特集 IT、AI、IoT 活用で変わる物流

MaaSと求車求貨システム
MaaS and backhaul service
長谷川雅行：株式会社日通総合研究所 顧問、流通経済大学 客員講師、中小企業診断士
略歴

早稲田大学卒業、1972年日本通運㈱入社、2009年㈱日通総合研究所退職。
現在は同社顧問、本学客員講師、日本物流学会理事（2007年～ 2019年）。
（著書）「ＳＣＭハンドブック」（2018年、共立出版）。「グローバル化と日本経済」（2009年、勁草書房）。「ロジスティクス用語辞典」（2007年、日経文庫）
いずれも共著。

［要約］ MaaSが国内外で進展しており、鉄道と自動車の異種交通機関でも導入が始まった。
MaaSの貨物版は、以前からある求車求貨システムと言えるが、IoTやAIの普及により、従来は人間系に頼っていた貨物とトラックのマッチングが、大きく変わろうとしている。求車求貨システムは、運転者不足や生産性向上にも資するところが大きい。今後は、各輸送機関における輸送に関するビッグデータを共有化して、MaaSのように各輸送モードをまたがる、インターモーダルな求車求貨システムの構築・運用が望まれるところである。にも指定地域内のバスや鉄道が乗り放題とな

1．MaaS を利用して感じたこと

るデジタルフリーパスや、観光施設の入場券

総 務 省 の ホ ー ム ペ ー ジ に よ れ ば、MaaS（Mobility as a Service）とは、「自動運転やＡＩ、オープンデータ等を掛け合わせ、従来を購入できる。
図１図１イズコのパンフレット（抜粋）イズコのパンフレット（抜粋）型の交通・移動手段にシェアリングサービスも統合して次世代の交通を生み出す動き」とされている。
筆者も、ＪＲ東日本と東急電鉄が連携して伊豆半島で展開している、「Izuko（イズコ）」というMaaSを利用してみたことがある。スマホにイズコの専用アプリをインストールす
ると、自宅から伊豆半島の目的地までの最適ルート・所要時間・運賃等が表示される。そ（出所：ＪＲ東日本
パンフレット）（出所：ＪＲ東日本
パンフレット）のなかから希望に合わせて、特急券や着駅から目的地までのワゴン車を予約すると、「予2019年４月のスタート以来、３ヵ月の実証

め着駅には無料送迎用に、オンデマンドのワ実験で２万人以上の観光客・地元住民の利用ゴン車が待っている」というものである。他（アプリダウンロード）があったと報じられ
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特集 IT、AI、IoT 活用で変わる物流ている。

を「荷主（運送事業者を含む）が輸送してほ同様のサービスは、小田急沿線でも始まっしい貨物の情報（量、種類、現在地、目的地、ており、さらにＥＶや自動運転などが進めば、希望運賃等）を掲示板やデータベース等に出

MaaSの発祥地フィンランドのように、マイし、運送事業者がこれに応募して成約した場

カーから公共交通機関への転換による、交通合に、荷主と運送事業者との契約締結に直接渋滞の緩和や温暖化対策に役立ちそうだ。

関与し、その対価を得る事業」と説明していわが国でも2018年に、トヨタ自動車がソフる。

トバンクなどと、MaaSを開発して地方のオ

かつては「水屋」と呼ばれて、１本の電話

ンデマンド交通などの移動サービスを目指回線だけで荷主と運送事業者を仲介（マッチす、モネ・テクノロジーズを設立した。同社ング）していた。には、トラックメーカーからはトヨタ自動車

1990 ～ 2000年頃、通産省（当時）の肝い系の日野自動車と、物流事業者からは、既にりもあり、ＩＴベンダー系などが求車求貨シ「ロボネコヤマト」などで自動運転の実証実ステムを開発・参入した。新規参入者は、荷験を開始しているヤマトＨＤが当初から参加主（元請運送事業者）と実運送事業者をｅ－している。また、2019年6月にはいすゞ自動マーケットプレイス（電子商取引市場）で仲車の参加も報道され、旅客輸送だけでなく貨介することで収益を挙げようとしたのであ物輸送の分野でもMaaSの進展が期待される。

る。折からのＩＴバブルで、彼らには総合商イズコやフィンランドの「MaaSグローバ社やベンチャーキャピタルなど出資したが、ル」が展開する「Whim（ウイム）」は、旅多くの事業者は事業化できず撤退を余儀なく

客サービスであるが、上述のトラックメーされた（総合商社の子会社であったロジリン

カー・物流事業者の動向をみて、イズコを利ク・ジャパンは、求車求貨システムを日通に用しながら、かつて日通在勤当時に担当した売却して解散）。

「求車求貨システム」のことを思い出した。

各社の撤退理由として、①ｅマーケットプレイスのアクセス性（スマ２．求車求貨システムの変遷
求車求貨システムについては、「求貨求車」

ホが無く、電話・ＦＡＸだけ）②荷物をマッチングすることの複雑性（図２参照）「求荷求車」「求車求荷」あるいは「帰り荷斡が挙げられるが、筆者の経験では旋」「マッチング」などさまざまな表現があ③与信・運賃決済システムるが、ここでは以下の国土交通省ホームペーも重要ではないかと思う。与信には実運送事ジに従い、「求車求貨」システムと表示する。

業者の信用度（信頼性・輸送品質）も含まれ国土交通省のホームページでは、「貨物取る。現在、最も大規模な求車求貨システムで次事業」の事例として「求車求貨システム」

ある日本貨物運送協同組合連合会（日貨協連）

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特集 IT、AI、IoT 活用で変わる物流の「ＷｅｂＫＩＴ」では、個々の運送事業者チングが不要であり、荷主も、付帯的なサーではなく、各協同組合が構成員となっているビス（倉庫入れ・返品引き取り等）より、「すのはその現れと言える（同連ではトラック側ぐ運んでほしい」という緊急性を重視していの立場から「求荷求車ネットワーク」と呼んる。

でいる）。

同社では、ドライバー（個人事業主）から、成約運賃の1割を手数料として収受しており、図２図２求車求貨システム
求車求貨システムヒューマン系のマッチングが必要で、手間がかかる大型・普通トラックはやらないと言っている。また、貨物利用運送事業も届出ている。
ドライバー（個人事業主）からの登録はスマホが必須であり、同社とドライバー間の連絡は全て専用アプリで、ＧＰＳにより常時位（出所：筆者作成「流通経済大学『日通寄附講座』」資料）置管理が可能となっている。

（出所：筆者作成「流通経済大学『日通寄附講座』」資料）

その後、①②③をカバーすべく、図２の

図３パンフレットの配送マッチング率、依ヒューマン系のマッチングとＩＴを組み合わ頼からエントリー（ドライバーから引受け申せた求車求貨システムで成長したのがトランし出）までの時間には驚かされる。

コムである。同社は「アジャスター」と呼ばれる担当者が、安価・高性能になったＩＴで詳細な荷主・貨物・運送事業者・車両情報な

かつての「電話１本の水屋商売」からは大きく変わっている。
図３図３ＰｉｃｋＧｏ（抜粋）
ＰｉｃｋＧｏ（抜粋）

どを画面上でリアルに確認して、ヒューマン系のマッチングを実施している。また、同社
では、国土交通省ホームページのような「運送取次事業」だけではなく、同社が「元請」3として荷主に対して一貫運送責任を負う「貨物利用運送事業」を行っていることが、荷主（元請運送事業者）からの信頼に繋がっている。
さらに最近では、スタートアップ企業であ（出所：ＣＢｃｌｏｕｄ社パンフレット）（出所：ＣＢｃｌｏｕｄ社パンフレット）

るCBcloudのPickGo（kは逆向き）などが急速に伸びている。上記②をカバーするために軽貨物車に限定している。軽貨物であれば一般雑貨が多いので、特別なヒューマン系マッ

３．海外の事例
海外においても新たな求車求貨システムの21

特集 IT、AI、IoT 活用で変わる物流展開が見られる。ここでは、米国のUberと、満幇集団（フル・トラック・アライアンス・中国の満幇集団について簡単に紹介したい。

グループ）は、2017年に貴陽貨車幇科技と江（１）Uber Freight

蘇満運軟件科技の競合2社の合併で創立した。

Uberについては、自動運転・タクシー配

ソフトバンクなど複数のファンドが19億ドル車システム以外に、「貨物斡旋システム」でを出資している（ソフトバンクは、国内では

あ る ス マ ホ ア プ リUber Freightを2016年 かモネ・テクノロジーズ、国外ではUber・満ら米国内でリリース展開している。米国では

幇集団など、多くのMaaS企業に出資してい荷主の貨物をトラック運送事業者（その殆どる）。

は個人営業のオーナートラッカー）に紹介す

中国の大型トラック業も米国同様に、個人るフレート・ブローカーという業態がある。

事業主が大半である。筆者が大連でみたようトラック運送最大手のC・H・ロビンソンに、以前は、ドライバーは運転手が大都市の社も、フレート・ブローカー事業の比率が高トラック市場で掲示板を見て貨物を探していい。Uberは、そこに着目してタクシー配車た。貨物が見つかるまで時間もかかり、空車アプリを貨物向けに手直ししたUber Freightで長距離を戻るケースもあった。

をオーナートラッカーに配布して、物流版

同集団は、Uber Freigt同様にスマホアプ

Uber（物流版MaaS）を提供している。既にリで、荷主とドライバーを効率的にマッチン100万単位のアプリダウンロード件数と言わグできるようにした。同集団では、「積み荷れる。

を探す時間は2.27日から0.38日になり、月間Uberが想定する貨物輸送サービス市場規

実車走行距離は9000kmから1万2000kmに増模（米国内）は、2018年現在が1.3兆ドルで、えた。トラック運転手の収入は2割増えた」

そのうちUberのシェアは3.6億ドルで、そのと述べている。

発展性は大きいとしている。また、Uberでまた、登録ドライバー（アプリダウンローは欧州への進出も予定している。

ド）数は650万以上、同集団大型トラック運（２）満幇集団送のシェアは7割（詳細不明。アプリダウン

次に、中国最大の求車求貨システム運営企業の満幇集団である。

ロード数／大型トラック登録台数？）とも言われており、今後は自動運転に進出する計画

10年以上も前に、筆者が大連のトラック市である（筆者は、中国の法規制等からは、早場（求車求貨の取引市場）を見学した際は、期に自動運転の商用化が進むと想定していトラックターミナルのホームに、行先・貨物・る）。

運賃を書いた札が掲げられており、ドライバーはその中から自分が運びたい貨物を選んで、荷主に電話していた。まるで、中央卸売市場のセリ場のようであった。
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４．今後の展開
旅客輸送におけるMaaSと貨物輸送におけ特集 IT、AI、IoT 活用で変わる物流

るMaaS（求車求貨システムはその一つ）をが有効と思われる。それには、膨大なマッチ概観してきて、気が付いたことがある。

ングデータを放り込んで、さまざまな貨物・旅 客 輸 送 に お け るMaaSは、 イ ズ コ・輸送の条件等をＡＩに学習させる必要があ

Whimにしてもマイカーから公共交通機関る。そのためには、数多くのデータを集めら（鉄道・バス）への転換により、公共交通のれるかが勝負となろう。

利用が増えて事業者収入が増える。一方、貨求車件数・求貨件数等は、各企業の企業秘物輸送は、旅客輸送と異なり、MaaSで便利

密でもあり公開されていないが、全ト協・日になったからと言って、新たな輸送需要が誘貨協連のWebKITは加盟組合員のための協同発されるわけではない。自営転換もかなり進組合運営のためか、求荷件数と成約件数が公んでおり、新たな輸送需要があるかが今一つ開されている。それによれば2018年度はそれ分からない。

ぞれ、1,927,949件、277,064件と多い。

既存の貨物輸送量（パイ）の中での、実車また、データ収集・分析・ＡＩへの教育を率や積載率の向上という効率化の部分はある

行うデータサイエンティストは払底していが、誰が、MaaSのコスト（MaaS事業者の収る。

入）を負担するのだろうか。

斡旋手数料だけで、あまり儲かりそうもな旅客ではバス・タクシー・鉄道等、収益がい、「トラック運送MaaS」業界に超高級取り増えた供給側あるいは、国・地方自治体が負のデータサイエンティストが来るだろうか。

担している。貨物輸送のMaaSでは、荷主・（２）ビッグデータの活用運送事業者の両方とも収益が挙がらない場

ビッグデータを収集して、物流の効率化に合、どちらが負担するのか、悩ましい問題で役立てようという取り組みは、既に各企業がある。

展開している。

上述の例では、CBcloudのケースでは、貨ニューレボ社では、ロジクラという在庫管物軽自動車運送事業者が荷主からの収受運賃理システムを無償または廉価で提供する代わの1割をCBcloudに収めている。満幇集団でりに、利用者から在庫データの提供を受けては「荷主が負担している」と言っている（こおり、そのビッグデータを活用した次の事業

れは、中国の場合「届け先まで元払い」では展開を計画中である。

なく、着荷主が運賃負担するFOBによる？）

日通総合研究所では、「ろじたん」という誌面も尽きたので、今後の展開について幾庫内作業分析システムを安価に提供する代わつか私見を述べたい。

りに、庫内作業データを収集している。最近（１）ＡＩの活用

では、トラック運送にも同様のシステムを提トランコム社のアジャスター担当者のよう供している。

な人間系のマッチングに、システムが取ってこのように、膨大な物流データを各社から代わるには、ＡＩによるディープラーニング収集することができるが、運行データは、企23

特集 IT、AI、IoT 活用で変わる物流業秘密なのでなかなか公開しないが、クラウそうでないと、上述のデジタルフォワー

ド型の運行管理システムを各社で共用すれ

ダーのように荷主主導の貨物斡旋システムがば、車両のマッチングだけでなく、最も効率先に作られてしまって、物流業界はいつまで的な輸送経路をＡＩが推薦する「ＡＩ運行管経っても「下請体質」から抜けられないこと理者」も可能である（先ほどの日貨協連では、になる。

ペッパー君によるロボット点呼も開発し、幾MaaSをはじめ、ＡＩ・ＩｏＴ・ビッグデー

つかのトラック運送業者で導入が始まった）。

タ・ブロックチェーン・自動運転など、新し

このように、どれだけ多くの貨物・車両デーい技術をいかに利活用するかが、物流業者にタを「共同」で集めて、スピーディ（リアル）も問われている時代である。に 空 席 情 報 を 提 供 で き る か が、 貨 物 輸 送MaaSの課題ではなかろうか。
（３）全モード総合運行システム
さらに考えを進めれば、イズコが鉄道（JR・民鉄）だけでなくバスまでも対象としているように、トラックだけでなく、鉄道・海運・航空などの「空席情報」と共有化した、全輸送モードを横断する「総合運行システム」を構築することも可能である。
空船情報を外部に公開して、運賃を叩かれるくらいなら係船して、海運市況の回復を待つというのが、国際海運とくに不定期船業界の慣行である。
それに対して、
ブロックチェーンを活用して、空き船腹を埋めて安い運賃を引き出そうというのが、米国フレックスポート等のデジタルフォワーダーの考え方である。わが国では、既に、国交省が内航船の空き情報を共有化・公開して、トラック輸送から内航輸送にシフトさせようという取り組みが始まっている。
そこで、例えば、全輸送モードが会員として参加している（一社）日本物流団体連合会あたりに、ナショナルマッチングセンターを作ってはどうだろうか。
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参考文献
1. 長谷川 雅行「求車求貨システムの光と影」企業診断 第48巻第11号（2001）
2. 長谷川 雅行「物流の最近の動向6 物流新技術」
流通ネットワーキング2013年11･12月号
3. 経 済 産 業 省「 特 集 移 動 革 命MaaSが 拓 く 未 来 」
METIジャーナル（同省HP。2019年6月）
4. 総 務 省・ 経 済 産 業 省・ 国 土 交 通 省・JR東 日 本・
Whim・トランコム・CBcloud・Uber・満幇集団・全ト協・日貨協連・ニューレボ・日通総合研究所などの各ホームページ
追補
本稿の入稿後、CBcloud社はSGHD・ANA・ソフトバンクとそれぞれ提携した。
ANAとの提携は、4−（3）の先駆けが期待できる。
なお、空き倉庫スペースのマッチングも、SOUCOなどが事業展開している。