物流業界が現在抱える課題と今後の展望とは

物流は市民生活に欠かせない大切な機能ばかりではなく、企業にとって物流戦略はますます重要性を増すようになりました。このコラムでは物流業界が抱える課題、物流業界が抱える課題、その解決策、そして将来性を言及していきます。

物流業界が現状抱える課題とは？

物流業界はさまざまな壁が立ちふさがっていますが、中でも最も高い壁はドライバー不足問題でしょう。

宅配便のサービスが開始されて約40年が経過、近年のEC等の拡大により、2008年度は約32億個だった宅配便の取扱個数は2017年度には約42億個と、10年間で3割以上増加しており、急速な伸びを示しています。

これは、物流業界が活気付くチャンスともいう見方もありますが、逆に見れば物流業界全体ががんじがらめに縛られ、しわ寄せのダメージが最も高いのは労働者です。

国土交通省の調査では、食料品や日用雑貨の購入にECを利用する件数が着実に増え、ECは商品を買う場ではなく、買い物の一部を代替するまでに至っていると言える状況になっています。

一方で、全体の取扱個数のうち、再配達は約2割に及びます。うちの約4割が「配達されることを知らなかった」という調査結果も。約2割にのぼる再配達を労働力に換算すると、年間約9万人のドライバーの労働力に相当します。

今後、高齢化とインターネット等の利用の普及がさらに進めば、EC利用は増加します。その受け皿となる宅配便の取扱件数増加も予想されます。サービスの担い手であるトラックドライバーの不足や地球温暖化の観点からも、対策を早急に進めることが必要となっています。

改正物流総合効率化法とは？

上記の事情を踏まえ、我が国産業の持続的成長と豊かな国民生活を支えていく上では、物流がこれからも多様な関係者の連携を進めること等により、生産性を向上し、物流ネットワーク全体の省力化・効率化を更に進めていく枠組みが必要です。国土交通省では物流業界の負担軽減を目的に「流通業務の総合化及び効率化の促進に関する法律」（物流総合効率化法）の一部を改正する法律及び関係政省令が2016年１０月１日に施行されました。

流通業務（輸送、保管、荷さばき及び流通加工）の一体的にとともに、「輸送網の集約」、「モーダルシフト」、「輸配送の共同化」等の輸送合理化により、流通業務の効率化を図る事業に対する計画認定、支援措置等を定めた法律です。今回の改正のポイントは「２以上の者」（法人格が異なれば、親子関係でも可）による連携」を前提としました。

同法は他にも下記のポイントがあります。

（１）流通業務（輸送、保管、荷さばき及び流通加工）を一体的に実施すること。
（２）輸送の合理化を行うことにより、流通業務を効率化すること。
（３）環境負荷の低減に資するとともに、流通業務の省力化を
伴うものであること。

同法のもうひとつの柱となるのが「輸送網の集約」です。従来、各社バラバラに行っていた輸送網から、核となる輸送連携型倉庫（特定流通業務施設）を配置、貨物を集約してから納品先へと運ぶことでサプライチェーン全体の最適化を狙うことが可能となりました。

同法の認定を受けることにより、営業倉庫に対する法人税や固定資産税・都市計画税の減免制度、市街化調整区域に物流施設を建設する場合の開発許可に関する配慮、モーダルシフト等の取り組みに対する計画策定経費や運行経費等の補助等の支援制度を受けることができます。

物流業界が現在抱える課題と今後の展望とは

物流業界が抱える労働力不足の鍵を握るのがICTの発達から得たビッグデータを活用し、インターネット等を通じて集約した上での分析・活用です。AIにビッグデータを与えることにより、情報解析だけではなく、複雑な判断を伴う労働やサービスの機械による提供のほか、様々な社会問題等1の解決に資することが期待されています。これが「第4次産業革命」です。

18世紀末以降の水力や蒸気機関による工場の機械化である第1次産業革命、20世紀初頭の分業に基づく電力を用いた大量生産の第2次産業革命、1970年代初頭からの電子工学や情報技術を用いた一層のオートメーション化となる第3次産業革命に続く技術革新を指します。

IoT及びビッグデータを用い、工場の機械の稼働状況から、交通、気象、個人の健康状況まで、様々な情報がデータ化され、それらをネットワークでつなげてまとめ、解析・利用することで新たな付加価値が生まれます。

AIではコンピューター自らが学習し、一定の判断を行います。従来のロボット技術はさらに複雑な作業が可能となるほか、3Dプリンターの発展から省スペースで複雑な工作物の製造もできるようになりました物流現場AIやロボットの活用も技術革新の一環です。AIを使った自動運転の試行実験も行われています。

物流業界では「シェアリング・エコノミー」が大きな注目を集めています。一般ドライバーの自家用車に乗って目的地まで移動できるサービスや個人の家事等の仕事・労働のシェアサービスなどに対し、日本は他国よりも認知度が遅れています。

そのなか、カーシェアリング、ライドシェアリングなど、移動に関するサービス「MaaS」は、「自動車を所有せず、利用時だけお金を払って利用する」という米国のウーバー（Uber）に代表されるライドシェアやカーシェアの新しいスタイルです。交通機関の垣根を飛び越え、シームレスな移動を実現します。

自動車検査登録情報協会発表の2015年度営業用トラック（緑ナンバー）台数は140万台、対し自家用の白ナンバートラックは616万台です。営業用トラックがラストマイルを担っていますが、今後もし白ナンバーがこの分野で活躍すればドライバー不足問題は一気に解決することができます。

シェアリングの流れは、物流施設にも当てはまります。消費生活の多様化に伴い、荷主ニーズが様変わりし、自社で物流施設を建てるより、賃貸によるリスク回避を選ばれるようになりました。

近年、物流不動産のディベロッパー側がＡＩやロボットなどの導入コストを投資する動きが活発化しています。テナントは自社投資せず、生産性向上にプラスして利益を上げるチャンスが生まれるようになってきました。

重要なのは、従来の価値観から、最新テクノロジーなどへの価値観の変化に気が付くことです。日本の半導体メーカーが衰退した一因は、設計と生産一体型の古い考えに固執し、時代のニーズへの転換ができなかったから。当たり前だと考える価値観が大きく変わっていくパラダイムシフトは令和の時代に確実に進んでいくものと見られています。

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