オープンロジが物流基盤に搭載する「トラック予測」機能を、複数倉庫へと展開する動きを見せている。この機能は出荷量の予測データをもとに必要な車両台数を算出し、手配精度を高めることで、輸送待機のムダや作業負荷を削減する狙いがある。特に精密機器や美術品といった高付加価値貨物を扱う現場では、搬送タイミングのずれが破損リスクに直結するため、需給予測と車両手配の連携強化は実務上の改善効果が大きい。
参考: オープンロジ、トラック予測機能の活用を複数倉庫へ拡大（LNEWS）
分析・見解
精密機器や美術品の輸送現場では、車両の到着時刻が10分ずれるだけでも、荷役作業の段取りが崩れ、待機コストや破損リスクが跳ね上がる。従来の車両手配は経験則や前日実績に頼る部分が大きく、繁閑の波が読みにくい倉庫では過剰手配と不足手配が混在していた。オープンロジのトラック予測機能は、出荷量の変動パターンを学習し、必要台数を事前に算出することで、この不確実性を圧縮する。
今回の複数倉庫への展開が意味するのは、単一拠点の最適化から、拠点間での車両融通や平準化へとステージが移ることだ。例えば、関東の倉庫で午前に出荷が集中し、関西の倉庫で午後にピークが来るなら、車両を順次移動させることで稼働率を高められる。特殊輸送では車両が専用仕様になることが多く、遊休時間の削減は直接的なコスト改善につながる。
また、精密機器輸送ではクリーンルーム対応車両や温度管理車両といった特殊車両の手配が必要になるが、これらは台数が限られており、予測精度が低いと確保できないリスクがある。倉庫横断での需要予測が実現すれば、特殊車両の事前確保と稼働率向上を両立できる。
さらに、2024年問題で運送業界の労働時間規制が厳格化された今、ドライバーの待機時間削減は法令遵守とドライバー確保の両面で重要だ。車両手配の精度が上がれば、荷待ち時間が減り、運送会社との信頼関係も強化される。これは長期的な輸送品質の安定化に寄与する。
ビジネスへの影響
精密機器メーカーや美術品を扱う企業にとって、この動きは輸送品質の安定性向上と物流コストの予見可能性を高める材料となる。特に、複数拠点から出荷を行う企業では、倉庫間での車両融通が進むことで、繁閑差の大きい時期でも安定した輸送サービスを受けられる可能性が高まる。
また、3PLやフルフィルメント事業者を選定する際、車両手配の精度や待機時間管理の実績を評価指標に加える動きが加速するだろう。輸送品質は単に「壊れない」だけでなく、「予定通りに届く」「ドライバーの負荷が少ない」といった要素も含むため、予測機能の有無は差別化要因となる。
実務的には、出荷計画の見直し頻度を減らせる点も大きい。従来は車両確保の不確実性を見込んで余裕を持った計画を立てていたが、予測精度が上がれば、よりタイトなスケジュールで運用でき、在庫回転率の改善にもつながる。