自社が保有する荷主の出荷データを分析し、「配送頻度を下げれば〇%コスト削減できる」「倉庫拠点を集約すればリードタイムが〇%短縮できる」といった改善提案を、荷主が自らダッシュボードで確認できる施策です。単なる「運び屋」ではなく、荷主の物流コンサルタントとして機能します。AIが過去の出荷パターンから最適な物流網(ネットワークデザイン)を自動シミュレーション。これにより、荷主との価格交渉の場を「値上げの不満」から「コスト改善の協力」へと変え、パートナーシップを強化します。解約防止(リテンション)と、他社が入り込めない強固な関係性をデジタルで構築します。
職種 |
情報システム | 施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
運輸・インフラ | 目的 |
収益最大化 販促 |
業界② |
物流 | 対象 |
SCM部門 営業部門 経営企画 |
費用 |
300〜2500万円 | 150 |
主なToDo
- 荷主別の出荷・配送実績データのクレンジングと統合DB化
- 物流コスト最適化シミュレーションアルゴリズムの開発
- 荷主向けマイページ(BIダッシュボード)のデザインと公開
期待できる効果
荷主からの絶大な信頼獲得。長期契約の締結。新規案件の獲得。
躓くところ
データの開示範囲の調整。コンサルティング能力を持つ営業の育成。

荷主向け「物流コスト削減」BI提案ポータル【物流】






