ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について

ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後についてCurrent status and future of CPS / IoT solutions that enhance logistics
増田 悦夫：流通経済大学 流通情報学部 教授

略歴1977年3月電通大修士修了。同年4月日本電信電話公社（現在NTT）入社。
2002年3月NTT退職。同年4月より現職。日本物流学会・電子情報通信学会などの会員。

［要約］ IoT（Internet of Things）の進展に伴い、リアルの世界の様々な情報を収集・蓄積し、その分析を通して得られた知見等をリアルの世界にフィードバックすることによりリアルの世界を最適化していこうとするCPS（Cyber-Physical System）/IoTの構築に向けた取り組みが進みつつある。ロジスティクスの分野でもこの種の動きが始まりつつある。本稿では、特に民間企業におけるCPS/IoT化の取り組みを、IoTプラットフォームベースの事例とロジスティクスに特化したプラットフォームの事例の2つに分けて紹介した上で、実現の狙い、
デジタルトランスフォーメーション（DX）との親和性、CPS/IoTにおける従来のシステム（WMSやTMS）の扱いの3点について考察し、今後の方向性について展望した。
キーワード

ロジスティクス、CPS/IoT、プラットフォーム、トランスフォーメーション（DX）、サプライチェーン、WMS、TMS

１．はじめにへフィードバックするようなシステムである。我が国では超スマート社会（society5.0）の実現の基盤となっている仕組み（図1.1）
である。
図1.1

超スマート社会（society5.0）の仕組み

IoT（Internet of Things）の進展に伴い、その仕組みを活用し現実の世界とネットの世
界 を つ な ぎ 相 互 を 連 携 動 作 さ せ るCPS
（Cyber-Physical System）/IoTの 構 築 に 向
けた取り組みが各分野において進められている。CPS/IoTはセンサーなどにより現実の世界の営みをデジタルデータ化してサーバー上に収集・蓄積し、蓄積された極端に多くのデー
タから新たな知見等を導き出し、現実の世界
136

出所

内閣府

出所 内閣府図1.1 超スマート社会（society5.0）の仕組み

ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について

ロジスティクス分野においてもCPS/IoTているのに対し、CPS/IoTにおけるサーバー化の取り組みが始まりつつあり、成功裏に実上のシステムでは、サプライチェーン上の複現かつ運用された場合、現状の問題点の解決、

数の拠点、複数の拠点間、およびそれらにお新たな価値やサービスの創出が期待される。

ける営みを対象としている点である。

ロジスティクスにおけるCPS/IoT化を考

本稿では、以上のような状況を考慮し、ロ

えた場合、ネットとつながる現実の世界は、

ジスティクス分野における特に民間企業の主に、サプライチェーン上の拠点、拠点内でCPS/IoT化の取り組み状況をフォローするのモノの保管や仕分けといった営み、拠点間とともにそれらに関する考察や今後の展望をでのモノの移動に関与する輸配送手段やその示す。まず、第2章でCPS/IoTの概念を紹介

営みということになる。CPS/IoTの実現に当し、ロジスティクス分野への期待について述たっては、より広い範囲の現実空間を扱うこべる。続く第3章で、民間企業の取り組み事とから、情報収集や可視化、分析などを行う

例を、プラットフォームの違いから2つに分機能を持つプラットフォームを軸として提供

けて紹介する。第4章では、それらについて、する形態が一般的である。一方、拠点にあた実現の狙い、DX（デジタルトランスフォー

る倉庫さらには拠点間の移動にあたる輸配送

メーション）の現場においては、それを管理する情報シス

WMS・TMSの扱いの3点について考察する。

テ ム と し て、 従 来 よ りWMS（Warehouse

さらに第5章において今後に向けての展望をManagement System） やTMS（Transport

示し、第6章で全体をまとめる。

（注1）との親和性、および現状のManagement System）と呼ばれるものが利用されている。これらのシステムは、最近では、クラウドコンピューティング手法の進展を背景に、拠点でなくネットの先のクラウドサーバー上に配備される形態が進みつつあ

２．CPS/IoT とその取り組みへの期待
まず、CPS/IoTの概念とその取り組みに対する期待について示す。

る。また、倉庫業務や輸配送業務においては、
人手不足への対応などから、ロボットや自動

2.1

CPS/IoTの基本概念

走行車の導入による省人化・無人化に向けた現実空間とインターネットとがあまねく

検 討 が 積 極 的 に 進 め ら れ て い る。WMSや設置されたセンサーを介して接続されたシス

TMSも現実世界とのやり取りを行うシステ

テムに対して“IoT”という言葉が用いらムであり、特にクラウドサーバー上に配備され［1］（注2）、また、それを利用し、現実の世界れるものであれば、CPS/IoTと同じようなシの営みに対応するデジタルデータをサイバー

ステム形態と考えることもできる。基本的な空間に収集・蓄積し、それを分析することに違いは、WMS、TMSのそれぞれが個別の倉より得られた知見などを現実世界へフィード

庫、個別の拠点間やそこでの営みを対象としバックし最適化していこうとする仕組み（シ137ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について
図2.1

CPS/IoTとロジスティクス分野への対応づけ（注：総務省資料［4］に追記）

各種センサー/自動識別
技術

・低い輸配送効率
・労働力不足や長時間労働
・ラストマイル配送の効率化

サプライチェーン上のモノの保管や移動、その管理

・シェアリングや効果的な需給マッチングによる保管スペース、輸配送リソース(車両･ドライバー)の有効活用
・新たなサービスや価値の創出

図2.1 CPS/IoTとロジスティクス分野への対応づけ（注：総務省資料[4]に追記）ステム）がCPSと呼ばれている。IoT化の取イチェーン上のモノの保管や移動あるいはそり組みが進む中で、2010年前後から注目されの管理といった営みが対象であり、倉庫や輸るようになった［2］（注3）。このような概念に対配送車両などに設置された各種センサーや自し“デジタルツイン（Digital Twin）”とい

動識別装置を介して上記の営みを反映した

う用語が使用される場合もある［3］（注4）。IoT

データがインターネット上のサーバーに収集とCPSとは似たような概念であり、本稿ではかつ蓄積される。蓄積されたデータはAIな両方を包含する形で、CPS/IoTという表現をどにより分析し、その結果をシェアリングや用いる。

需給マッチングシステム等へ適用することに

図2.1に、CPS/IoTのイメージ図とロジス

より、低い輸配送効率、労働力不足や長時間

ティクス分野への対応づけを示す。CPS/IoT

労働、ラストマイル配送の需要増といった現は現実世界のあらゆるものをインターネット

状の課題を解決し得る解を導き出し、現実世と接続し、センシング、デジタル化により変界へフィードバックすることになる。

換されたデータをインターネット上のサーバーへ収集･蓄積する。さらに蓄積された多2.2

取り組みへの期待量のデータを分析し、その結果から社会課題

2020年2月に民間企業が物流関係者300人の解決につながる知見を見いだし現実世界へ

を対象に行った、物流や配送、物流システム

フィードバックする。このような流れを繰り［5］（TMS/WMS）に関する調査の結果 （図2.2）返すことにより社会全体を最適化していこうによると、IoTやAI、ロボット等の最新技術と い う 考 え 方 で あ る が、 当 面 は 分 野 毎 にの活用による物流改革で期待していることとCPS/IoTが構築され運用されていくものとして、トラック輸送の実車率・稼働率の向上思われる。特に、ロジスティクス分野につい（41.3%）、輸送のAIを活用したマッチングシてみた場合、現実世界としては、主にサプラ

ス テ ム（34.7 ％）、IoT活 用 に よ る サ プ ラ イ

138ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について
図2.2

［5］
最新技術の活用による物流改革で期待していること（N=300）トラック輸送の実⾞率・稼働率の向上

41.3

輸送のAIを活用したマッチングシステム

34.7

IoT活用によるSC上の在庫情報の共有

23.0

異業種企業間での共同輸配送の促進

20.0

隊列⾛⾏・⾃動⾛⾏による幹線⾼速道路物流

18.7

ラストワンマイル配送システム

18.7

完全無⼈の物流センターの実現

16.3

RFID･ウェアラブル機器等の活用による業務改善

13.0「ホワイト物流」の実現

10.7

他

0.3

特になし/不明

19.3
0

図2.3

5

10

15

20

25

30

35

40

50 [%]

45［5］
最新技術の活用による物流改革で期待していること（従業員規模別）

42.4

34.9

トラック輸送の実⾞率・稼働率の向上
25.0

42.3

35.8

輸送のAIを活用したマッチングシステム

45.3

36.8
15.2

20.8

IoT活用によるSC上の在庫情報の共有
16.3

異業種企業間での共同輸配送の促進
7.6

26.6

19.8
21.9

42.1

26.3

15.1

隊列⾛⾏・⾃動⾛⾏による幹線⾼速道路物流

37.5

23.7
9.8

17.0

ラストワンマイル配送システム

26.3
10.9

完全無⼈の物流センターの実現

15.8
3.3

RFID･ウェアラブル機器等の活用による業務改善

29.7

18.9
20.3

従業員規模
・〜99⼈(N=92)

14.2
14.3

・〜999⼈(N=106)

31.6

・〜4999⼈(N=64)・5000⼈〜(N=38)

10.9
12.3
9.4
7.9

「ホワイト物流」の実現
0

10

55.3

20

30

40

50

60

[%]

チェーン（SC）上の在庫情報の共有（23.0%）

IoT活用によるサプライチェーン（SC）上のが上位を占めており、CPS/IoTの利用による在庫情報の共有（42.1%）、輸送のAIを活用

ロジスティクスの変革が期待されていると言したマッチングシステム（36.8％）、RFIDやえる。従業員規模別での結果（図2.3）、特にウェアラブル機器、可視化技術活用などによ5000人以上の企業についてみた場合、トラッ

る業務改善（31.6％）などが高い割合となっ

ク 輸 送 の 実 車 率・ 稼 働 率 の 向 上（55.3%）
、

ている。
139

ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について

以上のように、CPS/IoTの実現に対する期できる。また、タイプAは従来システムの延待は高く、その期待に応えるべく導入に向け長上にある実現法と考えられ、従来システム

た取り組みが始まりつつある。

の資産をできるだけ継承しその機能拡充・高度化を図るボトムアップ的なアプローチと言える。一方、タイプＢはトップダウン的なア

３．ロジスティクスにおける
CPS/IoT 化の動向

プローチであり、従来資産の継承性よりも、

ロジスティクスの管理をCPS/IoT化する

AI、ロボット等の最先端技術を積極的に取取り組みが民間企業において始まりつつあ

り入れ、ロジスティクスの変革により直面する。その実現形態は大別すると次の2つになる課題解決を優先するアプローチと考えられる（図3.1）。

る。本章では、それぞれのタイプに関する取タイプＡ）IoTプラットフォーム機能を利り組み事例を紹介する。

用し応用分野のひとつとしてロジスティクス
3.1 IoTプラットフォームを基盤とする事例

管理システムを実現する形態
タイプＢ）物流/ロジスティクスに特化し自社が開発済みのIoTプラットフォームをたプラットフォームを利用し特定業界のロジ用いアプリケーションのひとつとしてロジス

スティクス管理システムを実現する形態

ティクス分野のIoTソリューションを提供す

上記2つのタイプのうち、タイプＡは、物る3種の事例を以下に示す。

流・ロジスティクス分野以外にも対応可能な分野横断型のIoTプラットフォーム機能を利3.1.1用するため、特化型のタイプＢよりも効率性

ションズ）

や対応のきめ細かさの面で劣る可能性が考え

LADOCsuite（東芝デジタルソリュー［6］」
LADOCsuiteは、「SPINEX（ｽﾊﾟｲﾝｴｯｸｽ）

られる反面、複数分野での利用を通してシスと呼ばれる東芝のIoTに基づき構築された物

テムが早期に安定するというメリットも期待

流サービスプラットフォームを使って提供さ

図3.1
分野1

複数分野に
対応可能

･･･

次世代型ロジスティクス管理システムの実現形態

物流/
ロジ分野

分野ｎ

･･･

業界i

ロジスティクスプラットフォーム

IoTプラットフォーム

サプライチェーン

･･

業界ｎ

物流/ロジスティクスの分野に特化

サプライチェーン

【タイプＡ】 IoTプラットフォームを基盤として実現する形態

140

業界1

【タイプＢ】 ロジスティクスに特化したプラットフォームを実現する形態

図3.1 次世代型ロジスティクス管理システムの実現形態

ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後についてれる物流IoTソリューションの総称である。

テータスと出荷後の配送ステータスとを連続輸配送データ、庫内作業データ、各種デバイして把握できるようにしている。

スから発生するIoTデータをサーバー上に蓄③「LADOCsuite ／ TQVA（輸送品質見え

積し、物流現場を支援することができる。以る化・分析 クラウドサービス）」（2017.11.8 ～）下のような3種のIoTソリューションが提供

日常的に輸送環境状態を把握する必要が。
されている［7］（表3.1）

ある荷物−冷凍・冷蔵食品、生鮮食料品、酒①「LADOCsuite/LogiTrace（追跡・所在管類、医薬品、フィルムなどの化成品−につい理サービス）」（2019.4.25 ～）て、温度・湿度・衝撃などの輸送環境情報と

荷物や輸送器材に貼付したRFIDタグなど

輸送業務情報を関係付け、輸送品質を「見えの個体識別情報を利用し、移動情報の自動読る化」、「分析」をするサービス

み取り、データフィルタリング（注：クラウ
3.1.2

ド側へ送信するデータを選択し通信費用を抑ロジスティクスIoTソリューション（NEC）

NECは、2015年7月に発表したIoTアーキ

制する機能）、セキュリティ通信、蓄積デー
タの見える化を行うサービス

テクチャ 5層モデル（L1:Device Computing、②「LADOCsuite/WMS（倉庫管理ソリュー

L2： 近 距 離 ネ ッ ト ワ ー ク、L3：Edgeション）」（新バージョン）（2019.8.20 ～）Computing、L4： 広 域 ネ ッ ト ワ ー ク、L5：
Cloud Computing）に基づく製品群を整備し、パスコが提供しているクラウド型動態管理システム「PLS（PASCO LocationService）」

翌 2016 年 9 月の車両位置情報と連携。配車計画に基づく車

Platform』という名称の「IoT基盤」を構築

両の積み込み予定に関するデータを「PLS」

している［8］。この特徴は以下のとおりである。

の配送データと結び付けることで、従来は（1）センサーやデバイスからのデータを最先別々に取り扱ってきた倉庫内の出荷作業ス

端AI技術で分析しやすい形に変換して収集表3.1に『NEC the WISE IoT［7］
物流IoTソリューション
「LADOCsuite」（東芝デジタルソリューションズ）

項 目
LADOCsuite

ｈｙ

概 要

備 考

東芝のIoT「SPINEX(ｽﾊﾟｲﾝｴｯｸｽ)」を基盤とする物流IoTソリューション。輸配送デー
タ、庫内作業データ、各種デバイスから発⽣するIoTデータを蓄積する物流サービスプラッ
トフォームをベースに提供される、物流現場⽀援のソリューション群

物流現場で取り扱われる荷物、パレットやカゴ台⾞などの輸送器材、⾞両などさまざまな/LogiTrace
個体のトレース情報をクラウド上に集めて蓄積しそれを管理･活⽤することで、配送先や 2019.4.25より提(追跡･所在管理サービス) ⾃拠点内にある輸送器材の所在管理の負荷の軽減や、物流コストの削減などを可能と 供開始
する輸送器材の追跡・所在管理サービス/WMS(倉庫管理ソリューション)

配⾞計画に基づく⾞両積込情報（配送予定）のデータを、パスコ社のクラウド型動態2019.8.20より提管理システム「PLS（PASCO LocationService）」の⾞両位置情報と連携し、庫内供開始
業務から輸送業務までをシームレスにつなぐことを可能とする倉庫管理ソリューション

/TQVA
冷凍・冷蔵⾷品、⽣鮮⾷料品、酒類、医薬品、フィルムなどの化成品のように⽇常的に2017.11.8より提(輸送品質⾒える化･分析 輸送環境状態を把握する必要がある荷物について、温度や湿度、衝撃など輸送環境
供開始
クラウドサービス)
情報と輸送業務情報の⾒える化と分析を可能とするサービス

141ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後についてし高速に処理できる。

ることでサプライチェーン全体の見える化や（2）IoTシステムに必要な機能群をビルディ

最適化を実現する。

ングブロックとして提供し、実証から本番ま②倉庫IoTソリューション：入荷検品、出荷でシームレスなシステム構築や移行が可能で検品、棚卸などの倉庫作業を様々なデバイス、ある。

最新の技術により効率化し倉庫業務の価値向（3）脆弱性管理やマルウェア対策などのサイ上を実現する。在庫・作業状態や作業進捗のバーセキュリティ対策によりセキュアで堅牢

リアルタイムな把握、作業実績の分析による性の高いシステムを構築できる。

業務改善など。

このIoT基盤とともに、事業の効率化や経③輸配送IoTソリューション：出荷から配送

営の革新に貢献する「ビジネスインフラ」を完了までの進捗管理機能をクラウドサービス

構築することにより、各種企業向け、社会イとして提供する。また、ドライバーの操作なンフラ向けに、高い価値を創出できる各種のしで、現在位置と到着予測時間を表示可能。

IoTソリューションを提供していくことにし

配送実績の分析を業務改善へ反映可能。

ており、これまでにいくつかを提供している。
特に、ロジスティクスIoTソリューションと

3.1.3

Hitachi Digital Solution for

して、「サプライチェーン統合管理」、「倉庫

Logistics（日立）

管理」「輸配送管理」を提供している（図3.2）、。

「Hitachi Digital Solution for Logistics」は、

即ち、以下の3つのソリューションを提供し日立のIoTプラットフォーム「Lumada（注5）」ている［9］。

のサービス群であり、物流業務のデータを収① サ プ ラ イ チ ェ ー ン マ ネ ジ メ ン トIoTソ

集・蓄積・分析することにより、物流業だけ

リューション：製造・物流・卸売・小売の各でなく製造業、小売業を含む様々な顧客のロ企業が持つIoT情報をリアルタイムに共有す

ジ ス テ ィ ク ス に 関 す る 課 題 を 解 決 し、 バ

［8］
図3.2 『NEC the WISE IoT Platform』
を基盤とするIoTソリューション体系
（NEC）

142

図3.2 『NEC the WISE IoT Platform』を基盤とするIoTソリューション体系(NEC)[7]ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について

リューチェーンの最適化を支援する。
日立は、対象とするCPS、即ちロジスティクスに特化

Hitachi Digital Solution for Logisticsの 第 一

した3種のプラットフォーム事例を示す。

弾として、
2019.4.1より「配送最適化サービス」
LOGISTEED（ 注6） 2021の 実 現 に 向 け（図3.3）を日本、中国、タイで提供を始めて

3.2.1

いる［10］。このサービスは、以下のような特たDX推進施策（日立物流）

徴を有している。

日立物流は、2021年に向けたビジネス構想①AIを活用した独自のアルゴリズムにより「LOGISTEED 2021」を2019年5月に策定し、実効性の高い配送計画を自動で立案する。

さ ら に2021年1月 に「DX戦 略-LOGISTEED②配送計画と実績の比較・見える化を実現で2021実現に向けて-」を策定し［11］［12］、CPS

き、さらにデータ分析により配送計画の精度と共創を2つの柱とするDXに向けた推進施も向上する。

策を公開している。そこでは、「CPSと協創③LumadaがオープンなIoTプラットフォー

による価値の創造」をDXの方針とし、そのムのため、顧客がすでに利用しているシステ

内容を「現場（フィジカル空間）にある多様ムのデータや他社サービス、オープンなデー

なデータをセンサーネットワークやシステム

タとも連携することが可能である。

で収集し、サイバー空間でそれらのビッグ

Hitachi Digital Solution for Logisticsと しデータをAIなどにより分析、知識化を行う。

て、今後、複数の配送網に跨がる「配送圏最そこで蓄えた情報や価値を現場に投入するこ

適化サービス」や広域での配送効率を高めるとで、さらなる現場力の強化を図るとともに、「輸送最適化サービス」などを提供していく

さまざまな協創パートナーとのオープンイノ

計画とのことである。

ベーションの活性化により新事業や新たなビ
ジネスモデルの創出につなげる。
」としてい

3.2

ロジスティクスに特化したプラット

フォームの事例る。
この方針の下に、DXの主要な推進施策と本節では、ロジスティクスネットワークを
図3.3

して、協創パートナーとともに新たな事業・［10］
配送最適化サービスにおける配送業務フローのイメージ
（日立）

図3.3

本ソリューションにおける配送業務フローのイメージ(日立)[10]143ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について
図3.4

［12］
LOGISTEED 2021の実現に向けたDXの推進施策（日立物流）［12］
図3.4
表3.2 LOGISTEED「LOGISTEED2021の実現に向けたDXの推進施策(日立物流)[12]
2021」の実現に向けたDXの推進施策（日立物流）

項 目
LOGISTEED 2021のDX推進の方針
エクスターナルDXSCDOS（※1）
SWH（※2）
SSCV（※3）

表3.2 「LOGISTEED 2021」の実現に向けたDX推進施策（⽇⽴物流）
概 要
CPSと協創による価値の創造︓現場(フィジカル空間)にある多様なデータをセンサーネットワークやシステムで収集し、サイバー空間でそれらのビッグデータをAIなどにより分析、知識化を⾏う。そこで蓄えた情報や価値を現場に投⼊することで、さらなる現場⼒の強化を図るとともに、さまざまな協創
パートナーとのオープンイノベーションの活性化により新事業や新たなビジネスモデルの創出につなげる。
協創によりデータを価値に変えるDX
サプライチェーン上の情報を⼀元管理・可視化し、課題解決をサポートする
⾃動化・省⼈化のノウハウとデジタル技術を組み合わせ、業界ごとに標準化したものを提供する
IoTテクノロジーを駆使して輸送事業者の業務効率化、事故ゼロ化を⽀援するサービスプラット
フォームのことで、このプラットフォームの構築により多様なパートナーとの協創により社会課題の解決に貢献する
業務効率化によりデータを集約するDX
社内の業務データや顧客のSCMデータを集約する

備 考

インターナルDX
デジタル事業基盤
倉庫内デジタルPF(プラット
顧客業界ごとに庫内作業の標準化を⾏い、複数拠点の最適運営を実現する
フォーム)
基幹システム刷新

基幹システムを集約・統合し、基幹業務の効率向上とガバナンス強化を実現

RPA(Robotic Process
VC21活動(Value Change & Creation 2021年度※)の⼀環として実施
Automation)導⼊推進
ポータルサイト構築
職位や所属などに応じて通知設定が可能なサイトを構築※1 Supply Chain Design & Optimization Services※2 Smart WareHouse※3 Smart Safety Connected Vehicle※業務改善活動の名称

ビジネスモデルの創出を推進する「エクスNECは、前項の日立物流と同様に、ロジ

ターナルDX」として3施策、自社自身の業務

スティクスにおけるDX戦略に向けた取り組

効率化をベ－スとして推進する「インターナ

みを展開している。即ち、「NECロジスティ（図3.4、
ルDX」として5施策を挙げている［12］クスプラットフォーム」の構想を掲げ、これ

表3.2）
。

に沿った形で各業界に対応するプラット
フォームの構築・運用を考えている。NEC

3.2.2

NECロジスティクスプラットフォー

ムの構想（NEC）
144

が考えるDXも、CPSの考え方に準じており、実世界の状況を様々な情報のセンシングとロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について
図3.5

NECが構築を目指すロジスティクス・プラットフォーム構想［14］図3.5 NECが構築を目指すロジスティクス・プラットフォーム構想[14]IoT技術によりデジタルデータ化し見える化

当社が提供している「MOVO（ムーボ）」とを行い（デジタイゼーション），さらにサイ

呼ばれる、IoTにクラウドを統合したオープ

バー空間上に吸い上げサイバーロジスティク

ンな物流情報プラットフォーム上で、業界・

スネットワーク上での分析・判断を行い（テ

事業者の枠を超えて物流ビッグデータが蓄

ジタライゼーション），実世界のロジスティ

積・利活用されることにより、ドライバー不クスネットワークにフィードバックするとい足等の物流課題を解決することを狙いとしてうものである。サイバーロジスティクスネッ

いる［15］。ビッグデータの蓄積については、

トワーク上に吸い上げた、在庫の場所、輸送

Hacobuが開発したソリューションを経由す状態，現場の作業状況などのデータはオー

るだけでなく、他社のアプリケーションとのダー単位で見える化するようにし、その下で連携により、より広範囲に行うことが想定さ最適なリソースの配置，最適なルートの選択，れている。

最適なサプライチェーンの構築を実現しよう（図3.5）。
としている［13］［14］3.2.3

Sharing Logistics Platformの 構 想（Hacobu、他）
Sharing Logistics Platform（図3.6）は、新興企業のHacobuが、2019年9月、多業種企業

４．CPS/IoT 化の事例に関する考察
本章では、CPS/IoT化の2つのタイプ、即ち、
IoTプラットフォームベースの「タイプA」とロジスティクスプラットフォームベースの「タイプB」の事例について考察する。

（注：大和ハウス工業、アスクル、日野自動車など）とともに取り組みを推進する構想で、4.1各タイプの実現の狙いと特徴
145

ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について
図3.6

Sharing Logistics Platformの概要［15］図3.5 Sharing Logistics Platformの概要[15]
まず、CPS/IoT化の各タイプについて、そで劣る可能性が考えられる反面、複数分野での実現の狙いや実現上の特徴について示す。

の利用を通して、より安定したシステムの提（1）タイプAの狙いと特徴供が可能になるというメリットも考えられ

タイプAは、従来技術からの連続的な進化を従来の拠点管理や輸配送管理のシステムにる。
（2）タイプBの狙いと特徴

取り入れ、従来の資産をできるだけ継承する

一方、タイプBは、従来システムの継続性・形で高度化あるいは拡充を図っていこうとす

発展性よりも、直面する課題の解決に新技術る点に狙いがある。即ち、IoTの進展によるを積極的に活用しようとするトップダウン的

インターネットへの接続手段（通信規格など）

かつ戦略的なアプローチと言える。他社とのの拡充、ネット経由を基本とするクラウド化

競争や協創を意識して事業面で優位に立とうの進展、ビッグデータを扱える環境の充実やとする戦略的なアプローチでもある。最先端

AIなどのデータ利活用手段の充実といった技術を活用して抜本的な解決策を講じること

技術進歩を取り入れ、従来システムの生産性により想定以上の効果や新たな価値･サービ向上や省力化、品質向上を図ろうとしている

スの創出等、従来システムからの不連続的なと考えられる。事例として挙げているものは進展の可能性が期待できる。このタイプは、自社のIoTプラットプラットフォームを軸に最先端技術の動向に左右されるため、継続性

据え、それをベースにロジスティクスサービを担保する上でのリスクを伴う反面、従来シスを応用分野のひとつとして提供していく点

ステムをリセットあるいは自社が所有するコに特徴がある。ロジスティクスに特化したタ

アコンピタンスを取り入れた新規のシステム

イプBよりも効率性や対応のきめ細かさの面作りを指向できるため、ロジスティクスのイ146

ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について

ノベーションを引き起こす可能性がある。ま

産方法など従来の社会・経済システムへAI、た、このタイプは、CPSにおける現実空間をIoTなどのICTが導入される。

ロジスティクスの対象であるサプライチェー

第2ステップ：社会・経済システムは導入ンとしているため、それ以外の社会・経済活されたICTを活用できるように変革される。

動の現実空間の情報も活用したシステム作り

第3ステップ：ICTの能力を最大限に引きを行うためには、連携するためのインター出すことのできる新たな社会・経済システム

フェースなどを用意する必要があると考えらが誕生する可能性がある。

れる。

DXによって、例えば、製造業が販売した製品から集めたデータの活用により新たな

4.2

DXとの親和性サービスを創出したり、自動化技術を活用し

CPS/IoT化 に よ り デ ジ タ ル ト ラ ン スて異業種と連携や異業種への進出を図った

フォーメーション（DX）の実現が期待され

り、あるいはシェアリングサービスの進展でる。そこで、第3章で紹介したCPS/IoT化の2モノを所有する社会から必要な時だけ利用すつのタイプについて、DXとの親和性についる社会へ移行するなど、産業構造そのものがて考察する。

大きく変化していくと予想される。DXは、

まず、DXとはアナログをデジタルに変換システムや制度等が特定の分野、組織内に閉する「デジタル化」とは全く異なる概念であじて部分最適の形で運用されていた状態からり（注1）、デジタル化を通しての変革すなわち社会全体として最適な形態で運用される状態「デジタル変革」のことである。DXは、次の（図4.1）。
に変えることを意味している［17］ような段階を経て社会に浸透していき大きな影響を及ぼすとされている［16］。
第1ステップ：インフラ、制度、組織、生図4.1

以下、CPS/IoT化の2つのタイプについてDXとの親和性を考察する。
タイプAは、
サプライチェーン（ロジスティ

IoT、
ビッグデータ、AI等により進展するデジタルトランスフォーメーション［17］図4.1 IoT、ビッグデータ、AI等により進展するデジタルトランスフォーメーション[17]147ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について

クスネットワーク）だけでなくあらゆる現実

輸配送オペレーションの管理を行う情報シス

世界の収容を基本としているIoTプラット

テムとしてWMS（Warehouse Management

フォームをベースとしているため、このプ

System）、TMS（Transport Management

ラットフォーム上にはロジスティクス分野だ

System）が広く利用されている。これらのけでなく色々な分野のソリューションが位置

システムは1980年代に登場し、ある民間企業

づ け ら れ る。 最 初 は そ れ ぞ れ の 分 野 の ソの調査

リューションが独立が提供されるが、それら企業で物流に携わっている300人のうち約の運用を通してあるいはあらたな課題への対40％が導入済み、30％が導入予定あるいは導応としてソリューション間の連携や統合など入意向ありと回答している。また、WMSやにより広い範囲で最適化や新たな価値やサーTMSは拠点に配備される形態からクラウド

ビスを生み出せるソリューションの提供も可

上に配備される形態へのシフトが進んでい能と考えられる。即ち、スモールスタートでる。CPS/IoT化の取り組みが進む中で、現実運用開始し、長期的なスパンで空間的・分野

世界の物流拠点や物流リソース（車両、人、的に拡大していける可能性のある形態と考え機器）とつながるWMSやTMSはどのようなられる。

位置づけとなるか、それらの扱いについても一方、タイプBでは、CPSを構成する物理［5］によると、例えばWMSについては、整理が必要と考えられる。

空間はサプライチェーン（ロジスティクス

以下、この点について考察する。図4.2にネットワーク）が基本となる。ロジスティク

CPS/IoTにおけるデータやり取りとWMS/

ス分野における異なる企業との連携は可能でTMSに関するデータやり取りのイメージをあるが、ロジスティクスネットワークの変革示す。ここでは、やり取りされるデータの内をサプライチェーン以外の現実空間の状況も

容、人手介在によるやり取りか自動的なやり見て行おうとする場合には、そのための新た取りかの別、双方向（インタラクティブ）のなインターフェースを導入する必要があるとやり取りか片方向のやり取りかの別に着目し考えられる。このタイプはロジスティクス業て示している。

界における変革をタイムリーに実現すること

図4.2（a）のCPS/IoTの場合、現実世界（アが重視された形態と考えられ、分野を超えてナログ）とサイバー世界（デジタル）との間

社会・経済システム全体としての新たな価値のデータの流れは、現実世界をセンシングすやサービスをどのように創出していくかが課る場合とサイバー世界上での分析結果を現実

題と考えられる。

世界へフィードバックする場合とが分かれており、それぞれにおいて片方向であるのに対

4.3

既存システム（WMS･TMS）の扱い

し、 同 図（b） のWMSやTMSの う ち 特 にサプライチェーンにおける拠点内のオペ

WMSでは双方向（インタラクティブ）であレーションや在庫の管理、さらには拠点間のる。TMSについては、車両に搭載された端148

ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について
図4.2

CPS/IoTとWMS・TMSに関するデータのやり取り

デジ
ジタル
ルの世界
デ
タ の世界

上位システム全体
上位システム全体

上位システム全体
上位システム全体

ロジスティクス･ネットワーク
ロジスティクス･ネットワーク
管理システム（LNMS）
管理システム（LNMS）
And
And
/or
/or

ア
世界
界
の世
ナロ
グの
アナ
ログ

センシング
センシング
(自動)
(自動)

WMS
WMS

フィードバック(人手/自動)

TMS
TMS

ｵﾍﾟﾚｰｼｮﾝﾌﾟﾛｰﾌﾞ
ｵﾍﾟﾚｰｼｮﾝ
ﾌﾟﾛｰﾌﾞ ﾌﾟﾛｰﾌﾞ
ﾌﾟﾛｰﾌﾞ 指示
指示
ﾃﾞｰﾀ
ﾃﾞｰﾀ /指示/指示 ﾃﾞｰﾀ
ﾃﾞｰﾀ (人手)(人手)(人手/(人手/ ﾃﾞｰﾀ
ﾃﾞｰﾀ (自動)(自動)
自動)自動) (自動)
(自動)
or
or

物流拠点・
物流拠点・
拠点間物流リソース
拠点間物流リソース(車両･人)(⾞両･人)

サプライチェーン(ネットワーク)
サプライチェーン(ネットワーク)
サプライチェーン(ネットワーク)を取り巻く世界
サプライチェーン(ネットワーク)を取り巻く世界（ａ）CPS/IoTに関するデータやり取り（ａ）CPS/IoTに関するデータやり取り

サプライチェーン(ネットワーク)
サプライチェーン(ネットワーク)（ｂ）WMS･TMSに関するデータやり取り（ｂ）WMS･TMSに関するデータやり取り

図4.2 CPS/IoTとWMS･TMSに関するデータやり取り
CPS/IoTとWMS･TMSにおけるデータやり取り
図4.2

末から運転操作や車両・荷台の状態などをプと自動的なやり取りも想定される。また、

ローブデータとしてネット上へ自動で送信す

TMSの場合は、センサー経由で取得されたる部分はCPS/IoTにおけるセンシングと似上記プローブデータが車載端末経由で自動的ているが、ネットと常時接続した状態で走行にネットへ送られる部分があり、この点につするコネクテッドトラック（注7）を対象とする

いてはCPS/IoTの場合と同様であるが、コネような場合には双方向での自動的なやり取り

クテッドトラックの場合には人手介在なしにが基本になる。

自動で行われるケースも想定される。

データのやり取りに人が介在するか否か

CPS/IoT時 代 に は、 図4.2（a） に お け る

についてみた場合、図4.2（a）のCPS/IoTのLNMS（Logistics Network Management

場合は、センサーでデジタル化されたデータ

System） と 同 図（b） に 示 すWMS･TMSがを現実世界からサイバー世界の方へ送る際はひとつのシステムとして稼働することになる

人手介在なしに（自動的に）行われ、逆にデーが、その場合の構成を図4.3に示す。この図

タ分析結果のフィードバックについては人手におけるLNMSと配下の複数のWMS･TMS

介在・自動の両ケースが想定される。一方、の運用形態としては、基本的に以下の3パタ

図4.2（b）のWMSでは、在庫を管理する在ンが考えられる。

庫拠点等において人手による検品やピッキン【形態Ａ】独立に共存し運用される形態

グ、棚卸し等の業務において、作業員の持つ【形態Ｂ】連携して運用される形態

ハンディーターミナルとサイバー側のデータ【形態Ｃ】LNMSに統合されて運用されるベースとの間でデータのやり取りが行われる
が、ロボットの導入により無人化されてくる

形態
形 態Aは、LNMS、WMS、TMSが そ れ ぞ149ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について
図4.3

CPS/IoTにおけるLNMSとWMS・TMSの位置づけ
上位システム全体

デジタルの世界

ロジスティクス･ネットワーク
管理システム（LNMS）
WMS

And
/or

アナログの世界

ｾﾝｼﾝｸﾞ
(自動)TMS

ｵﾍﾟﾚｰｼｮﾝ ﾌﾟﾛｰﾌﾞ ﾌﾟﾛｰﾌﾞ 指示ﾃﾞｰﾀ/指示 ﾃﾞｰﾀ (人手)(人手/ ﾃﾞｰﾀ (自動)自動) (自動)ﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸ
(人手/自動)or

物流拠点・
拠点間物流リソース(車両･人)
サプライチェーン(ネットワーク)

サプライチェーン(ネットワーク)を取り巻く世界
LNMS:Logistics Network Management System

図4.3 CPS/IoTにおけるLNMSとWMS･TMSの位置づけ

れ独立に存在し、それぞれの役割を分けて稼

ティクス･プラットフォームという形で提供働するタイプである。この場合は、CPS/IoTすることにより、稼働させる形態である。従化後も、従来のWMS、TMSを特に変更もな

来のシステムをリセットした形での対応であく 継 続 し て 利 用 で き る。LNMSに よ っ てり、DXを狙う戦略的な形態と考えられる。

WMSやTMSへ負荷を与える荷主側をコント

以上の３形態のいずれとするかについてロールすることにより、負荷を平滑化する効は、それぞれの利害得失も考慮した上でハイ果が期待できるが、全体最適化のレベルは限レベルな経営判断が必要になると考えられ定的と考えられる。

る。

形 態Bは、LNMSと 配 下 の 複 数 のWMS、
TMSとが連携して稼働するタイプである。

５．今後の展望

全体最適化を図る上で理想的な形態と考えら

ロジスティクス分野のCPS/IoT化に向けれる。実現するためには、関連企業間での調た取り組みについては、ソリューションの提整、LNMSからのフィードバックによる現場

供や構想レベルの発表が見られてはいるもの

オペレーションへの影響への対応、などが必の、現状ではまだ充分なところまでには至っ要となり、稼働開始に向けての協議に時間がていないようである。民間企業による「物流かかる可能性がある。

領域におけるAI・IoTの利⽤状況」の調査

形 態Cは、LNMSを、WMS、TMS機 能 も（2018年4月～ 11月）［18］によると、当該企業包含した形で実現し、現場とのやり取りに必HPにおけるAI・IoTに関連する資料ダウン

要となるデータベースを拠点対応に実装する

ロードの利用者124名のうち、「本格導入を進イメージである。このようなLNMSをロジスめている」「実証実験を進めている」は1割以150

ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について

下と低い状況となっている。第4章までの内が期待されるところである。

容に関連し、以下に今後の展望を述べる。
5.3
5.1

CPS/IoTの実装法の2タイプについて

従来システム（WMS･TMS）との関係について

民間企業におけるロジスティクス分野の

WMSやTMSなどの従来から利用されてき

CPS/IoT化に向けた取り組みは第3章で示した管理システムの扱いは4.3節で考察したが、たように、自社が設計・開発したIoTプラッ

従 来 資 産 に あ た るWMSやTMSの 活 用 をトフォームを軸に1つの応用分野としてロジ

CPS/IoT時代にどのように取り扱うかにつスティクス機能を提供する「タイプA」とそいても無視できない課題と考えられる。

のような資産は意識せず自社が持つ技術的武CPS/IoT化 に お い て は、 特 定 な サ プ ラ イ

器をベースにロジスティクスに特化したプチェーン上の情報を集めて分析しその運用にラットフォームを直接構築し提供していく

おける在庫量やリソース稼働の状況などにつ「タイプB」の2つに分かれる。それぞれにはいて線的な最適化を図るだけでなく、面的な利点や課題が存在するため、当面共存する形

サプライネットワーク上の複数の拠点や拠点で取り組みが進んでいくと考えられる。前者

間輸送の状況をデータとして取り込み分析すは顧客（荷主）を囲い込む形でのサービス展

ることにより、ネットワークレベルでの最適開、後者は新規顧客を獲得する形でのサービ化を狙うことが望まれる。これを可能とする

ス展開が進められると思われる。最終的に、ために、
CPS/IoTにおけるLNMS（ロジスティ

両タイプはロジスティクスの業界の違いで棲

クスネットワーク管理システム）は、WMS

み分けされることになるものと想定される。

やTMSと密に連携し、荷主の要望に柔軟に対応できる形態が望ましい。その意味で、4.3

5.2

CPS/IoT化によるロジスティクス分野のDXについて節に挙げた形態Bや形態Cの登場が望まれる
ところである。

上記2タイプのDXとの親和性については
4.2節で述べたとおりであるが、より近い将６．おわりに来に展開されるDXとしては、ロジスティク

以上、IoT、AI等の進展を受け、最近、構ス業界に特化したプラットフォームを提供す築に向けた動きが広がりを見せているCPS/

るタイプBにより達成されると考えられる。

IoTに着目し、ロジスティクス分野における

さらにその先まで考えた場合、CPS/IoT化に動向などについて示した。即ち、ロジスティ

おいてより広い物流空間の情報を収集し、そクス分野における特に民間企業のCPS/IoTのデータの利活用による変革を行えるシステ化の取り組み状況をフォローし、それらにつム作りが有効と考えられるため、タイプBにいて考察するとともに今後を展望した。
まず、おいてそれを可能とするような方向への拡充

CPS/IoTの概念を紹介し、ロジスティクス分
151

ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について野への期待の状況を示した
（第2章）
。続いて、
民間企業の取り組み事例を、IoTプラット
フォームベースの事例（タイプA）とロジス
ティクスに特化したプラットフォームの事例（タイプB）の2つに分けて紹介し（第3章）、
それらの事例について、実現の狙い、デジタ
ルトランスフォーメーション（DX）との親
和 性、CPS/IoTに お け る 従 来 の シ ス テ ム（WMSやTMS）の扱いの3つの視点から考察を行った（第4章）。さらにその考察に対応し今後について展望した。
ロジスティクス分野においては、人手不足
や長時間労働、多頻度小口配送に伴う効率性の低い輸配送といった問題への対応が求められてきているところであるが、それとともに、実空間の相互接続を可能とするIoTの進展を受け、サプライチェーン上の部分最適を目指
す従来のアプローチから全体最適を図る取り組みへのシフトの重要性が増している。
また、
ビッグデータ、AI、ロボット等の新技術を積極的に活用することによりDXを推進し、新たな価値やサービスの創出を促進させることへの期待や要請も高まっている。こうした状況から、今回取り上げたCPS/IoTについて
ロジスティクス分野への早期の導入が望まれるところである。国（経済産業省）も「DX認定制度」を導入し2020年11月よりWeb申請の受付を始めていることから、関連する検討が今後加速されていくものと思われる。
注記（注1）2004年、スウェーデンのウメオ大学のエリッ
ク・ストルターマン教授らによって提唱された（下記文献）。最近ではこの概念を説明す
る際に、次のようなキーワードが登場するようである：第4次産業革命、環境変化･ゲーム
152

チェンジ、産業境界の破壊、価値の創出、企業の存続・生き残り、事業・組織・ビジネスモデル転換、戦略的・構造的転換、イノベー
ション、生活・働き方変革など
E. Stolterman and A. C. Fors.“Information
Technology and the Good Life,” inInformation Systems Research: Relevant
Theory and Informed Practice, B. Kaplan etal.（eds）, London, UK: Kluwer Academic
Publishers, 2004
（注2）IoTという言葉は、1999年にRFIDに関連する研究コンソーシアム「Auto-IDセンター」を始動させた人のひとりのKevin Ashton（ケビン・アシュトン）が、RFIDジャーナル内の記事“That 'Internet of Things' Thing”の中で初めて使用したと言われている［1］。
（注3）CPSという概念は、米国科学財団（NSF）が2006年にIoTに関する研究プロジェクトとして“CPS（Cyber-Physical Systems）”を立ち上げ、以降毎年30億円以上をIoTの研究に投資してきたことから産業界で注目されるようになったようである［2］。
（注4）米国防高等研究計画局（DARPA）が発案した言葉で、IoTやそれを利用したスマート工
場の考え方の広がりを受け、デジタルツインという概念を実現する気運が高まってきている［3］。
（注5）日立の下記サイトによると「お客さまのデー
タから価値を創出し、デジタルイノベーショ
ンを加速するための、日立の先進的なデジタ
ル技術を活用したソリューション／サービス／テクノロジーの総称です。」との説明がされている。
https://www.hitachi.co.jp/products/it/
lumada/index.html（注6）日 立 物 流 の サ イ ト（https://www.hitachitransportsystem.com/jp/logisteed-cafe/） に
よ る と、「LOGISTEEDは、LOGISTICSと、
Exceed、Proceed、Succeed、そしてSpeedを融合した言葉であり、ロジスティクスを超えてビジネスを新しい領域に導いていく意思が込められています。」とのことである。また、物流で4流（金流、商流、情流、物流）を束ね、新技術（IoT、AIなど）を活用し、サプライチェーン全体をより最適に進化させることとの説明もある。
（注7）IoTの進展を受けインターネットの通信機能を備えた自動車が登場するようになりそのよ
うな車を「コネクテッドカー」と呼んでいるが、特にトラックの場合について「コネクテッ
ドトラック」と呼ばれる。
参考文献・サイト［1］ 第57回 “モノのインターネット”ってどういうこと？、へぇ〜と驚く パソコンの真実、
日経パソコン、2017/07/24号、pp.104 〜 105［2］ ＧＥなど米大手５社がＩｏＴの推進団体 共通アーキテクチャや国際標準作り狙う、News& Trend、日経コンピュータ、2014/04/17号,
p.9［3］ デジタルツイン （Digital Twin）、キーワー
ド、日経コンピュータ、2016/02/04号、p.19［4］ IoT 時 代 に お け る ICT 産 業 の 構 造 分 析 とICT による経済成長への多面的貢献の検証に関する調査研究 報告書（三菱総研）、2016ロジスティクスにおけるCPS/IoT化の動向と今後について
年3月、https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/
linkdata/h28_01_houkoku.pdf［5］ 2020年 物流システムリサーチ結果（市場調査 ）、NECソ リ ュ ー シ ョ ン イ ノ ベ ー タ、https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/ss/
logistics/whitepaper/resarch2020/［6］ TOSHIBA SPINEXと は？、 東 芝 のCPS、
https://www.toshiba.co.jp/iot/spinex/［7］ 物流IoTソリューションLADOCsuite、東芝デジ タ ル ソ リ ュ ー シ ョ ン ズ、http://www.
toshiba-sol.co.jp/industry/ladocsuite/index_
j.htm［8］ NEC、IoT基盤『NEC the WISE IoT Platform』
を確立～ IoTソリューションメニューも拡充～、
https://jpn.nec.com/press/201609/20160929_02.
html［9］ 物流IoTソリューション、NEC、
https://jpn.nec.com/logistics_service/
logistics/iot/index.html?
［10］ AIやIoTを活用し、実効性の高い配送計画を
立 案 す る「Hitachi Digital Solution for
Logistics/配送最適化サービス」を提供開始、
日 立 製 作 所、2019.2.28、http://www.hitachi.
co.jp/New/cnews/month/2019/02/0228.pdf［11］ DX戦略：株主・投資家向け情報、日立物流
IR ニ ュ ー ス（2021.1.12）、https://www.
hitachi-transportsystem.com/jp/ir/
corporate/vision/dx/［12］「DX戦略 -「LOGISTEED 2021」実現に向けて-」（pdf資料、2021.1.12）、日立物流、
https://www.hitachi-transportsystem.com/
jp/ir/pdf/dx_strategy_20210112.pdf［13］ NEC デジタルトランスフォーメーションでロジスティクスに新プラットフォーム : ICT/
AI/ロボティクス…多用な技術連携でさらに一歩（特集 デジタル・ロジスティクス）、マ
テリアルフロー 60（6）, 32-38, 2019-06［14］ モノを動かす仕組み②［ICTベンダー］、ロジス テ ィ ク ス の プ ロ に 聞 く！ 、KEEP ON
MOVING!、https://keeponmoving.jp/guide/askthepro_vol6/［15］ Hacobuと多業種企業との取り組み構想及び新パートナーシップについて、大和ハウス工業のプレスリリース、共同通信PRワイヤー、
https://kyodonewsprwire.jp/
release/201909191017［16］ 総務省、平成30年版 情報通信白書（第1部）［17］ 我が国のＩＣＴの現状に関する調査研究 報告書、株式会社情報通信総合研究所、2018年3月、https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei//
linkdata/h30_01_houkoku.pdf［18］ 100社以上のアンケートから語る！物流AI・IoTの導入は何故進まないのか？、2018年11月、NEC、下記サイトより入手。
https://jpn.nec.com/logistics/download/
index.html

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