出荷予測データに基づき、配送業者間のパレット回収・循環、および競合他社との共同配送ルートをシミュレーション・管理するシステムです。紙製品は重量物で容積が大きく、配送料の高騰が利益を直撃します。社内SEは、WMS(倉庫管理)と配送会社のAPIを統合。AIが「空車回送」を最小化するマッチングを自動生成し、CO2排出量(Scope3)も同時算出。経営企画として、物流レジリエンスを強化し、配送停止リスクを回避。持続可能な物流インフラを構築し、社会的責任と利益維持をテクノロジーで両立させます。2026年の物流崩壊リスクをシステムで克服します。
職種 |
経営企画 | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
機械・電気 | 目的 |
コスト削減 脱炭素 |
業界② |
紙・パルプメーカー | 対象 |
SCM改善 |
費用 |
500〜5000万円 | 180 |
主なToDo
- 自社・競合間の配送ルート・積載率データの匿名化統合
- AIによる共同配送マッチングエンジンの開発・検証
- RFIDによるパレット循環管理システムの構築と運用
期待できる効果
配送コストの15%削減。物流停止リスクの回避。ESG評価向上。
躓くところ
他社とのデータ連携における利害調整。パレット紛失の責任所在。

物流2024年問題・「パレット・共同配送」最適化ポータル【紙・パルプメーカー】






