物流2024年問題・「船舶・トラック共同配送」最適化【鉄鋼メーカー】 
出荷予測データに基づき、配送業者間の船積み・車両積載、および競合他社との共同配送ルートを管理するシステムです。鉄鋼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、安定供給責任を完遂します。
 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 |
鉄鋼メーカー |  対象 |
SCM改善 |
 費用 |
500〜5000万円 |  実施期間 |
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
- ヤード予約・配車管理システムの構築（2024年問題対応）
期待できる効果
物流コストの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。特殊車両の確保。
