人手不足やコスト高騰、環境問題など様々な課題を乗り越えるカギとして注目されている「サプライチェーン最適化」。企業の持続的な成長を実現するためにその取り組みは急務となっています。本記事では最適化実施のステップやAI活用、企業にもたらす効果を解説します。最後には最適化のパートナーとして活用できるサービスも紹介しています。
サプライチェーン最適化が注目される理由とは
昨今、サプライチェーン最適化が経営層の優先課題として浮上する背景には、人手不足・コスト増加・環境問題への対応などさまざまな要因が絡み合って存在しています。
本章ではその主な要因を3つご紹介します。
物流の2024年問題による「運べなくなる」危機
2024年4月から自動車運送業にも働き方改革関連法が本格適用され、時間外労働年間960時間の上限が適用されました。これにより輸送力不足に拍車がかかり、「物流の2024年問題」が叫ばれています。
この問題の対策をせずに放置した場合、2030年には輸送能力が34.1%不足すると試算されています。（参照：全日本トラック協会「知っていますか？物流の2024年問題」）
物流業界では「モノが運べなくなる」という事態が現実味を帯びており、サプライチェーン最適化は、この輸送力不足を補い、顧客への供給を守る打ち手として注目されています。
慢性的なトラックドライバー不足
ドライバーの高齢化と若年層の新規参入の不足が重なり、2030年にはドライバーが約25万人不足すると予測されています。
実際に有効求人倍率は2.7倍前後で高止まりし、物流事業者は採用・定着の課題に頭を悩ませています。
このような状況下で、事業継続や顧客への提供価値を守るためには、サプライチェーン最適化による省力化や、AI活用やDXによる業務効率化が重要なのです。
トラックドライバー不足についてはこちらの記事もご覧ください。
https://loogia.jp/column/shortage_of_truckdriver/
コスト高騰と脱炭素へのプレッシャー
燃料費・電力費・倉庫賃料など物流にかかるコストの高騰もサプライチェーン最適化が注目を集める大きな要因の一つです。
物流コストの高騰は実際に企業の経営状況に影響を及ぼしており、90.5%の荷主企業が物流コスト増を収益圧迫要因と回答しています。（参照：日本商工会議所（JCCI）「LOBO調査2024年7月」）
また物流業界は、世界的に推し進められている脱炭素化の影響も大きく受けています。
特にトラック輸送は日本の温室効果ガス排出の7.4%を占めるため環境負荷低減への取り組みが強く求められています。（参照：国土交通省「運輸部門における二酸化炭素排出量」）
近年は自社だけでなく取引先まで含めた二酸化炭素排出量の報告を求める動きが始まっています。現在は任意ですが、2027年以降には東証プライム上場企業に対して義務化する方針です。
既に大手メーカーやAmazonなど環境目標を掲げる企業は、仕入先に「いつまでにどれだけ排出を減らすか」を示す計画書の提出を求め始めています。
これらの動向から、荷主企業は「運送事業者が二酸化炭素排出量削減に取り組んでいるか」を契約の判断基準の1つとして重視するようになると考えられます。
だからこそ、サプライチェーン全体を見直して効率化し、二酸化炭素排出量の削減に取り組まなければならないのです。
サプライチェーンを最適化する基本ステップ
サプライチェーンを最適化するには下記4ステップの実践が効果的です。
1.現状可視化とデータ収集
取引先別の発注量、倉庫在庫、車両の走行実績などのデータを一元化し、数値でムダを「見える化」します。
取引先・倉庫・配送先が増えるほど、何にどれだけコストがかかっているかが見えづらくなります。これにより改善ポイントが埋もれてしまうため、受発注や在庫、配送ルートやコストなど輸配送に関わるあらゆるデータを可視化することが重要です。
経済産業省の調査では、可視化だけでも在庫や機会損失ロスの削減につながり、物流関連コストを最大7〜20%削減できると報告されています。（経済産業省「令和３年度内外一体の経済成長戦略構築にかかる国際経済調査事業（グローバル・サプライチェーンの可視化に関する調査）」
2.KPI を設計する
可視化したデータを「在庫回転率」「リードタイム」などの指標に落とし込み、ベンチマークと目標値を明確化します。
共通の指標を持つことで、現場と経営など異なる立場にあっても目線を合わせて議論ができるようになります。
またゴールが曖昧だと施策の優先順位も測れません。改善成功の鍵となるため、KPIの設計は慎重に行いましょう。
3.ボトルネックを特定する
KPIをもとにインパクトや実行容易性等を鑑みて優先度の高いボトルネックを見つけ、そこにリソースを集中させて改善を実行します。
やみくもに改善を進めるよりも、ボトルネックの改善に取り組むことで課題の根本解決につながりやすく、それが全体最適につながります。
部分最適ではなく「全体最適」を意識して取り組みましょう。
4.組織横断の意思決定とPDCA
サプライチェーン最適化は、現場から経営層まで、また営業・物流・調達などを含めた組織横断で推進することが成功の鍵となります。
例えば「在庫回転率が基準を外れたら24時間以内にサプライチェーン部門が対策案を提示、生産部門長が最終承認」といったルールや役割をあらかじめ決めるなど、データに基づく意思決定を日常業務に組み込みましょう。
PDCAを高速に回しながらこれらの取り組みをブラッシュアップすることが、持続的かつ最適なサプライチェーンの構築につながります。
サプライチェーン最適化に活用される AI 技術
配車・ルート最適化
配車・ルート最適化ではデータ×組合せ最適化アルゴリズムにより、車両台数・荷量・時間帯・渋滞情報など膨大な数のパターンを数分で評価し、走行距離・積載率・遅延リスクを総合的に鑑みた最適な配送ルートを作成します。
たとえば敷島製パン様は自動配車クラウドサービス「Loogia」を導入し、配送ルート作成の自動化に取り組んでいます。
Loogiaが作成した配送ルートで試験運用した結果、一部エリアでは従来14コースあった配送を12コースまで削減できました。
また配送の効率化のみならず、勘や経験に頼っていた配送ルート作成業務の属人化解消にも寄与しています。
在庫最適化・需要予測
在庫最適化や需要予測では、機械学習モデルを利用して、POSデータに天候・キャンペーン情報など多様なデータを重ね合わせ、日次・時間帯別の需要を予測します。
たとえば回転寿司チェーンを展開するあきんどスシロー様では、需要予測システムを導入することで、メニュー廃棄率を75%削減しました。（参照：AI Market「AI活用で食品ロスを削減！需要予測から在庫管理まで最新事例を紹介」）
このように「在庫と機会ロス」のムダを可視化して削減することは在庫回転率の向上、コスト削減につながります。
成功事例で見る サプライチェーン最適化の具体例
サプライチェーンに関わる領域は幅広く、最適化の取り組みにはさまざまな切り口があります。
ここでは配送ルート最適化・共同輸送・需要予測という三つの切り口で、日本企業の成功事例を紹介します。
東海コープ事業連合様：配送距離9.7 %削減・配達時間15%削減
中部エリアの生協グループである東海コープ事業連合様は、自動配車クラウドサービス「Loogia」を導入し、配送ルートの再設計に取り組みました。
実証実験の結果、コース数は22コースから19コースへ削減、総走行距離は54km短縮、総配達時間は22時間34分短縮という成果になりました。
花王様 × キリンビバレッジ様：共同輸送で二酸化炭素排出量15%削減
花王様とキリンビバレッジ様は神奈川県と長野県の拠点間輸送を共同化することを発表しました。
これまで空車で戻っていたトラックを相互活用し、年間延べ300台以上のトラック削減と二酸化炭素排出量の約15%削減 を見込んでいます。（参照：花王株式会社「花王とキリンビバレッジ、拠点間輸送の協業を開始」）
イトーヨーカドー様：自動発注システムで作業時間30%短縮
イトーヨーカドー様はAI需要予測を組み込んだ自動発注システムを導入しています。
気温や降水確率、販促施策など複数データを学習させた結果、日々8,000品目以上の推奨発注数を自動算出できるようになり、店頭では発注作業時間が平均30％短縮されたうえ、営業時間中の欠品も減少しました。（参照：AI Navi「スーパー・小売業のAI/生成AI活用事例15選！導入するメリットやポイントを解説」）
サプライチェーン最適化が企業にもたらす効果とは
サプライチェーンの最適化は企業にさまざまな効果をもたらします。
コスト削減や環境負荷低減にとどまらず、企業の経営指標に与える影響を解説します。
コスト削減と業務効率化
短期的な効果としてはコスト削減や業務効率化が挙げられます。
例えば配送ルート最適化により走行距離が縮まれば、燃料費・高速代だけでなく車両減価償却費の実質的な圧縮も期待できます。
また自動発注や倉庫ロボットの導入はリードタイム短縮を実現し、欠品を防ぎつつ作業工数を削減します。
省人化と生産性向上が同時に進むことで、営業利益率の改善や残業代の抑制といった副次効果も期待できます。
脱属人化
中期的には業務の脱属人化にも効果があります。
物流現場ではベテランドライバーや熟練配車担当者の経験則が暗黙知として蓄積されています。
AIを活用したルート最適化や需要予測により、そのノウハウがアルゴリズムに置き換わることで、誰でも再現可能になります。
ノウハウを共通化できれば、担当従業員の退職後の業務停滞リスクを最小限に抑えられます。結果として、組織全体で業務を安定運用できる体制が構築され、事業継続性が高まります。
また優秀な人材の能力を、より必要とされる業務に傾けることも可能です。
二酸化炭素排出量削減とESG評価向上
輸配送効率が高まれば、走行距離短縮や車両台数削減に比例して二酸化炭素排出量も削減されます。これは環境への貢献以外にもメリットをもたらします。
例えば銀行のサステナビリティ・リンク・ローンは企業が設定したサステナビリティ目標（SPTs）の達成状況に応じて、金利を 0.05〜0.1 ％下げる仕組みを採用しており、借入コストを圧縮できます。
また二酸化炭素排出実績の開示と削減などESGの取り組みを取引継続の判断軸にする荷主企業も出てきており、事業継続にもインパクトを与えます。
長期的な観点では、カーボンプライシングが本格化する前に排出源を減らすことでコストリスクを抑えることにもつながります。
経営指標への貢献（ROIC・利益率の向上）
サプライチェーン最適化は単なる現場改善に留まらず、企業価値を高める戦略的な経営レバーにもなります。
例えば在庫回転率を向上させれば同じ売上高をより少ない在庫（投下資本）で賄えるため、運転資本の圧縮につながります。
そこで浮いた資金は他の成長投資に振り向けたり、有利子負債を削減して金利負担を減らすことが可能です。
その結果、投下資本利益率(ROIC)や自己資本利益率(ROE)が改善し、企業の資本効率が向上します。
このように物流KPIと経営KPIを紐付けて管理することで、経営層もサプライチェーン戦略を自社の価値向上策として認識しやすくなり、全社的な最適化の取り組みを加速させることができるでしょう。
最適化を成功させるためのパートナーならLoogia
Loogiaは複数のサービスを提供しており、「Loogiaコンサルティング」ではデータの可視化から課題設定、シミュレーションによる施策の提案から推進までサプライチェーン最適化を一気通貫で支援します。
Loogiaコンサルティングでは配送にかかるさまざまな制約を加味しながら、走行距離・積載率・サービスレベルを同時に最適化する自社開発のクラウドシステムに、現状データを取り込み、拠点配置や人員配置といった複数シナリオをシミュレーションします。
そして改善策を導き、KPIと業務フローに落とし込み、現場の運用に定着するまで伴走します。
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データを価値に変え、現在と将来を総合的に捉えながら最適な物流網を構築できるよう全面サポートいたします。
まとめ
人手不足やコスト高騰、環境問題などのさまざまな要因により、物流業界には「物が運べなくなる危機」が迫っています。
そのような状況を打破するために注目されているのが「サプライチェーン最適化」です。
AIやシステムを活用してのサプライチェーン最適化の取り組みにより、コスト削減や業務効率化はもちろん、経営全体へ良いインパクトを与えることが期待できます。
しかしサプライチェーンは関わる領域が広く、要因も複雑で課題設定や施策推進の難易度が高いため、効果的に最適化を推進するには専門家のサポートを受けることをおすすめします。
サプライチェーン最適化に興味をお持ちの方は、ぜひパートナーとしてLoogia／オプティマインドをご検討ください。サービス詳細は下記よりご覧いただけます。
