2024年問題の先の対策進める
4月から施行された働き方改革関連法のトラックドライバーへの適用。自動車の運転業務の時間外労働業務の上限規制が適用され、荷物を運ぶドライバーが不足するいわゆる「物流の2024年問題」から生じる様々な諸問題に対応すべく、通販各社では様々な手立てを講じているが、オフィス用品通販大手のアスクルはさらに今後の人手不足を見据えた一歩先を行く物流の効率化策を進めている。アスクルで物流部門を統括する成松岳志ロジスティクス本部長が語る通販物流のこれからとは──。
短時間で配りきるためドライバーの業務効率化を
2024年問題は前もって対応済み
─物流の2024年問題への対応は。
2024年問題に対しての対応は済ませています。そもそも当社が展開している事業はEC事業で、かつ当日・翌日配送を基本としているビジネスモデルですので物流拠点は消費地の近くに置いていることから物流において幹線輸送よりラストワンマイルのウェイトが大きいため、24年問題で特にクローズアップされている長距離ドライバーにおける労働時間の問題が与える影響はそこまで大きくないということもあります。
ただ、もちろん、ラストワンマイル物流においてもこれまでの労働時間のままでは2024年4月以降は問題が生じてしまう業務も出てきます。以前から(24年問題が)起こることはわかっていたので対応は前もって進めており、新しい基準に照らし合わせて、(配送ドライバーなどスタッフの)稼働時間と供給能力を計算して問題ない状態にしており、ビジネスに影響を与えるような状況にはなっていません。
─具体的に行なった対策は。
当社が行ってきた対策は主には配送ドライバーの業務の効率化のためのものです。2024年4月以降はこれまでよりも短い時間で配りきらねばならなくなるわけで、配送ドライバーの生産性を上げねばなりません。そのためには配送業務ももちろんですが、配送業務の前の業務、例えば方面別に荷物を仕分ける作業だったり、配送車両への荷物の積み込み、配送ルートの設計などの業務も効率化する必要がありました。
当社では配送について大手配送事業者にもお願いしていますが、かなりの部分はグループの(物流子会社の)ASKULLOGIST(=アスクルロジスト)および当社が配送を委託する中小の配送事業者で構築しています自社の配送ネットワークを使って行っており、この自社ネットワークのドライバーの業務の生産性をいかに高めることができるかが、一番のポイントでした。そのため、当社では2つのスマートフォン用アプリ「仕分け支援アプリ」および「とらっくる」を開発しました。このアプリを導入したことで効率化を非常に高めることができました。
「仕分けアプリ支援アプリ」と「とらっくる」を開発、導入
──「仕分けアプリ」や「とらっくる」とは。
「仕分け支援アプリ」は2021年9月から導入した物流センターや各地域に設けているラストワンマイル拠点であるデポと呼んでいる配送営業所で作業員が行う荷下ろしや仕分け・積み込みなどの業務をサポートするものです。具体的には荷物の荷札のバーコードをスキャナで読み込むと端末に配送エリアや配送コースなどによって分けた拠点内での荷物の置き場所が表示されるもので、これまでのように荷札の住所を確認しつつどの置き場所かと考えながら仕分けをしなくともよくなり、「作業員の経験値」により大きく依存していた荷物の仕分け作業が誰でも効率よくできるようになりました。
「とらっくる」は配送ドライバー向けに当社で独自開発した配送管理システムです。ドライバーはこの「とらっくる」を搭載したスマートフォン端末を使って道路の混雑状況なども加味した配送ルート計画の作成や配送先の駐車スペースなどの配送先に関するナレッジ情報、日時変更や不在再配達依頼の情報確認などの配送業務に端末の操作で対応できます。この「とらっくる」ですがASKULLOGISTの配送ドライバーだけでなく、自社ネットワークに参加して荷物のラストワンマイル配送を担う配送事業者のドライバーにも2020年9月から解放しています。さらに2023年4月からはオープン化して当社以外の荷物の配送にも「とらっくる」を使用してもらってもよいということにしました。パートナーである中小の配送事業者が他社の荷物についても効率的に配送できるようになり、当社の荷物もしっかりと運んでもらえるようになることにもつながるという狙いもありました。
もちろん、自社ネットワークだけですべて荷物を配送できているわけではなく、大手配送事業者にお願いしている部分もあります。その中で配送コストの上昇はある程度、不可避でそういったコスト的な影響は一定程度出てくるとは思います。これについては客単価を高めるような売り方の改善や配送一箱あたりの売り上げをあげて配送効率を高めるような施策を行うことでカバーしていっています。ただ、主にこの2つのアプリの運用によって、作業員やドライバーの配送業務やその前段階の仕分け作業など各種業務にかかる時間を効率化、短縮化することができましたので、(24年問題によって)業務がスタックしてしまうとか、ビジネスが停滞してしまうようなことがないよう手を打てたと思っています。
「荷物をまとめる、積載効率を上げる、人の生産性を上げる」をやり続ける
商品発注量平準化や共同輸送も実施
─これで物流効率化への対策としては十分ですか。
「24年問題」への対応というだけで考えればある程度、手を打てましたが、24年問題は通過点に過ぎません。少子高齢化などによる労働者不足やネット販売市場の拡大などで物流の需給バランスが崩れ2030年には物流需要の約36%が運べなくなるという試算も出されています。今後も商品を確実に顧客に届けるためには、ラストワンマイル配送だけでなく、幹線輸送や取引先の調達物流に関する効率化や最適化などより踏み込んだ施策を講じていく必要があると考えており、それに向けてすでに様々な施策を始めています。
例えば、2022年4月からはAIを活用した独自システムを用いて、日々の商品発注量を週間で平準化して無駄な輸送を減らし、物流作業の効率化など目指す実証実験を商品調達先の花王とコクヨとともに開始しました。従来のサプライヤーへの発注方法は必要な時に必要な商品をその都度発注する形で、日々の発注量にばらつきがあり、サプライヤーは毎日の発注量に合わせて庫内作業を行い、車両もその都度手配することからトラックの増台対応をする日もあればトラックに空きスペースが多い日もあるなど出荷・輸送工程が非効率になりがちでした。当社ではAIを活用した独自の発注量平準化のシステムを開発して各サプライヤーが使用する輸送車格と各車格で輸送可能な物量を取り込み、過去のデータなどから割り出した需要予測・需要変動のデータと突き合わせて、前週金曜日に翌週の月~金5日間の納品量が平準化、また、トラックあたりの積載量をなるべく増やして効率化できるよう各日の発注量をAIが割り出した指示をもとに花王、コクヨへ発注して、花王、コクヨが指示通りのトラック台数に商品を積載して、当社の物流拠点に納品する流れです。
成果としては実施前の1年間との比較でトラック容積ベースの積載率は従来までの68%から69.7%に改善しました。また、納品の際、花王、コクヨの倉庫から当社の倉庫までの輸送車両台数は4トントラックで158台、10トントラックで47台削減できました。こうした成果があったことから2024年2月からは2社以外のサプライヤーとも同様の取り組みを開始しており、今後さらに展開サプライヤーを拡大していこうと考えています。
また、2021年9月から商品の仕入れ先のコクヨグループと組んで、コクヨの物流子会社のコクヨサプライロジスティクス(=KSL)が当社への納品商品と一緒に当社の物流拠点間の横持ち商品をトラックに合積みして、配送効率化や二酸化炭素排出量削減を目指す取り組みも始めています。これまでKSLがコクヨ製品をアスクルの福岡の物流拠点に納品する場合、大阪市内に構えるKSLの物流拠点からチャーター便を手配して佐賀県内のKSLの物流拠点に輸送して、そこから当社の福岡の物流拠点に納品する流れでした。
一方、当社でも需要変動や必要に応じて西日本の基幹拠点である大阪市内の物流拠点から福岡の物流拠点へ在庫を移動させるため、路線便を手配して横持ち配送を行っていました。九州のコクヨの拠点とアスクルの拠点が非常に近く、また、最終的に両社ともアスクルの福岡の拠点に向けて同じような輸送経路を行っていることから、両社輸送を共同で行うことで輸送車を集約して効率化できるのではないかと考えました。
この取り組みではKSLが当社の大阪、福岡の物流拠点へコクヨ製品を納品するために手配したチャーター便の輸送過程において、KSLの大阪の拠点で納品分のコクヨ製品を積み込んだのちに当社の大阪の拠点で納品後、当社の福岡の拠点へ納品に向かう際にトラックの空きスペースに、当社が大阪の拠点から福岡の拠点へ在庫移動したい商品を合積みして、納品と横持ちを同一トラックで行いました。実施した結果、当社は大阪から福岡までの横持ち分の多くを共同チャーター便で賄うことで独自に手配する路線便の回数や輸送車サイズを最小化できました。また、共同輸送実施で合積みすることのよるトラックの積載効率向上や輸送車両台数を減らせたことでCO2排出量を削減できました。KSLも当社の福岡の拠点への納品に関して、自社の佐賀の拠点を経由せずに直接、輸送できるようになったことや大阪から九州までの輸送を行うチャーター便の費用を当社が一部負担するようになったことで効率化やコスト削減などにつながっているようです。1年間の実証実験を経て一定の成果を上げたことから、2022年10月から本格的に取り組みを始めています。
このほか、物流拠点と補充倉庫との間の商品の横持ちについてAIが需要を予測して計画を立案する仕組みも導入し始めています。AI需要予測モデルを物流拠点とその近郊に設置している補充倉庫間の商品横持ち指示に活用、「いつ・どこからどこへ・何を・いくつ運ぶべきか」をAIが指示するものです。それまでは物流拠点や補充倉庫の担当者がこれまでの経験や知見を活かして手作業で計画を立てていましたが、実需要に応じた横持ち指示が可能となり、緊急で発生していた商品横持ち回数が減少し、入出荷作業の削減につながっています。
新しい施策どんどん試し広げていく
─今後の物流施策の方向性は。
それぞれの施策ともまだまだ学習段階に近いと思っていますが、物流の施策はすぐに成果が得られるケースはあまり多くありません。例えば、サプライヤーと一緒に日々の商品の発注量を平準化する取り組みについてですが、トラックの積載量を正確に把握できればさらに成果を高められると思いますが、個配の荷物や段ボールの容積を正確に捕捉するのは非常に難しいわけです。パレットのサイズはわかりますが、パレットの上にどう荷物が積まれているのか。その積み方のパターンも高さも人によって異なり、すべて揃っているわけではありません。より正確なデータをどう補足していくかなどは現場で学習していかなければなりません。ただ、そうした新しい施策や技術、実証実験などはどんどん試してどんどん学習をしていこうと思っており、そこから成果が出そうな施策を大きく広げていこうと考えています。
今後、物流の需給のバランスが悪化していくことを考えると、現状維持は難しいわけです。物流の効率化のための施策でやるべきことがなくなるということはありえません。荷物をまとめる、積載効率を上げる、人の生産性をあげていくための施策はずっとやり続けねばならない課題だと考えています。
成松岳志(なりまつ・たけし)氏
2007年にアスクル入社。オフィス用品通販サイト「ASKUL」のCRM、プロモーション、新規サービス企画担当を経て、個人向け日用品ECサイト「LOHACO」の立ち上げに参画。2022年5月より、執行役員としてLOHACO事業本部を統括するとともに、ECマーケティングディレクターとして企業間のデータ利活用を推進。2023年3月にロジスティクス本部の本部長に就任。
◇ 取材後メモ
「荷物をまとめる、積載効率をあげる、人の生産性をあげていくための施策はやり続けるべき。物流の効率化のための新たな取り組みは効果がでるまで時間がかかるが学習を重ねながら精度を高めていきたい」─。注文した商品が「明日来る」という同社サービスの強みを社名にもしているほどに他社よりも抜きんでた物流サービスを展開しているアスクルをして、物流の効率化はまだまだ足りないと言います。24年問題は通過点に過ぎません。これからはますます労働者不足やネット販売普及・拡大で物流の需給バランスが崩れ、2030年には物流需要の約36%が運べなくなるという試算も。売った商品が届かないとあってはEC事業は成り立ちません。常に物流効率化を意識した経営がEC事業者にはさらに求められそうです。