特集 持続可能な物流を考える

物流DXによる物流の持続可能性
Logistics sustainability through logistics DX

宮里 隆司 : 株式会社 NX 総合研究所
AI/DX 戦略コンサルタント
略歴九州大卒。1980 年、日揮入社。2002 年、ユーキャン入社。12 年、脳機能分野の IT 開発スタートアップを起業。16 年、日通総合研究所（現 NX 総合研究所）に入社。人材開発部門、テクノロジー部門を経て 19 年、DX コンサルティング部門の立ち上げに伴い AI/DX 戦略を担当。現在に至る。

労働力不足や低い生産性を解決するDX

く使われている産業ロボットは腕のような形をしていることが多い。また、物流で活躍しているロボットは、無人搬送車（AGV）や現在、物流の持続可能性は労働力不足や低無人搬送フォークリフト（AGF）など、車のい生産性などの問題によって脅かされていような外見をしているものもある。さらにいる。これに対して、こうした問題を根本的にえば、現在急速に開発が進んでいる自動運転解決する手段として期待を集めつつあるのが車も、その実態は一種のロボットということDX である。DX とはデジタルトランスフォーができるのだ。このように、AI とロボットメーションの略であり、ごく簡単にいえば「デはいつの間にか、様々な場所で人間に代わっジタル技術による変革」を意味する。デジタて危険で負担の重い作業を引き受けるようにル技術は広く捉えればあらゆる IT 技術が含なっている。

まれる。しかし、変革を推し進める原動力とこうした代替は肉体労働だけに限らず、多して真に注目すべきデジタル技術は AI（人くの精神労働についても人の作業を AI やロ工知能）とロボティクスである。なぜなら、ボットが引き受けるようになっている。例え現在の AI は以前なら人間しかできなかった

ば、ある企業の物流部門では従来、人が出荷高度な判断や予測といった知的能力を持つよ量予測を行っていた。しかし、コロナ禍でうになっているからである。また、そのようEC（電子商取引）が急速に拡大したため予な AI を搭載したロボットは高度な知的能力測が困難となり、出荷量予測をもとにした倉に支えられて各種の作業を柔軟に処理できる庫の人員配置にも影響が及んで人員の過不足ようになりつつある。

が発生したという。そこで、AI による高度ちなみに「ロボット」と聞くと人間に似たの判断・予測モデルを導入したところ、実際外見の鉄腕アトムのような姿を想像する人がの出荷量と予測の誤差率が 42.0% から 16.8%少なくない。しかし、かならずしもそのように大幅に低下し、また予測に費やす工数も約な形状であるとは限らない。実際、工場でよ80% 削減できたとのことである。

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このように DX の進展によって物流現場でつまり、物流の持続可能性に脅威を与えては、これまで人が担ってきた肉体労働や精神いる労働力不足問題は、物流 DX を本格的に労働が AI やロボットによって肩代わりされ推し進めるならば解決する可能性があるのでるようになっている。この傾向は、AI やロある。では、生産性はどうだろう。例えば、ボットの性能が向上するにつれ、ますます強国土交通省が公開している「物流・配送会社まっていくだろう。野村総合研究所が英オッのための物流 DX 導入事例集」に掲載されてクスフォード大と共同研究した試算によるいる事例では「AGV 導入の結果、生産性がと、2030 年頃において AI やロボットで代替」といった数値が示されて15% 向上 ＊2（p9）されている可能性のある物流分野の職種といるものがある。また、物流の事例ではない

その代替確率は次のようになったという＊1。

が、製造業におけるロボット導入で生産性が肉体労働については、包装作業員や積卸作業「1.25 倍 」
「2.5 倍 」「1.5 倍 」「3.0 倍 」 な ど、員が 99.7% で倉庫作業員が 99.4%、トラック軒並み向上している結果となっている ＊3。

運転者が 94.7%。また、物流企業には一般事

このように、AI やロボットの導入により生務員も働いているが、一般事務員の代替確率産性も向上する可能性が高いといえる。

は 99.7% と試算されている。
94.7%。また、物流企業には一般事務員も働いているが、一般事務員の代替確率は 99.7%と試算されている。

※ AI とロボットで完全自動化した倉庫のイメージ※AI とロボットで完全自動化した倉庫のイメージ

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つまり、物流の持続可能性に脅威を与えている労働力不足問題は、物流 DX を本格的に推特集 持続可能な物流を考える

本格的な DX とは何か？

技術導入では労働力不足や低い生産性などの問題を根本的に解決することはできない。

労働力不足や低い生産性などの問題は物では、どのような DX なら深刻な問題を解流 DX を本格的に推し進めるならば解決する決する手段たり得るだろうか。この点を明確かもしれない。では、そこでいう「本格的なにするには、経営学者のマイケル・ポーターDX」とはどのようなものだろうか。DX と博士が 1996 年に「戦略とは何か」という論は簡単にいえば「デジタル技術による変革」

文で述べている視点が手掛かりになる。同論のことだと冒頭で述べた。しかし、実は、世文でマイケル・ポーター博士は経営上の取り間的にはもっとはるかに広い意味で理解さ組みを「業務の効率化」と「戦略」に区別すれている。具体的には DX という概念を最初る。博士によると、業務の効率化とは「競争に提唱したエリック・ストルターマン教授の相手とほぼ同じ活動を競争相手より効率的に説明が参考になる。ストルターマン教授が行う」こととされる。これに対して、戦略と2004 年に公表した当時の説明によると DX

は「ライバルとは異なる活動を行うこと、もとは「デジタル技術が人間生活のあらゆる側しくは似通った活動を異なるやり方で行うこ面に引き起こした、あるいは影響を与えた変と」である＊5。

化＊4（筆者訳）」とされている。ストルター

博士のいう「似通った活動を異なるやり方

マン教授は、この時点では DX の説明に「変で行うこと」とは自社の業務に限定して考え化（changes）」という単語を用いているのでれば「既存業務を従来とは異なるやり方で行ある。英語で「changes」とはとても広い意うこと」すなわち「既存業務の変革」である味を表し、「transformation」という単語の持と理解できる。同様に「異なる活動を行うこつ「根本的に変えること（変革）」といったと」とは「新規事業の創出」ということにな意味合いはかなり薄れてしまう。

る。もちろん「ほぼ同じ活動をより効率的にこうした事情もあって、当初から「DX」行う」こととは「既存業務の効率化」を意味という言葉は、デジタル技術を用いさえすれする。まとめると、そもそも経営上の取り組

ばどのような取り組みでも含まれるかのよう

みは「既存業務の効率化」と「戦略的な取りな使われ方をされてきた。例えば、デジタル組み」に分けられ、後者はさらに「既存業務技術さえ用いればよいのだから、社員にタブの変革（従来とな異なるやり方で行うこと）」

レット端末を配布する取り組みも DX に含まと「新規事業の創出」に分けられるのである。

れる。さらに、社内にコラボレーションツー

そして、この分類は DX についても当てはめルを導入するだけで DX を実行したことになることができる。つまり、「既存業務の効率るというわけである。こうした取り組みは確化」を目的とした DX、「既存業務の変革（従かに既存業務の効率化を進めるには役に立つ

来とな異なるやり方で行うこと）」を目的とかもしれない。しかし、その程度のデジタルした DX、そして「新規事業の創出」を目的

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特集 持続可能な物流を考えるとした DX の３種類の DX が存在するのである。

確かに、何十年もの間、日本企業は根本的な変革に取り組むことはなかった。むしろ、では、労働力不足や低い生産性などの問題既存業務の効率化に倦まずたゆまず熱心に取を根本的に解決するには、どのレベルの DXり組んできたからこそ経済発展を遂げてきたが必要となるのだろうか。少なくとも、従来のである。つまり、業務改善ないし業務効率の業務のやり方を維持し効率化を図るだけの化という考え方は日本のビジネスパーソンの「既存業務の効率化」を目的とした DX では、強固な DNA として根付いているのである。

問題の根本的な解決は難しいだろう。懸案としかし、今やその第二の天性が根本的な変革なっているのは物流の持続可能性そのものをの重大な障害となりつつある。その理由は、脅かしている労働力不足や低い生産性といっ企業を取り巻く環境が激しく変化しているかた深刻な問題なのだ。必要となる手段は、従らである。日本企業が過去、既存業務の効率来とはまったく異なる活動ないしやり方を模化に取り組むだけで成功できたのは、単に経索する戦略的な取り組み、すなわち本格的営環境が長期間安定しており、大きな変化がな DX とならざるを得ない。それは、「既存なかったからに過ぎない。その経営環境が激業務の変革（従来とな異なるやり方で行うこ動しつつある。だからこそ、物流の持続可能と）」を目的とした DX と「新規事業の創出」性が深刻な問題となっているのだ。

を目的とした DX である。

DX の取り組みにおいて、このような考え方の癖が強く影響するのが「課題抽出」の場

なぜ、物流企業は本格的 DX に踏み出せないのか？

面である。日本のビジネスパーソンが業務の現状を見て、真っ先に思い浮かべるのは「どこに改善ないし効率化の余地があるだろう本格的な DX を推し進めるならば、労働力か」という発想である。そして、その発想で不足や低い生産性といった物流の持続可能性止まってしまう。このような話を日本のビジに脅威を与えている要因を解消できる可能性ネスパーソンにすると、むしろ「その考え方がある。にもかかわらず、国内のかなりの物の何が問題なのか」と反論されるほどである。

流企業は本格的な DX に二の足を踏んでいるそれほどまで染みついた考え方なのだ。成功のが現状である。その根本的な原因はどこに体験とはかくも恐ろしいものだといえる。

あるのだろうか。どうやら、原因は考え方に当然のことながら「どこに改善ないし効率あるように思われる。これは物流企業に限ら化の余地があるだろうか」という発想で取りないのだが、日本のビジネスパーソンの大多組む限り、抽出される課題は「既存業務の効数には、業務に関する問題解決と聞くと反射率化」の課題に限定される。絶対に「既存業的に「業務改善」ないし「業務効率化」と発務の変革」や「新規事業の創出」の課題は出想する癖があるのではないだろうか。

てこない。最初から虫眼鏡で対象を部分的に79特集 持続可能な物流を考える
見ているのだから、全体像をどう変えるかと＊1いった発想にはなるはずがない。そこが、問

出所：https://digital.asahi.com/articles/
ASM147S6MM14ULFA027.html＊2

出所：「物流・配送会社のための物流 DX 導入事例集」（2022 年、国土交通省総合政策局物流政策課）＊3

出所：「ロボット導入実証事業 事例紹介ハンドブック 2018」（2018 年、経済産業省 一般社団法人日本ロボット工業会）＊4

出所：論文「Information Technology and GoodLife」（Erik Stolterman 他、Umeå University）＊5

出所：「経営戦略の巨人たち」（ウォルター・キーチェル三世、2010 年、藤井清美訳、日本経済新聞出版社）

題の核心である。
では、どうすればよいか。初心に帰って「課題抽出」のイロハを学び直すしかない。その格好の指針となるものがデザイン思考である。デザイン思考は、モノやサービスをつくる場合に必要となる上流工程と下流工程のうち、上流工程に上手く取り組むための考え方・やり方のことである。例えば、建築では上流工程として計画や設計が必要であり、下流工程として実際の施工が必要となる。このうち建築家は上流工程の作業を担当する。つまりデザインを行うのだ。DX の場合もまったく同じであり、開発ベンダーが実装作業という下流工程を担当するのに対して、「何のために何をどのようにつくるか」という計画・設計の部分は DX の実施主体が自らデザインする必要があるのである。そのような作業を行うための考え方・やり方こそがデザイン思考である。
デザイン思考を学ぶと、課題の抽出や解決策の探索といった、およそ上流工程を実施するために必要となる各種の技能を習得することができる。こうした具体的な考え方を意識的に学ぶことによってのみ、第二の天性化している「業務改善」ないし「業務効率化」と発想する癖から抜け出すことが可能となるだろう。物流企業で働くビジネスパーソンの考え方が変わることによって、初めて本格的なDX に舵を切ることも可能となるのである。

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