正念場だ。2026年4月の物流管理者指数（LMI）によると、米国のトラック輸送能力は指数開始以来2番目に低い水準にあり、価格は同期間において2番目に高い水準にあった。さらに、今年、米国とヨーロッパでは、約50万件の運転手の求人が未充足となっている。
規制の変更は、採用と人材維持にさらなるストレスを与えており、それは運転手に限ったことではない。2026年には倉庫スタッフの採用と定着も難しくなり、これは輸送能力に直接的な影響を与える。積み込みや積み下ろしをする人がいなければ、トラックの運行が大幅に遅れるのは避けられない。
労働市場が常にこれほど逼迫するわけではないが、この問題は何度も繰り返し浮上してくる。これは、自社専用の車両を運用している場合でも、物流サービスプロバイダー（LSP）や運送業者を利用している場合でも、輸送チームが計画を立てておく必要がある事項です。では、彼らはこの生産能力不足に対処するために何ができるだろうか？
実用性と効率性
輸送能力が逼迫している状況では、輸送チームにとって最大限の稼働率を達成することが最優先事項となる。すべてのトラック、運転手、そして積荷は、可能な限り効率的でなければならない。燃料を半分しか積んでいない状態で運転するのは、コストと排出量がかさむだけでなく、多くの場合、経済的に成り立たない。燃料費の高騰も相まって、各チームは可能な限りトラックを満載して輸送することを目指している。つまり、復路の確保、輸送距離の最小化、計画の最適化、効率的な積載量の構築、輸送の統合などが必要となる。
それを実現するためには、輸送の最適化と積載計画が不可欠であり、ルート、ハブ、運送業者、輸送モード、および混載戦略を最適化する必要がある。しかし、最適化には万能なアプローチは存在しません。自社の具体的なビジネス内容や、輸送ネットワークが実際に直面するシナリオを考慮に入れる必要があります。単純なルールベースの最適化では、運用上の現実と全く合致しない推奨事項や経路を生成する場合、利用率の向上には役立ちません。
その代わりに、チームは最適化エンジンを慎重に設定して、その現実を反映させる必要がある。そうすることで、推奨事項や決定事項が理論的に正しいだけでなく、実際に実現可能なものとなる。
さらに、輸送最適化は、それらの計画やシナリオがリアルタイムで展開されるにつれて、適応していく必要がある。一日の始まりに最適だったものが、正午になっても必ずしも最適とは限らない！臨機応変に対応できるということは、チームが時代遅れの決定に縛られることがないということだ。
しかし、これらすべてを最適化し（サービスレベルや排出量も同時に調整しながら）、複雑なネットワーク全体にわたってリアルタイムで作業するには、膨大な量のデータと、それを処理・理解する能力が必要であり、人間のチームでは到底対応できない。
AIは稼働率を高め、容量の低下を相殺している。
AIは、輸送管理者が大規模に実行する必要のある、効用を最大化する計算において非常に優れている。最適化とAIによるインテリジェンスの組み合わせは、チームに次のようなメリットをもたらします。
- プライベートフリートおよび専用フリート向けのバックホールを見つける
- 負荷構築の最適化
- ルートと計画の最適化
- 統合の改善
- より正確な経路と連続した移動を見つける
- 輸送計画、スケジュール管理、例外処理、意思決定支援を自動化する。
データ分析を行い、推奨事項や意思決定を行う交通システムは、必ず状況を十分に認識した上でそれを行う必要があることを指摘しておくことが重要である。そのためには、輸送管理システムと、WMS、OMS、RMS（返品管理）、および事業計画システム（需要と供給の計画、予測、補充など）との相互運用性が求められます。
ネットワークを通じて効率性を向上させる
商品が輸送され始めると、輸送チームはグローバルな複合輸送ネットワーク全体にわたる出荷状況を常に把握し、追加コストや非効率性を回避する必要がある。供給能力が限られている場合、利用可能なすべての供給能力が効果的かつ円滑に活用されていることを確認することが極めて重要である。
デジタルサプライチェーンネットワークを活用することで、輸送チームはリスクの高い貨物について事前に通知を受け取ることができ、土壇場での緊急対応や費用のかかる調整を回避できる。彼らはまた、取引パートナーとの真の協力関係から得られる恩恵も享受できる。単に回避策を共有したり、頻繁に簡単な状況確認を行うだけでなく、ネットワークを通じた同期によって、全員が同じ認識で作業を進めることができるのだ。
複数の関係者が関わるプロセス全体を自動化するということは、社内だけでなく、ネットワーク内のあらゆる接点において自動化を実現することを意味します。つまり、今日の予定を更新・確認したり、昨日の荷物が集荷・配達されたかどうかを確認したりするために、朝の時間を費やす必要がなくなるのです。つまり、コストを大幅に削減し、サービスを向上させるための最適化に費やす時間が増え、出荷状況を確認する時間を減らすことができるということだ。
これはまた、輸送管理者が、輸送能力不足において極めて重要でありながら過小評価されている要素、すなわち関係管理に、より多くの時間を割けるようになることを意味する。市場が逼迫している状況では、ドライバーの満足度を維持することが極めて重要であり、日常的な物流業務を自動化することで、輸送チームはドライバーとの関係構築に時間を費やし、定着率と回復力を高めることができる。
