に向けた戦略修正	分析で明らかになった課題に対して、 既存の戦略をどのように修正・改善するかを検討
具体的なアクションプラン	誰が、何を、いつまでに行うのかを 明確にした実行計画を立てる
データに基づいた意思決定	経験や直感だけでなく、 分析結果という客観的な事実に基づいて判断を行う

このように、分析結果を単なる数値として終わらせず、具体的な改善行動へと繋げることで、データ分析は真の価値を発揮します。

(5) 継続的なデータ分析と改善活動

物流データ分析は、一度行えば終わりではありません。成功のためには、データ分析を継続的に実施し、その結果を実際の改善活動に繋げることが不可欠です。
日々のデータ蓄積が欠かせない需要予測の精度向上も、まさに継続的なデータ分析とPDCAサイクルの繰り返しによって達成されます。

具体的には、以下のようなサイクルを回すことが求められます。

計画 (Plan)	分析目的と目標を設定
実行 (Do)	データ収集・分析を実施
評価 (Check)	分析結果を評価、課題を特定
改善 (Action)	施策を実行し、結果を次の計画に反映

この継続的な取り組みにより、物流課題へのアプローチを洗練させ、変化する状況にも柔軟に対応できる体制を構築できます。

(6) データ活用人材の育成または確保

データ分析を効果的に実施するためには、物流とデータ分析の両方に精通した人材が鍵を握ります。
物流業務は企業ごとに固有の商慣習や複雑なプロセスが存在するため、業務に精通した内部にいる人材のほうがデータの意味を正確に理解できます。

また、現代のデータ分析ツールは直感的なインターフェースを備えており、専門的なプログラミング知識がなくても活用できるよう設計されています。

その中でも、データ基盤構築といった専門性の高い部分は外部に委託して、内部の人材は分析結果の解釈と業務への応用に集中することで、効率的なデータ活用が可能になるでしょう。

6．まとめ

物流業界は、2024年問題をはじめとするさまざまな課題に直面しており、データ分析・活用はその解決に欠かせない要素です。物流プロセスによって生み出される膨大なデータを蓄積して、目的に応じて加工・整形した上で分析すれば、そこから課題解決につながるヒントを発見できる可能性があります。

まずは、自社が抱えている課題解決を目的として、データを分析してみましょう。それぞれの企業が意欲的にデータ分析を実施することで、物流業界全体の課題を解決する基礎となります。