スマート物流サービス シンポジウム2022

トラックデータ標準化・共有化による物流イノベーション～物流MaaS・高速道路トラック自動運転～
2022.11.10
敬愛大学 根本敏則

1

発表内容
1 産業データの公開・共有による新産業創出～欧州データ戦略・データ法案、データ基盤Gaia-X～
2 欧州におけるトラックデータ標準化と新産業創出～FMS標準、FMSサービス市場～
3 日本におけるトラックデータ標準化と新産業創出
3‐1 物流MaaSプロジェクト～物流・商流データのマッチング～
3‐2 FMS標準を前提とした高速道路トラック自動運転
4 まとめ
2

1 産業データの公開・共有による新産業創出
産業データ(industrial data)：産業活動の過程で、工場、船舶、車両の機器に設置された機器から、インターネットなどを経由して収集されるデータ。これらのデータは多くの場合、機器、あるいはセンサーの製造業者が独占的に活用。この独占的な環境を解消するために、機器の利用者に対して、自身の利用によって生成されたデータへのアクセス権を与え（センサー製造業者の立場からは「公開し」）、利用者の判断により第三者企業とデータを共有することを認めることで、第三者企業によるこうしたデータを活用した新たなサービス産業の創出を実現。ただし、利用者や第三者企業が共有するデータをデータ生成した機器と競合する機器の開発に利用することは禁止（企業秘密、企業の営業上の秘密の対する配慮は必要）。
c.f. 個人データ(personal data)では、GDPR（一般データ保護規則）でプライバシーの保護が重要。

3

欧州データ戦略・欧州データ法案
欧州のデータ取扱いルールの動向
個人データ
2016 年

産業データ

GDPR、自らの個人データへのアクセス権、ポータビリティ権を付与2018 年

共通欧州データ空間の提案（2019 年発効）

2018 年

産業データの域内自由流通枠組み規制（2018）2020 年、データガバナンス法などにより、よりよい意思決
欧州データ戦略（2020）
定、魅力的で安全なデータ活用社会を実現

2022 年

データ法（2022）、BtoG データ共有、共同生成データの責任ある使用ルー
ル、営業秘密保護指令の評価・見直し

取扱い原則

個人データは個人を保護

産業データは行為規制、段階的に自由流通促進

出典：内閣官房（2021）に基づき作成
4

欧州データ空間の例：Gaia‐X
国・業界をまたがったデータへのアクセスと利用のルールが重要→原則はFair(Findability, Accessibility, Interoperability & Reusability)→今後、法制度を整備（センサーデータの工場・センサー設置企業間の共有促進など）→各国政府・産業に欧州データ空間・クラウド基盤の構築を要請

Gaia‐X：最も注目されている欧州データ空間。

Gaia-X は国際的非営利団体で、欧州データ空間の構築に、7 原則（①欧州 のデー
タ保護、②開放性と透明性、③信頼性と信頼、④デジタル主権（GAFAからの独立）と自己決定、⑤自由な市場 アクセスと欧州の価値創造、⑥モジュール性と相互運用性（標準仕様の決定）、⑦使いやすさ）適用。構成メンバーは増加し続けており、2022 年 3 月 28 日確認時点で 335 団 体が参加。

標準化・共有化 → イノベーション
出典：EYストラテジー・アンド・コンサルティング（2022）「産業用データ連携に関する機能及 び実装等に係る調査研究報告書」
5

Gaia‐Xのユースケース（Mobility）
Gaia-Xでは70を超えるユースケースが定義。

Mobility分野に関しては、5つのユースケース。

VDV:ドイツ交通事業者連盟

その中に‘Ｓｍａｒｔ
Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ‘

OPV:公共交通（右図）を含んでいる。
人のスムーズな移動を実現することを目的として、公共交通などから移動に関するデータを収集し、住民などに最適な移動モードを提案し、予約・決済するサービス（MaaSの実現）。
また、モノに関してもトラック事業者、フォワーダーなどからデータを収集し、高速道路の駐車施設の混雑のリアルタイム予測を検討中。
出典：豊田通商（2022）「トラックデータ情報連携基盤の確立」、第1回物流MaaS推進検討会資料
6

2 欧州におけるトラックデータ標準化と新産業創出
トラックデータの分類
分類

内容

データの例

車両の状態管理・故障検知・遠車両 ID，加速度，エンジン回転数，シフト位

隔診断等の機能に関連するデ置，燃料消費量，ブレーキ，アイドリング，系

ータ

統異常等

車両の運行管理機能（ルート

車両 ID，車両位置，走行時間，走行距離，車設計，位置情報管理，等）の提速（法定 3 要素），発着地，空車・実車，休憩供に関連するデータ

等

車両稼働管理データ

車両運行管理データ

架装設備稼働や架装内状況等
架装データ

架装 ID，架装空スペース，庫内温度，テールゲート・ウイング開閉，架装内カメラ，積荷ロに関連するデータ
ケーション等
ドライバー

ドライバーの労務管理機能のドライバー属性情報(年齢・性別・運転歴等)，

データ提供に関連するデータ

稼働時間，休憩時間，健康情報，運転特性等

積み荷荷主が保有する，自社積荷に品目，数量，金額，サイズ，発着先，納期，輸データ

関連するデータ

配送要件等

出典：経済産業省(2020)に基づき作成
7

FMS標準とrFMS標準の主な項目
FMS 標準データ取得元（CAN：○

燃料タンク充足率

○

トルク

○

回転数

○

温度

○

ブレーキペダル位置○

補助ブレーキトルク○

累積走行距離○車速

車速（車軸回転数）

○

車重

車重

○

運転方向（前後）○ドライバーID○

エンジン情報Controller
Area Network

ブレーキ情報から取得）
走行距離

デジタコ内部情報

デジタコ情報rFMS 標準でカバー

使用燃料量燃料情報

車両情報

項目名

分類

ドライバー情報ドライバーごとの活動（休憩・運転など）○

規定労働時間の超過状況
車速

車速

○

FMS（Fleet Management System：運行管理システム）：現在地、走行履
歴、燃料消費量などのデータを用いて、業務車両を効率的に管理・活用する
仕組み

FMS標準：トラックメーカー共通の車両
情報、デジタコ情報に関するデータ標
準仕様（データ形式、精度など）

rFMS標準(remote FMS標準):トラック
メーカーのサーバーに蓄積された車両情報、デジタコ情報をインターネット経由で入手するときのデータ標準仕様。

速度超過有無

出典：経済産業省資料に基づき作成

8欧州におけるトラックデータ標準化の経緯
１，複数トラックメーカー製車両を保有するトラック事業者による整備・修理ニーズ
２，2001年：欧州トラックメーカーがFMS標準を定め、データ公開
３，2005年：FMS標準対応機器が開発され、すべてのメーカーのトラックデータが管理可能に
４，2006年：デジタコの搭載義務化（デジタコ情報の標準化）
５，2014年：rFMS標準が定められ、トラックメーカーのサーバーからデータ入手可能に
６，2019年：スマート・タコグラフ（GPS付デジタコ）搭載義務化
9欧州におけるFMSサービスのビジネスモデル
運行管理サービス

運行管理サービス

トラック事業者
A社
トラック
A社
車載器

B社
トラック

C社
トラック

E社
車載器

車両情報
デジタコ情報トラックメーカ
A社サーバーrFMS

車両情報
デジタコ情報
車両情報
デジタコ情報

車両情報
デジタコ情報トラックメーカ
B社サーバー
トラックメーカ
C社サーバー

運行管理サービス

rFMS

サード
パーティ
D社

サードパーティD社：
Webfleet Solutionなど
サードパーティE社：
Transicsなど

rFMS

サード
パーティ
E社

トラックメーカーA社：
Daimlerなど

10FMSサービス市場の拡張
保険金

トラック
事業者

保険会社
安全運転インセンティブ契約
安全管理

A社
トラック

車両情報
デジタコ情報トラックメーカ
A社サーバー

rFMS

B社
トラック

車両情報
デジタコ情報トラックメーカ
B社サーバーrFMS

サードパーティD社

物流需給情報マ（方面別積載）ス
キン
交通流データグ
道路凹凸情報一般荷主（輸送手段選択）

交通管理者・
道路管理者

信号制御・災害時代替ルート
過積載取締り・道路更新計画

WIM・ANPR

WIM（Weigh-In-Motion)：走行中のトラックの重量を自動計測する路側装置
ANPR（Automatic Number Plate Recognition )：カメラを用いてナンバープレートを自動認識する装置
11３，日本におけるトラックデータ標準化と新産業創出
１，物流MaaSプロジェクト
物流MaaS：「商用車のコネクテッド化やデジタル技術も活用し、運送事業者・商用車メ－カー・荷主が連携しながら物流効率化を進めていく観点から、物流全体で実現すべき協調領域でのユースケースを検討しつつ、複数の商用車メーカーのトラック車両データを共通的な仕組みで収集するための検討・実証を通じて、トラックデータの連携の仕組みを確立するとともに、荷台の空きスペース情報を可視化することなどによる混載の取組を通じ、潜在的な共同輸配送ニーズの発掘・マッチングにつなげる」（総合物流施策大綱）

12

物流MaaSの実現像（経済産業省）

13

物流MaaSの実現像（経済産業省）

革新的な物流システムに関するキーワードは多いが、本質は物流・商流データ基盤の形成とマッチング？
14３，日本におけるトラックデータ標準化と新産業創出
３－１，物流MaaSプロジェクト
物流MaaS：「商用車のコネクテッド化やデジタル技術も活用し、運送事業者・商用車メ－カー・荷主が連携しながら物流効率化を進めていく観点から、物流全体で実現すべき協調領域でのユースケースを検討しつつ、複数の商用車メーカーのトラック車両データを共通的な仕組みで収集するための検討・実証を通じて、トラックデータの連携の仕組みを確立するとともに、荷台の空きスペース情報を可視化することなどによる混載の取組を通じ、潜在的な共同輸配送ニーズの発掘・マッチングにつなげる」（総合物流施策大綱） → 赤字部分は矛盾
物流事業者は荷台の空きスペースを無条件で不特定多数の物流事業者・荷主に開示せず優先される取組（競争領域にこそ、有力なユースケースが存在）①トラック事業者が協力事業者との間でデータを共有し共同輸配送を実施②トラック事業者が地域の複数の荷主の商流・輸送計画を事前入手し、物流データとマッチングさせ輸送量を平準化させ、荷主に安い運賃を提示（SIPスマート物流
サービスー地域物流）
15

参考：SIPスマート物流サービス（地域物流）
商流データの早期共有、物流データとのマッチングによる輸送量の平準化・積載率の向上

大綱目標：短距離を含めたトラック積載率50％（2025年度）
出典：セイノー情報サービス（2021）「地域物流ネットワークを目指す推進協議会の設立について」SIPスマート物流サービス
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3－2、FMS標準を前提にした高速道路トラック自動運転

17高速道路自動運転支援サービス
自動運転支援サービス会社は、どのメーカーのトラックからも同じ形式、精度で（FMS標準で）、トラックデータを取得することが必要。特に、自動運転中はエンジン・ブレーキ・燃料関係のデータ（系統異常を含む）などの車両稼働管理データを常時モニターし、異常時には近傍のSA/PAに引き込んで検査。
自動運転支援サービス会社
常時モニター18
出典：経産省（2021）「無人自動運転等の先進MaaS実装加速化推進事業」テーマ３、資料参考：東京・福岡間の宅配貨物輸送手段の比較⑦高速道路自動運転トラック
新門司港

中継エリア
福岡ベース
北九州
空港

④フェリー（10％）

横須賀港①単車（41％）

中 ②トレーラー（29％） 羽田クロノゲート
継⑤ダブル連結トラック

JR貨物
福岡ター
ミナル

③鉄道（20％）
⑥航空

中継エリア
羽田空港

JR貨物
東京ター
ミナル

羽田クロノゲート：ヤマト運輸の関東での最大物流拠点
図中、実線は現在利用されている輸送手段（カッコ内数値は分担率）、破線は導入予定の輸送手段比較する指標は、①所要時間、②労働生産性、③CO2排出量、④運行コスト
出典：加藤・根本他（2022）「東京・福岡間の宅配貨物輸送手段の比較」日本海運経済学会全国大会 19

推計結果
評価指標
①所要時間

単車 トレー 鉄道
ラー
1.00 0.99 1.35

フェリー
1.58

ダブル 航空
連結
1.03
0.39

自動運転
0.93

②労働生産性

1.00

1.51

8.29

6.03

2.29

0.79

11.6

③CO2排出量

1.00

0.82

0.26

0.37

0.57

11.6

0.82

④運行コスト

1.00

0.85

0.96

0.85

0.59

11.80.61

評価指標

定義

①所要時間

ロールボックスパレットに積載された貨物が羽田を出発してから、福岡に到着するまでの時間②労働生産性

輸送パレット数×輸送距離を、物流現場（輸送、荷役など）での延べ労働時間で割った値③CO2排出量

運搬具（トラック、貨物電車、フェリー、貨物専用機など）が輸送に伴って排出したCO2量④運行コスト羽田から福岡までの支払物流費を含む運送費用（自社一般管理費は除く）

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4、まとめ１、欧州データ法案：産業データ（≠個人データ）の公開・共有により新産業を創出。そのために、データ標準化、利用のルール確立が重要。
２、成功例としての欧州FMS標準：トラック事業者に対するサードパーティによる運行管理サービスなどのFMS市場形成。さらに、マスキング処理などにより、社会的に有用なサービス実現も模索。
３、日本独自の物流MaaS：競争領域にビジネスチャンス有。SIP
スマート物流サービス、高速道路自動運転支援サービスの実現のためにも、トラックデータの標準化・共有化は不可欠。

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