人手不足や2024年問題、燃料費の高騰、ECの拡大による荷物増加など、物流を取り巻く環境はこれまで以上に厳しくなっています。
「今のやり方のままでは限界だが、どこから手を付ければいいかわからない」と感じている企業も多いのではないでしょうか。
こうした課題に向き合う手段として注目されているのが「物流DX」です。
機械化やデジタル技術を活用し、配車・倉庫・事務作業などのムダを減らしながら、ビジネスモデルや企業文化ごと見直していく取り組みです。
本記事では、物流DXの意味や必要とされる背景を整理したうえで、国土交通省の事例集などをもとに、倉庫・配送現場での具体的なDX事例を7つ紹介します。
あわせて、主要な技術やツール、物流DXの進め方、そして現場でDXを回せる人材を育成するためのポイントも解説します。
目次
物流DXとは？
物流DXとは、機械化やデジタル技術を活用して物流業務の効率化を進めつつ、ビジネスモデルや企業文化も含めて変革し、新たな価値を生み出す取り組みです。
専門的な言葉に聞こえますが、やっていることはとてもシンプルで、「紙の管理や電話での調整を減らして、データを使った効率的な運用に切り替えていく」という流れです。
現場では、人手不足や2024年問題、燃料費の高騰など、これまで以上に負荷がかかっています。そのため、「今のやり方を見直し、働き方を改善したい」と考える企業が急増しています。
物流DXの目的は、次の3つに集約できます。
- 業務を効率化して、生産性を上げること
- ミスやトラブルを減らし、安定した品質を保つこと
- データを活かして、より良い判断ができる状態をつくること
DX全体の基礎や概要について知りたい方は、以下の記事が参考になりますので、気になる人はご覧ください。
DXとは？デジタルトランスフォーメーション（DX）の意味・定義・略を簡単にわかりやすく解説
そのほかにも、経営者目線でDXについて知りたい方は「経営DX」なども参考になります。
物流DXが必要とされる背景
物流DXが求められる理由には、業界全体が避けられない課題を抱えていることがあります。
特に、人手不足や働き方の変化など、企業の努力だけでは解決が難しい状況が続いています。
ここでは、主に次の4つの背景について、それぞれ詳しく説明します。
- ドライバー不足が深刻化している
- 労働時間の制約が強まり、従来の運行計画では対応しづらい
- コストの上昇が続き、事業効率の改善が求められている
- 顧客のニーズが多様化し、より正確な対応が必要になっている
これらの課題は物流だけでなく、さまざまな業界に影響しています。
ドライバー不足が深刻化している
物流業界では、ドライバーの人手不足が続いています。
特に若手人材の確保が難しく、ベテランに依存した働き方から抜け出しにくい状況です。
また、高齢化も進んでおり、「今の体制を維持するだけで精一杯」という企業も少なくありません。
こうした背景から、作業を自動化したり、ムダを減らす仕組みづくりが欠かせなくなっています。
労働時間の制約が強まり、従来の運行計画が難しくなっている
2024年問題によって、ドライバーが働ける時間の上限が厳しくなり、走れる距離や配送量にも影響が出ています。
コストの上昇で効率化の必要性が高まっている
燃料費や倉庫費用が高くなっており、物流コストは全体として増加傾向にあります。
こうした状況が続く中で、作業の手戻りや非効率な運行は大きな負担になります。
限られた人員と資源を最大限に活かすため、業務プロセスの見直しが求められています。
顧客ニーズが多様化し、より正確な対応が求められているECの拡大により、配送量が増えるだけでなく、「どこに荷物があるのかすぐ知りたい」「指定時間に必ず届けてほしい」といったニーズが強まっています。
従来のアナログな管理では対応しきれず、リアルタイムな可視化や精度の高い運行管理が不可欠になっています。
物流DXで使われる主要技術
物流DXでは、現場のムダをなくし、作業をより正確に進めるためのデジタル技術が活用されています。
複雑な仕組みのように思われがちですが、実際は「日常の負担を減らすための道具」として導入されるケースがほとんどです。
ここでは、物流DXでよく使われる主な技術について、次の5つの観点から詳しく説明します。
- AIを使った需要予測や配送ルートの最適化
- IoTセンサーによる位置情報・温度管理
- RPAを使った事務処理の自動化
- 倉庫で使われるロボット（AGV・AMR）
- データを見える化するBIツール
これらの技術は、製造業や工場のDXと共通点が多く、他業界での活用事例も参考になります。
AIを使った需要予測・ルート最適化
AIを使うことで、配送量の増減や曜日ごとの傾向を予測し、ムダのない運行計画を立てられるようになります。
また、走行距離や道路状況をもとに「最適なルート」を自動で提案する仕組みも増えており、経験に依存しない配送が実現しつつあります。
結果として、走行距離の削減や燃料費の抑制にもつながります。
IoTセンサーによる位置情報・温度の管理
荷物の位置や温度をリアルタイムで把握できるIoTセンサーの利用も増えています。
「今どこに荷物があるのか」「温度は適正か」といった情報を常に確認できるため、品質管理の精度が高まります。
特に食品や医薬品の配送では欠かせない技術です。
RPAによる事務処理の自動化
配送データの入力や請求書の作成など、時間のかかる作業を自動化するRPAも物流DXを支える技術のひとつです。
担当者の負担を減らし、より重要な業務に集中できる環境をつくります。
特に、人手不足が続く中では、事務作業の効率化が大きな効果を生みます。
倉庫で使われるロボット（AGV・AMR）
倉庫内では、商品を運ぶロボット（AGV・AMR）の導入が進んでいます。
※AGV（Automatic Guided Vehicle）は、無人搬送車のことであり、AMR（Autonomous Mobile Robot）は、自律走行搬送ロボットを指します。
人が歩き回って行っていた作業をロボットが担当することで、移動距離の削減や作業スピードの向上につながります。
大規模な倉庫に限らず、中小規模の倉庫でも採用が増えています。
データ可視化ツール・BIによる現場の見える化
配送状況や倉庫の稼働状況を「見える化」するBIツールも重要です。
数字だけでは気づきにくい傾向を把握でき、改善ポイントを見つけやすくなります。
物流DXの事例7選（倉庫・配送の現場での取り組み）
物流DXは「最新技術を入れること」だけではなく、現場の課題をきちんと整理し、一つずつ解決していく取り組みです。
ここでは、国土交通省が公開している「物流DX導入事例集」で紹介されている企業の取り組みをもとに、倉庫と配送の現場での具体的なDX事例を7つ紹介します。
それぞれ、以下の流れでまとめています。
- どんな課題があったのか
- どのようなDXの取り組みを行ったのか
- どんな効果が出たのか
自社の状況と近い事例をイメージしながら、活用できそうなポイントを探してみてください。
事例①バース予約システムでトラック待機時間を削減
福岡運輸では、忙しい時間帯になると倉庫のバース前にトラックが並び、荷下ろしや積込みの待ち時間が長くなることが課題でした。
ドライバーの拘束時間が長くなるだけでなく、周辺道路の渋滞や近隣への迷惑にもつながっていました。
この課題に対して、同社は「バース予約・受付システム」を自社開発し、導入しました。ドライバーは携帯電話からバースの予約や受付ができ、順番が近づくとSMSやメールで呼び出される仕組みです。
倉庫側は、受付状況やバースの稼働状況をリアルタイムで確認できるようになりました。
その結果、倉庫周辺にトラックが列をなす状態が減り、バースの運営がスムーズになりました。ドライバーの待機時間も短くなり、渋滞や環境負荷の軽減にもつながっています。
今後は、ドライバー端末からの進捗情報なども含めて、物流情報プラットフォームとしてさらに高度化していく構想もあります。
事例②クラウド在庫管理でパレット管理を一元化
シーエックスカーゴでは、全国のセンター間で複数種類のパレットを使っていましたが、拠点ごとに管理方法がバラバラで、在庫数の把握や過不足の管理に手間がかかっていました。
そこで同社は、日本パレットレンタルのクラウド型在庫管理システム「epal」を導入しました。
レンタルパレットだけでなく、自社保有のパレットも含めて一元管理できる仕組みです。Web上で出荷・入荷情報を照合でき、伝票の電子化とも連携できます。
これにより、パレット在庫の管理システムを一本化でき、現場の管理負担が大きく減りました。
パレットの流れをリアルタイムに把握できるようになり、帳簿上の数値と実際の在庫のズレも減少しています。
レンタルパレットと自社パレットの利用状況を見える化できたことで、ムダなコストも抑えられるようになりました。
事例③自動フォークリフトで夜間の出荷準備を自動化
日本通運の物流センターでは、夜間から早朝にかけてフォークリフトによる出荷準備作業を行っており、オペレーター不足や長時間労働が課題になっていました。
この課題に対して同社は、自動フォークリフト（AGF）とオートレーター（自動垂直昇降機）を連携させた仕組みを導入しました。
各フロアに配置されたAGFが、夜間・早朝の時間帯に出荷予定のパレットを自動で1階出荷待機場所まで搬送します。
日中は、入出庫が集中する時間帯の縦持ち作業の補助としても活用されています。
この取り組みにより、深夜帯の出荷準備が自動化され、一人あたり1〜2時間の残業削減につながりました。
年間では約3,000時間の削減効果となり、人件費にして1,000万円規模のコストダウンを実現しています。
人と機械の役割分担を進めることで、安全性の高い作業環境づくりにも貢献しています。
事例④RFIDと仕分けロボットで検品と仕分けを高速化
佐川グローバルロジスティクスでは、倉庫の入出荷作業における検品と仕分けの生産性向上が大きなテーマでした。
繁忙期と閑散期の差が大きく、作業品質や人員の教育にもばらつきが出やすい状況でした。
同社は、商品にRFIDタグを付与し、RFIDゲートを通過させるだけで一括検品できる仕組みを導入しました。
あわせて、仕分けロボット「t-Sort」を導入し、従来は作業者が移動しながら行っていた仕分け作業をロボットに任せるかたちに切り替えました。
その結果、新人スタッフの戦力化にかかる時間が短くなり、スキル習得までの期間を大きく短縮できました。
作業生産性が向上しただけでなく、仕分けミスはほぼゼロに近い水準まで減少しています。
検品から仕分けまでを一連の流れでDXしたことで、現場全体の安定したオペレーションが実現しました。
事例⑤自動配車クラウドで配車業務を標準化
3PL企業のスーパーレックスでは、配送店舗の増減があるたびに配車ルートの見直しが必要で、配車担当者の負担が大きくなっていました。
地図ソフトを見ながら手作業でルートを組む必要があり、場合によってはルート変更に丸2日かかることもありました。
同社は、AIを搭載した自動配車クラウド「LYNA 自動配車クラウド」を導入しました。車両の積載量や稼働時間、配送制約などの条件を入力すると、システムが何十万通りもの候補からコストや時間を考慮した最適ルートを自動で提案してくれます。
車両ごとの稼働状況はグラフで見える化され、必要に応じて人が手動で微調整することも可能です。
この結果、従来は丸2日かかっていた配車計画の見直しが、数時間で完了するようになりました。
土地勘がない担当者でも配車業務をこなせるようになり、業務の標準化と引き継ぎのしやすさが向上しています。
積載率の改善やムダな走行の削減にもつながり、コスト面でもメリットが出ています。
事例⑥AI-OCRで紙帳票の入力作業を削減し、月400時間を削減
山九では、作業日報や請求書、点検記録、出勤簿など、さまざまな紙帳票が現場で使われていました。
従来のOCRでは手書き文字の認識精度が十分ではなく、多くの帳票は結局人手で入力する必要があり、担当者の負担が大きくなっていました。
そこで同社は、AI-OCRツール「DX Suite」を導入しました。
手書き文字を高い精度で読み取り、フォーマットがバラバラな帳票にも対応できるのが特徴です。帳票の仕分けもAIで自動化できるため、入力前の準備作業も効率化されました。
導入から約1年で全国の拠点に浸透し、点検記録や作業日報、請求書、出勤簿などを合わせて、月間約400時間の作業削減効果が出ています。
単に時間が減っただけでなく、入力作業に伴う精神的な負担も軽くなり、残業削減や業務の質の向上にもつながりました。
生まれた時間を、これまで取り組めていなかった業務に振り向けることができるようになっています。
事例⑦荷主とドライバーをつなぐ配送プラットフォーム
物流業界では、小口配送の増加やドライバー不足、スポット配送の手配に時間がかかることなどが課題となっていました。
荷主側は「すぐに車両を押さえられない」、ドライバー側は「安定した仕事に出会いにくい」といった問題を抱えています。
CBcloudは、荷主とドライバー・運送会社を直接つなぐ配送プラットフォーム「PickGo」を提供しています。
荷主は管理画面から配送依頼を登録すると、登録ドライバーのスマートフォンアプリや運送会社の管理画面に一斉に通知が届き、ドライバーがエントリーする仕組みです。
さらに「PickGoスコア」という独自の評価制度で、ドライバーの実績やサービスの質を見える化しています。
この仕組みにより、荷主は素早く車両を手配できるようになり、機会損失を減らせるようになりました。
配送状況や到着予定時刻もシステム上で確認できるため、顧客への説明もスムーズです。
スポット便のコストが1件あたり数百〜1,000円程度下がった事例も出ており、業界全体の効率化にも貢献しています。
物流DXのメリット
物流DXを進めると、日々の業務がシンプルになり、無理のない運用ができるようになります。
特に、人手不足が続く中では、作業の負荷を減らしながら高い品質を保つことが大きな課題です。
ここでは、物流DXで得られる主なメリットについて、次の4つのポイントに分けて詳しく説明します。
- 業務のムダが減り、生産性が向上する
- 属人化の解消で、誰でも同じ品質で作業できる
- 顧客とのコミュニケーションがスムーズになる
- データに基づく判断がしやすくなる
これらは、他業界のDXでも共通して得られる効果です。
特に「社内でDXを回せる体制づくり」や「DX人材の育成」の重要性は、以下の記事でも詳しく紹介されています。
なぜDX内製化が必要なのか？課題や企業の成功例と失敗事例や進め方
業務のムダが減り、生産性が向上する
手作業や電話による調整が多いと、どうしても作業時間が長くなり、ミスも起きやすくなります。
DXを導入することで、情報を一元化でき、二重管理や手戻りが減ります。結果として、同じ人数でもより多くの仕事をこなせるようになります。
属人化の解消で、誰でも同じ品質で作業できる
経験者に頼り切った運用が続くと、担当者が変わっただけで品質が揺らぐことがあります。
DXの仕組みを取り入れることで、作業手順が標準化され、誰でも同じ精度で業務を進められるようになります。
新人教育の負担も減り、チーム全体の安定につながります。
顧客とのコミュニケーションがスムーズになる
配送状況の問い合わせにすぐ答えられるようになり、顧客の安心感が高まります。リアルタイムの情報共有ができれば、トラブル発生時の対応も早くなります。
顧客満足度の向上は、リピート率にも直結します。
データに基づく判断がしやすくなる
感覚ではなく、実際のデータをもとに業務を見直せるようになります。
たとえば、どの時間帯に負荷が高いのか、どのルートが効率が悪いのかなど、数字で改善ポイントを特定できます。
経営判断もしやすくなり、中長期的な戦略を立てやすくなります。
物流DXの進め方
物流DXは、一度に大きく変えるのではなく、段階的に進めることで効果が出やすくなります。
現場の理解やデータの整備が必要になるため、焦らず少しずつ取り組むことが大切です。
ここでは、物流DXを進めるうえで押さえておきたい流れを、次の6つに分けて説明します。
- 現在の業務や流れを整理する
- 課題を見つけ、改善したいポイントを明確にする
- 必要なデータを集める仕組みを整える
- ツールを選び、小さく試してみる
- 現場で運用し、浸透させる
- 効果を確認して、改善を続ける
上記のDX推進の流れは、物流に限らず、さまざまな業界で共通している基本です。
物流業のDX推進については、国土交通省が公開しているPDF資料「中小物流事業者における物流業務のデジタル化実証」も参考になります。
DX戦略とは？経営戦略策定のためのフレームワーク・ロードマップ・事例
①現在の業務や流れを整理する
最初にやるべきことは、現状の業務を一度見える化することです。
どこに時間がかかっているのか、どの作業が担当者に負担をかけているのかを整理しましょう。
現場と管理側の両方が、現状を正しく理解することが重要です。
②課題を見つけ、改善したいポイントを明確にする
業務を整理したら、次は「どこを改善したいのか」をはっきりさせます。
たとえば、「運行管理に時間がかかっている」「倉庫の作業スピードが安定しない」など、現場が感じている課題を丁寧に拾うことが大切です。
③必要なデータを集める仕組みを整える
改善を進めるためには、正確なデータが必要です。位置情報、作業時間、稼働状況などを集められる環境を整えていきます。
データがない状態では、改善の効果を判断しにくくなります。
④ ツールを選び、小さく試してみる
ツールの導入は、いきなり全体に広げるのではなく、小規模な範囲で試してみるのが効果的です。
いきなり大きく変えると現場の負担が増えるため、まずは一部の工程で使ってみて、実際の効果や使いやすさを確認します。
⑤現場で運用し、浸透させる
ツールを使えるかどうかは、現場での運用ルールに左右されます。
操作方法を共有し、相談しやすい環境をつくることで、スムーズに定着します。現場の声を取り入れながら調整していくことが重要です。
⑥効果を確認し、改善を続ける
DXは「導入して終わり」ではありません。
効果を定期的に確認し、必要に応じて改善を続けることで、はじめて成果が期待できるので、データに基づいて判断できる環境をつくることで、継続的な改善につながります。
また、
物流DXを支援する主なツール
物流DXを進めるうえで、現場の作業をサポートするツールは欠かせません。
ツールといっても複雑なものばかりではなく、業務を少し楽にするための“身近なシステム”も多く存在します。
ここでは、物流DXによく使われる主なツールについて、次の5つに分けて説明します。
- 配車管理システム
- 倉庫管理システム（WMS）
- 需要予測AI
- IoTトラッキングデバイス
- RPA・自動化ツール
これらのツールを使いこなすには、担当者がデータやシステムに慣れることも大切です。
人材育成や学習方法については、以下の記事も参考になります。
DX人材育成の事例や課題は？プログラムとロードマップの作り方
DX資格おすすめ13選！難易度ランキング・国家資格と民間資格を徹底解説
配車管理システム
配車管理システムは、車両の配置やルートを自動で最適化してくれるツールです。
紙やホワイトボードで配車表を作っていた場合、大幅に作業が楽になります。交通状況の変化にも柔軟に対応でき、現場の負担を減らせます。
倉庫管理システム（WMS）
倉庫内の在庫管理や作業手順を整理するのがWMSです。
入出庫作業をスムーズにし、在庫の偏りやダブルチェックのミスを防げます。
作業が標準化されるため、人に依存しない運用がしやすくなります。
需要予測AI
過去のデータをもとに配送量を予測し、必要な人員や車両を事前に整えることができます。
繁忙期や曜日ごとの波を読みやすくなり、ムダな待機時間や過剰な配車を減らせます。
IoTトラッキングデバイス
荷物の位置情報や温度をリアルタイムで確認できるデバイスです。
「今どこにあるのか」「条件に問題はないか」をいつでも見られるため、顧客への説明もスムーズになり、品質管理の強化にも役立ちます。
RPA・自動化ツール
伝票入力や請求書作成などの事務作業を自動化するツールです。
人手不足が続く中で、事務作業にかかる時間を減らす効果が大きく、管理部門の負担軽減にもつながります。現場と管理のどちらにもメリットがあります。
物流DXが活かせる業務シーン
物流DXは、特定の現場だけに効果が出るものではなく、業務全体のさまざまな場面で役立ちます。
特に、人手不足が続く企業では、日々の負担を減らしながら正確さを高めることが重要です。
ここでは、物流DXが効果を発揮しやすい業務シーンを、次の6つに分けて説明します。
- 配送ルートの最適化
- 倉庫内作業の自動化
- 車両・設備の稼働データ分析
- 需要予測による在庫の適正化
- 事務作業の自動化・効率化
- 配送状況の可視化と顧客対応の向上
こうした「業務の見える化」や「改善プロセス」は、製造業や工場のDXとも共通しています。
配送ルートの最適化
配送ルートの見直しは、物流DXの代表的な取り組みです。
AIを使って最適なルートを自動で計算すれば、移動距離や時間を短縮できます。
経験に依存しない運行計画ができるため、誰でも同じ品質で計画立案が可能になります。
倉庫内作業の自動化
倉庫では、ピッキングや仕分けなどの作業に時間がかかります。
ロボットや自動搬送システム（AGV・AMR）を導入することで、作業スピードが安定し、ミスも減ります。
作業者の移動距離が減るため、負担の軽減にもつながります。
車両・設備の稼働データ分析
車両の稼働データを集めることで、走行距離や待機時間を正しく把握できます。
こうしたデータは、業務の改善ポイントを見つけるうえで非常に役立ちます。
設備のメンテナンス時期も予測しやすくなり、トラブルの未然防止につながります。
需要予測による在庫の適正化
需要予測を活用すると、「いつ・何が・どれくらい必要か」を事前に把握できます。
過剰在庫の削減や欠品防止につながり、倉庫のスペースを効率よく使えるようになります。
仕入れや配送の無駄も減ります。
事務作業の自動化・効率化
伝票入力や請求書の作成など、負担の大きい事務作業をRPAで自動化できます。
入力ミスの防止や作業時間の削減につながり、管理部門の生産性向上にも効果がありますので、現場と管理部門が連携しやすくなる点もメリットです。
配送状況の可視化と顧客対応の向上
リアルタイムで配送状況を見られるようになると、顧客からの問い合わせにもすぐ対応できるようになります。
配送遅延の早期発見や、トラブル時の対応力向上にもつながりますので、顧客満足度を高めるうえで欠かせない取り組みです。
物流DXを支える人材育成と、Aidemy Business の実践的サポート
物流DXを進めるうえで、多くの企業が直面する壁は「システムよりも人材」「技術よりも現場の理解」です。
どれだけ優れた配車システムやIoTデバイスを導入しても、使いこなせる人材がいなければ効果が十分に出ません。
特に物流の現場では、以下のような課題を抱えていませんか？
- データの読み取りが苦手
- AI活用のイメージが湧かない
- ITに強い人が限られている
- 現場で学びの時間が取れない
こうした“人材と学びの課題”を扱えるサービスは多くありませんが、実務に直結する学びを提供するのがAidemy Businessです。
Aidemy Business は、物流DXにも必要な下記スキルを体系的に学べる、オンライン型の学習プラットフォームです。
- 生成AIの活用
- データ分析・可視化
- 機械学習の基礎
- DXリテラシー（デジタルスキル標準 DSS 準拠）
- 現場で使える改善思考・データ活用思考
さらに、Aidemy Business には次のような特徴があります。
- 生成AIや最新技術の講座を継続的にアップデート
- 年間50本以上の新コースを追加
- DSS準拠の必須リテラシー講座を完備
- 現役の実務者による“すぐ現場で使える学び”
- 10分単位の短時間レッスンで、忙しい現場でも続けられる
物流DXに必要なのは、「仕組みの導入」だけでなく、導入した仕組みを使いこなし、改善を続けられるチームづくりです。
Aidemy Business の学習内容は、 「現場でどう使うか」まで踏み込んでいるため、学んだ知識がその日の仕事に活かされます。
変化が激しい物流業界で競争力を維持するには、組織として“学び続ける力”が欠かせません。
まずは、DX推進の出発点として、Aidemy Business の資料をダウンロードしてみてはいかがでしょうか。
