出荷予測データに基づき、配送業者間のトラック積載率、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。電子部品は小口・高頻度配送が多く、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「同じビル・近接拠点への配送」を自動抽出し、梱包をまとめて配送回数を削減。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 |
商社 | 目的 |
コスト削減 脱炭素 |
業界② |
IT・エレクトロニクス | 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による梱包材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。緊急配送(スポット)の処理。

物流2024年問題対応・「スマート共同配送」最適化ポータル【IT・エレクトロニクス】






