幅広い業務・業種で導入が進むIoTの技術。特に深刻な労働力不足が叫ばれる物流業界では、その課題を解決する手段として注目が集まっています。

そこで今回は、IoT導入で何ができるのか、また物流業が期待できる効果・メリットとは何かを中心に、既に物流業界でどのようなIoT技術が活用されているのかについて解説していきます。

IoTで解決する？物流業の課題

IoTは物流業界が抱える深刻な課題を解決に導くことができるのでしょうか？

物流業界が直面している課題は、大きく「労働力の不足」と「配送ニーズの多様化による業務の複雑化」に分けられます。まずは、これらの課題についてまとめていきます。

労働力の不足

労働力不足が深刻な課題となっている物流業界。現場では、荷物の仕分けや検品・ピッキング・梱包・在庫管理・配送ドライバーなど、さまざまな業務を行う作業員が必要ですが、それら人材の高齢化が進む一方で、少子化や労働環境が原因となり、新たに若い人材を確保するのが難しいのが現状となっています。

特に、配送ドライバーにはそれが顕著に表れています。中には、配送需要はあるもののドライバーが確保できずに倒産してしまう運送会社もあり、労働力不足の深刻化が懸念されています。

配送ニーズの多様化による配送業務の複雑化

物流業界では、配送ニーズの多様化による配送業務の複雑化という課題も深刻です。

特に、近年の社会情勢によってネット通販が浸透、それに伴って小口配送の数が増加しています。さらに、荷物の受け取り方法や配送時間の指定など消費者ニーズが多様化していることで、配送数の増加に加えてニーズに合わせて荷物を仕分ける作業が必要になるなど、業務自体が非常に複雑になっているのです。

また、中には再配達や受け取り拒否なども少なくないため、配送業務を行う上でコストも労力もかなり負担が大きくなってしまっています。

IoT導入で物流業が期待できる効果は？

労働力不足や配送業務の複雑化という課題を抱える物流業界ですが、これらの課題を解決するために期待されているのが「IoT」です。

では、物流の現場にIoTの仕組みを導入することでどのような効果があるのでしょうか？具体的に何ができるのかと併せてまとめていきます。

人員・配送計画の最適化

IoTの技術を物流業務に活かし、人員配置や配車・配送計画を最適化することもできます。

例えば、同じ方向に向かう配送トラックに荷物をまとめたり、渋滞予測に基づいて回避ルートを選択したりするなど、IoTの仕組みを活用すれば、配車や配送計画を最適化することが可能。コンピューターの高度な計算により、無駄なく効率的に荷物を配送することができるようになるため、長時間労働を軽減することができます。

また、従業員の作業をロボットに代替して自動化したり、制約条件の多い従業員のシフト管理や人員配置をAIによって最適化するなど、IoTは物流業界の課題の一つである労働力不足の解消にも期待されています。

検品作業の効率化

IoTを活用すれば、物流の現場に欠かせない検品作業を効率化することもできます。

例えば製造工場などでは、規定から外れた不良品を自動的に仕分ける際にAIカメラが活用されているのですが、それと同様に、倉庫内に保管してあった荷物やそのパッケージに汚れや異物の付着が無いかなどを検知することも可能。

検品作業を人が手作業で行う場合は、担当者のスキルや体調などによって作業の質にムラが出てしまうケースも多々ありますが、AIであれば常に一定の基準で処理していくため、業務効率化となるだけでなく作業の質が安定するというのも、物流の現場にIoTを導入するメリットの一つだと言えます。

関連記事：「製造業におけるIoT導入のメリット・活用方法は？生産現場での活用事例をご紹介」

需要予測による在庫の適正化

物流業務にIoTを導入すれば、蓄積された過去のデータや気候データなどから高精度の需要予測が可能に。物流に関する需要予測を正確に行うことで過剰在庫を防ぐなど、在庫の適正化が期待できます。

また、AIカメラを在庫管理に用いることで、入出荷数や倉庫内の保管場所などがリアルタイムで管理できるため、少ない従業員でも在庫を適正に管理することが可能となります。

尚、AIカメラによる在庫管理については、こちらの：「過剰在庫や属人化は解決できる？AIカメラを活用した在庫管理とは？」で詳しく解説していますので、併せてご覧ください。

車両や設備におけるメンテナンスの効率化

IoTの導入によって、倉庫設備や機器、配送車両などの保守・管理を効率化することもできます。

例えばAIカメラを活用し、設備や機器・メーター類の状態を管理してデータを蓄積しておくことで、機器の部品交換やメンテナンスを適切なタイミングで行うことができるほか、機器のエラーや故障を察知してアラートを送信。事故や機器の停止などのトラブルを未然に防ぐことも可能。保守・管理の効率化が期待できます。

物流業界で活用されているIoT技術は？

では次に、既に物流業界で活用されているIoT技術やシステムについて代表的なものをご紹介します。

画像認識（AIカメラ）

画像認識も物流業界で活用されているIoT技術の一つとなります。

画像認識とは、AIカメラなどで撮影した画像からコンピューターが特定の要素を抽出・分析し、その結果をもとに判断を下すなどの一連の処理のこと。物流の現場でもAIカメラを用いて対象を撮影することで、前述の検品作業や在庫管理のほか、機器のメンテナンスや異常検知による事故防止など、幅広い業務の効率化が期待できます。

倉庫内業務	フォークリフトなどの接触・事故防止設備の異常検知商品の置き去り検知　…など
入出荷作業	在庫管理商品の識別・自動仕分け・検品などピッキングの自動化荷物サイズの自動計算　…など
配送	配送ルートの算出・最適化車両の駐停車スペース・占有時間の把握　…など

なお、AIカメラによる画像認識でどのようなことができるのかについては、こちらの「画像解析でできることとは？具体的な活用シーンやビジネスでの導入事例」で詳しくまとめていますので、参考にご覧ください。

RFID

RFID（Radio Frequency Identification）とは、RFタグというものに商品情報を書き込んで商品に張り付けておくことで、非接触でも情報を読み取ることができる技術。このPFIDを使えば、例えば「この製品がいつどこの工場で作られて、その原料はどこで生産されたものか」などを追跡管理することもできます。

一つずつ読み取る必要があるバーコードと違って、RFIDなら離れた場所からでも複数のタグを一括で読み取ることができるため、リアルタイムで在庫状況が把握でき、物流における在庫管理・倉庫管理を効率化させます。

倉庫管理システム（WMS）

倉庫内の業務全般を一括管理する倉庫管理システム（WMS）の中にも、IoTの仕組みを利用したサービスがあります。

入出荷管理や在庫管理と連携して、棚卸管理や帳簿作成・発注書発行など、倉庫管理に必要な業務を一括で管理できるため、物流業界はもちろん、製造業や小売業などの倉庫においても業務効率化を目的に採用する企業も多くあります。

この倉庫管理システムにはさまざまな形態があり、一般的な機能のほかに業種ごとに特化した機能を持つシステムもあるため、自社の課題や事業形態に合わせて選択する必要があります。

輸配送管理システム（TMS）

輸配送管理システム（TMS）とは、商品の出荷から配送までの一連の流れを管理するシステムのこと。配車スケジュールや配送ルートを組み立てるほか、配送業務にまつわる書類を発行するなど、このシステムを利用することで配送業務を効率的に行うことが可能となります。

また、リアルタイムで配送状況を確認することができるため、顧客からの問い合わせや天候不順による遅延などにも対応しやすくなり、物流業務における労働力不足の解消とともに顧客満足度向上の手段としても期待されています。

物流の課題解決にIoTを活用しよう

物流業界には労働力不足や配送業務の複雑化以外にも、深刻な課題が数多くありますが、業務にIoTの仕組みを取り入れることによって解決できる課題も少なくありません。

既に物流業界では、AIカメラやRFID、倉庫管理システムなどのサービスを導入し、課題解決の実現に向けて動き出している会社も多くあります。今後もIoTの仕組みを取り入れる企業は増え、さらに業界全体で業務の自動化や効率化が進んでいくと見込まれるため、これらの技術を自社の課題にどう活かすことができるのかとお考えの場合は、一度、IoTの専門家に相談してみてはいかがでしょうか？

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