特集 IT、AI、IoT 活用で変わる物流

トラック輸送におけるＩＴ、ＡＩ、ＩｏＴの活用について
Utilization of IT，
AI and IoT in truck transportation
井上略

豪：一般社団法人東京都トラック協会

総務部次長

歴1974年埼玉県生まれ。1997年駒澤大学法学部法律学科卒業。2000年駒澤大学大学院法学研究科私法学（民事訴訟法学）専攻修士課程修了。全国信用協同組合連合会、日本投信委託株式会社（現 岡三アセットマネジメント株式会社）コンプライアンス部を経て現職。物流経営士（第1445号）。日本物流学会会員。2015年度より流通経済大学客員講師。

1．はじめにｏＴの活用が無人化や省力化に繋がるとして、大きな期待が寄せられている。

2019年8月、大手電機メーカーによる「空本稿では、トラック輸送におけるＩＴ、Ａ飛ぶクルマ」試作機の浮上実験成功が報じら

Ｉ、ＩｏＴの主な活用方法を概観した上で、れた。試作機には、同社が蓄積してきたテクその有用性と課題について検討する。

ノロジーを駆使して新たに開発した飛行制御ソフトウェアなどが搭載されているという。
ライト兄弟による世界初の有人動力飛行か

２－１．クラウド型運行管理システム

ら100年余り、今や人類は車を飛ばそうと試クラウド（cloud）とは、ユーザーがサーバーみている。有名なアニメーション映画よろしやパソコンのデータを長期間保管しておくたく、「飛ばないクルマはただのクルマ」と揶めのストレージ（補助記憶装置）やネットワー揄される時代が訪れるのかもしれない。

クなどのインフラ・ソフトウェアを持たなくＩ Ｔ（Information Technology ／ 情 報 通ても、インターネットを通じてサービスを適信技術）や、第４次産業革命のキーワードで時適量に利用できるもので（図表1）、ソフト

あ る Ａ Ｉ（Artificial Intelligence ／ 人 工 知ウ ェ ア を 提 供 す る サ ー ビ ス で あ るSaaS能）、ＩｏＴ（Internet of Things）、
ビッグデー（Software as a Service）、開発環境を提供すタ、ロボットなどの最先端テクノロジーは、

る サ ー ビ ス で あ るPaaS（Platform as a国内外のあらゆる産業において成長戦略のカ

図表 1

図表1

ギを握るとともに、労働力不足を解決する有効な手段である。
トラック運送業界は、運転者や事務員の高齢化が顕著となる中、若年層や女性の就業者数が伸び悩み、新たな人材の確保が思うように進んでいない。そのため、ＩＴ、ＡＩ、Ｉ
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出所：（公社）全日本トラック協会「中小トラック運送事業者のた
出所：（公社）全日本トラック協会「中小トラック運送事業者のためのＩＴベス
めのITベスト事例集」より抜粋

図表 2

出所：
特集（公社）全日本トラック協会「中小トラック運送事業
IT、AI、IoT 活用で変わる物流Service）、サーバー（インフラ）を提供する

図表 2

図表2

サ ー ビ ス で あ るIaaS（Infrastructure as aService）などに分類される。インターネッ
トに接続するパソコンがあればサービスを利用できることから、設備投資の資金が乏しく、大規模なハードウェアの導入が難しい中小・零細のトラック運送事業者にとっては、比較的手軽に活用できる。
クラウド型運行管理システムには、運行日報の自動作成、運転者の作業状態の表示、車両の現在位置の表示、事務所からのメッセー
ジ送信、車両の走行軌跡の表示、庫内温度の出所：（公社）全日本トラック協会「中小トラック運送事業者のた出所：（公社）全日本トラック協会「中小トラック運送事業めのITベスト事例集」より抜粋

グラフ表示、運転者の安全運転評価（点数化）、図表 3
活用するトラック運送事業者も増えている

車両別の経費（燃料費等）集計、車両別の燃（図表2）。

費把握、運転者の運転時間・拘束時間の管理など、様々な機能がある。

ＷｅｂＫＩＴは、インターネットに接続できるパソコンやプリンタ以外の特別な設備はトラックに装着したデジタルタコグラフに不要で、トラック運送事業者は、会員登録を記録される運転速度、エンジン回転数、運転行ってＩＤとパスワードを取得すれば利用で時間、現在位置などの運行データがクラウドきる。

センターに送信されることにより、帰庫後の画面には、積卸地をマッピングした地図がメモリーカード読み取りなどの作業が省略さ都市区分単位で表示されるほか、貨物や車両れるほか、２日以上の長距離運行時も交通状の画像データを提供・閲覧して荷姿や車両形

況や納品先の待ち時間の把握、中間点呼など状等を事前に確認できるため、トラブルを未の労務管理が確実に実施できるメリットがあ然に防ぎ、円滑な取引を行うことが可能となる。

る。また、各種情報が可視化されていること

出所：日本貨物運送協同組合連合会ホームページより抜粋

から、業界に精通した熟練者でなくても配車２－２．求荷求車のマッチング業務を進めやすい。
貨 物 や 車 両 の 登 録 デ ー タ は、 Ｃ Ｓ Ｖ

全日本トラック協会が開発し、日本貨物運（Comma Separated Values） フ ァ イ ル 形 式送協同組合連合会が運営する、荷主が輸送しで一括してインポート・アウトポートするこたい貨物と目的地までの輸送を終えたトラッとができるため、大量の求荷求車情報を処理クの帰り便（求荷求貨）とのマッチングシスする場合や、自社の配車システムと連携させテムであるＷｅｂＫＩＴ（ウェブキット）をて利用する場合に便利であり、省時間化・省7

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図表３

図表3

力化に繋がる。

が免許証を読み取り機に差し込むと、本人認証や免許証の有効期限などのチェックを行

図表 1

２－３．点呼管理システム（ＩＴ点呼）

い、運転者の顔をパソコンの画面に表示する。
続いて、運転者がアルコールチェッカーにス

いわゆる「ＩＴ点呼」と呼ばれるもので、トローで呼気を吹き入れ、アルコール濃度のテレビ電話やＰＣカメラ、アルコール検知器検知を行う。体温計、血圧計、血糖計で健康等のＩＴ機器を使用し、画面を通して点呼者状態を測定できる機器もある。運転者に確認
出所：（公社）全日本トラック協会「中小トラック運送事業者のためのＩＴベスト事例集」より抜粋と運転者が擬似的に対面で点呼を行うもので
図表 2

した事項は、点呼記録としてデータ登録されある（図表3）。

る。

通常、トラック運送事業者の営業所におけ

なお、日本貨物運送協同組合連合会では、る点呼は対面で行う必要があるが、安全性優2019年6月からＡＩロボットによる点呼機器良事業所（Ｇマーク取得事業所）など、一定の取扱いを開始した（図表4）。点呼業務をロの条件を満たした事業者は、ＩＴ機器を使っボットが支援するもので、通常の点呼に加え、た点呼の代用が認められている。

ＡＩを利用した違反・事故予測を基に運転者

ＩＴ点呼の一般的な手順は、まず、運転者へ注意喚起するとともに、ウェアラブル端末

図表4

連携で運転者の体調管理を行うこともでき

出所：（公社）全日本トラック協会「中小トラック運送事業者のためのＩＴベスト事例集」より抜粋
図表 3る。運行管理者の点呼業務の省力化が期待されている。

２－４．原価計算システム
出所：日本貨物運送協同組合連合会ホームページより抜粋
出所：日本貨物運送協同組合連合会ホームページより抜粋

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国土交通省が実施した原価計算に関するア

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ンケート調査によると、トラック運送事業者省人化にも繋がる。の約６割が何らかの形で原価計算を実施して

なお、全日本トラック協会は、必要なデーいるものの、電卓で計算した結果を手書きしタを入力するだけで原価計算ができる表計算ているケースが３割以上と、未だアナログにシートを会員向けに公開しているほか、都道頼った方法で行われているのが実態である。

府県トラック協会でも原価計算セミナーを実原価計算の範囲も車両単位や運賃・料金単位施し、原価計算のＩＴ化を推進している。に留まっており、取引先別、運行ルート別、時間単位・事業所別の原価計算まで実施している事業者は少ない。

２－５．トラックの隊列走行

トラック運送の原価には、トラックに直接トラック運転者不足への解決策として期待紐付けられる運行費（燃料費、エンジンオイ

されているのが、先頭車両のみが有人で後続ル費、一般修理費、車検整備費、定期点検費、車両が無人のトラック隊列走行である。

タイヤチューブ費、タイヤのローテーション・

国土交通省及び経済産業省では、早ければ交換工賃、ディーゼルエンジンに必要な尿素

2022年の商業化に向けて、2020年度に新東名水費）、通行料等（高速道路利用料、フェリー

高速道路での後続車両が無人のトラック隊列利用料、駐車場の施設利用料）、車両費（トラッ走行の実現を目指している。走行距離の拡大

クの減価償却費）、車両税（自動車取得税、を通じて、トンネル等の道路環境や夜間走行自動車重量税、自動車税）、車両保険費（自も含めた多様な自然環境下での技術検証と信賠責保険、任意保険、運送保険、運送業者賠

頼性向上を図るため、今後、新東名高速道路

償責任保険、運送業総合保障保険等）、運転において、トラック隊列走行の公道実証実験

者人件費などのほか、一般管理費にあたる役を実施するとしている。

員・運行管理者・整備管理者の人件費、事務

具体的には、運転者が手動で運転する先頭所維持費用、各種消耗品費、事務用品費、通車両の後方に1台または複数台の無人のト信費や、備品運搬費、インタンク設置・維持ラックを短車間距離で電子的に連結して走行費、車庫等施設費にあたる間接費といったトする後続車両無人システムを用いて、時速70ラックに紐付けできない費用もあり、その項～ 80kmで車間距離約10m ～ 20mの車群を組目は多岐にわたる。

んで走行するほか、運転者が手動で運転する

トラック輸送の原価を正確に把握し、適正先頭車両の後方に1台または複数台の有人のな運賃・料金を収受するには、１時間あたりトラックが協調型車間距離維持支援システムの固定費や1kmあたりの変動費の算出、運行や車線維持支援システム等により運転支援さルート別・取引先別の原価計算を行う必要がれる後続車両有人システムにより、時速70ある。そのためには、原価計算専用のソフト～ 80kmで車間距離約35mの車群を組んで走やシステムの導入が不可欠であり、省力化や行する（図表5・図表6）。
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図表 4

図表5と後続車両との車間距離を一定に保つ、ミリ波レーダによる車間距離センサなどを活用し、隊列を維持する。
国土交通省及び経済産業省では、この実証実験を通じて、開発中の後続車両無人システ
ム等の実現に向けて必要となる機能が設計通り作動することの確認や信頼性の向上、長期データの蓄積を行うとともに、周辺走行車両の乗員からどのように認識されるかという被視認性や印象、周辺走行車両の追い越し等の挙動に及ぼす影響等も確認するという。

２－６．物流施設での AI・ロボット活用
物流施設は、荷主から輸送依頼を受けた貨
出所：国土交通省ホームページより抜粋
出所：国土交通省ホームページより抜粋
図表 5

図表6

物をトラック輸送に繋ぎ、製品・商品を顧客や消費者まで安全・確実に届けるための重要な結節点である。
これまで、首都圏における物流施設は、商品の発注から納品に至るまでの生産・輸送等にかかるリードタイムを短縮する観点から、消費地に近く、トラック輸送の利便性が高い臨海部を中心に建設されてきた経緯がある。
しかし、臨海部での用地確保が難しくなりつつあることから、近年は、新たな道路の開通が進んでいる圏央道周辺での建設が増加して

出所：国土交通省ホームページより抜粋いる。こうした物流施設では、ＡＩやロボッ

後続車両無人システムでは、車両間通信にト等を活用し、倉庫内作業の生産性向上や効

出所：国土交通省ホームページより抜粋

よる制御システムにより、有人の先行車両が率化を図っている。

無人の後続車両を牽引するとともに、後方・省力化の方策としては、荷役作業時に装着側方の画像や情報を基に、先行車両の運転者するパワーアシストスーツや、コンピュータが周辺の監視を行う。また、道路に白線がなと作業者間での音声会話によりピッキング、い地点等でも後続車両が先行車両を追従でき棚補充、入庫、出荷、棚卸などを行うボイス

る先行車両トラッキングセンサや、先行車両ピッキングシステムなどが挙げられる。
なお、

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日本能率協会研究所の調査によれば、パワー「薄利薄売」の状況に陥っていることに加え、アシストスーツ市場は、2018年後半に主要長時間・重労働・低賃金といった厳しい労働メーカー各社が低価格の新製品を投入したこ環境から、パソコンなど電子機器の扱いに慣とから、2019年度には販売台数が大きく伸長れた若年層の労働力を十分に確保できていなし、2023年度には約8,000台にまで拡大するいという事情がある。同業他社との差別化やと予測している。

荷主ニーズへの対応を図るためにも、トラッ省人化・無人化の方策としては、入荷時のク輸送におけるＩＴ化の推進は至上命題であ

搬送・格納を行う自動フォークリフト、在庫るが、方法や時期を見極めることなく導入すの保管・棚卸を行う棚卸ロボット・ドローンることはリスクが大きい。

やロボット倉庫、出荷時の商品・製品の移動

社内で十分な協議を行わないまま、デジタを行う低床式無人搬送機、アーム型ロボット

ルタコグラフ、ドライブレコーダーなどの車によるピッキングや梱包などがある。

載器や点呼管理システム、原価計算システム

その他、ＩＤ情報を埋め込んだＲＦタグのなどの管理ツールをやみくもに導入すれば、データを非接触で読み書きするＲＦＩＤ

運転者は自分の運転行動のすべてが管理者に（radio frequency identifier）、商品情報が記監視され、その評価が給与などの待遇に反映録されたバーコードをハンディターミナルでするのではないかという不信感や不安感を抱読み取り、倉庫内の在庫数の管理や把握をリき、労働のモチベーションを低下させるおそア ル タ イ ム で 行 う Ｗ Ｍ Ｓ（Warehouseれがある。また、管理者が最新のシステムをManagement System：倉庫管理システム）活用できなければ、「仏作って魂入れず」で、などの活用も倉庫内作業の生産性向上や効率まさに宝の持ち腐れとなりかねない。求荷求化に有効な手段である。

貨ネットワークについても、単に形式的な情報公開しか行わず、人的なコミュニケーショ

３．おわりにンを怠れば、十分な帰り荷を確保することは難しい。ひいては、アナログながらも長年にＩＴ、ＡＩ、ＩｏＴ、ビッグデータ、ロボッ

わたって築き上げてきた荷主とのパートナートなどの最先端テクノロジーがトラック輸送

シップや運転者・事務員との信頼関係、顧客・のあり方を大きく変えることは間違いない。

消費者に対する安全・確実な輸送ノウハウをその一方で、大半が中小・零細規模である失いかねない。

トラック運送事業者は、ＩＴ化の推進に振りＩＴ、ＡＩ、ＩｏＴの導入は、人的労働力向けるだけの資金や、専門的なスキルを持っや人の存在が不要という意味ではない。
また、た人員の確保が難しい。これは、トラック運いかに技術が進歩しても、貨物が一切の輸送送業界が過当競争の激化や取引の多層化に手段を介さず、瞬時に移動することはあり得よって運賃水準が低下し、商いも利益も薄いない。
「機械でもできること」と「人にしか11

特集 IT、AI、IoT 活用で変わる物流できないこと」との切り分けを行い、ＩＴ、ＡＩ、ＩｏＴとマンパワーを適材適所で活用しなければならない。その判断を行うのは人である。そして、何よりトラック輸送のエンドユーザーもまた人であることを決して忘れてはならない。ＩＴ、ＡＩ、ＩｏＴがマンパワーの補完として人と協働することが、次世代のトラック輸送を創造することになろう。

＜参考資料＞
・「中小トラック運送事業者のためのＩＴベスト事例集」（公益社団法人全日本トラック協会）
・「日本のトラック輸送産業－現状と課題－2019」（公益社団法人全日本トラック協会）
・ シービーアールイー株式会社ホームページ（最終閲覧：2019年8月24日）
・ 日本電気株式会社ホームページ（最終閲覧：2019年8月24日）
・ 首相官邸ホームページ（最終閲覧：2019年8月24日）
・ 内閣府ホームページ（最終閲覧：2019年8月24日）
・ 国土交通省ホームページ（最終閲覧：2019年8月24日）
・ 厚生労働省ホームページ（最終閲覧：2019年8月24日）
・ 経済産業省ホームページ（最終閲覧：2019年8月24日）・ 公益社団法人全日本トラック協会ホームページ（最終閲覧：2019年8月24日）
・ 一般社団法人東京都トラック協会ホームページ（最終閲覧：2019年8月24日）＜追記＞
本稿で述べた内容は、筆者の個人的な見解である。

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