運輸・物流業界の利益に潜む隠れた脅威

輸送・物流における運用上の課題の克服

輸送および物流業界は、世界的なパンデミックやスエズ運河の封鎖、ロシア・ウクライナ戦争のような地政学的紛争に至るまで、重大な混乱にもかかわらず、驚異的なレジリエンスを示してきました。しかし、今日の運用環境は、単に人手を増やすだけでは解決できない新たな複雑さをもたらしています。

従来の規模拡大手法、例えばスタッフの増員は、特にホリデーシーズンなどの繁忙期には持続不可能であることが証明されています。物流企業は現在、急増する配送需要、更新が必要な書類を伴う関税規則の変更、そして継続的な労働力不足に直面しており、なおかつ薄い利益率で運営しています。

見落とされがちな根本的な問題の一つは、手作業による紙ベースのプロセスに依存していることであり、これが一貫してボトルネックを生み出し、業務の遅延を招いています。

書類管理の課題

書類管理は、国際・国内輸送のいずれにおいても中核をなす業務です。各出荷には様々な書類が関与し、それぞれ独自のフォーマットや規制要件があります。国際貨物には、税関書類やVAT書類、国別の税関連文書など、さらに複雑さが加わります。一方、国内輸送では、船荷証券、荷役証明書、配送証明書、運送業者の請求書などが必要です。これらの要件は運送業者、管轄区域、出荷タイプごとに異なり、書類管理が絶え間ない課題となっています。

たとえ小さなミス—例えば署名の欠落や税関書類の記入ミス—であっても、支払いの遅延や出荷全体の停止を招き、効率性に大きな累積的影響を与える可能性があります。

手作業プロセス：持続する障害

Deep Analysisによる最近の調査結果は、この問題の規模を浮き彫りにしています。輸送・物流関連の300組織を対象とした調査によると、業界は依然として手作業プロセスに大きく依存しており、それに伴うコストや非効率性が存在しています。

デジタル時代における紙ベースの業務

広範なデジタル化の取り組みにもかかわらず、32％の物流企業が依然として主に紙の書類に依存しており、ほぼデジタル化に移行したのは43％にとどまります。特に、43％がコンプライアンス関連の書類管理を紙で行い、40％が国内輸送書類も同様に紙で処理しています。

この手作業プロセスへの依存は、明確に測定可能な影響を及ぼします。調査対象組織の82％が、手作業による文書処理が効率性を大きく阻害していると報告しています。主な課題は以下の通りです：

• 51％がデータ入力時の高いエラー率を経験
• 49％が不統一な書類フォーマットに苦戦
• 49％が処理の遅さ・時間のかかる作業を指摘
• 47％が書類の進捗管理の難しさを抱える

テクノロジー導入とその限界

ERP、SCM、TMS、WMSなどのデジタルツールの導入が進む中でも、これらプラットフォームの有効性は入力データの質に大きく依存します。データが手作業で入力される場合、エラーが増加し、これらの投資価値を損ないます。

さらに、スキャナーの頻繁な故障（52％が報告）、書類互換性の問題（53％が報告）といった追加の課題もあり、これは根本的に手作業に依存したワークフローを再設計せずにデジタル化を進めようとしている症状です。

人工知能の可能性

変革への期待も高まっています。調査参加者の70％以上がAI搭載ソリューションへの投資に前向きであり、すでにAIを導入した組織では明確な効果を実感しています：

• 31％が意思決定の改善を報告
• 28％がエラーの削減を実現
• 37％がデータ品質の向上を実感

しかし、AIの採用はまだ始まったばかりです。AIを日常業務に完全統合している組織はわずか13％であり、32％が導入の高度な段階にあります。

主な障壁は何でしょうか？

• 54％が出荷・顧客情報の機密性からデータセキュリティに懸念
• 51％が導入コストを懸念（特に予算制約のある中小企業）
• 47％がAIに対応していないレガシーシステムとの統合課題に直面

書類自動化の再考

真の前進には、規模拡大を阻んでいる書類処理のボトルネックを業界として解決する必要があります。Hyperscienceは、機械学習を中核とし、AIを最も価値が発揮される部分に活用する新たな書類処理アプローチを提供しています。大量のデータと継続的な再学習を必要とする大規模言語モデルだけに頼るのではありません。

この機械学習ファーストの戦略によって、以下が可能になります：

• 多様な書類タイプやフォーマットに柔軟に対応し、新たなバリエーションからも学習
• 完全なデジタルコピーや標準化テンプレートがなくても正確な処理を実現
• 最小限の再学習で新しい書類タイプにも迅速に適応
• 複雑なルール作成や数か月の手作業データラベリングなしで高精度を実現

このアプローチにより、既存の技術基盤を大幅に変更することなく、書類の多いワークフローを自動化できます。

雇用喪失への懸念への対応

自動化による雇用喪失を懸念する声は44％の調査回答者から挙がっています。しかし、実際には自動化は反復作業の削減に使われることがほとんどで、社員はより価値の高い業務に注力できるようになります。例えば、手作業によるデータ入力に何時間も費やす代わりに、例外処理や顧客との直接対応など、複雑な課題の解決に取り組むことができます。

HirschbachのCTOであるIvan Ramirez氏は次のように述べています。「Hyperscienceは、私たちの技術スタックにおけるコンポーザブルアーキテクチャのビジョンを支える、最高クラスのソリューションを選定する力を与えてくれました。」

先進的な物流企業は、従業員の置き換えを目指しているのではなく、彼らが最大限のパフォーマンスを発揮できない障害を取り除こうとしています。

ケーススタディ：Hirschbachの変革

著名なトラック運送業者であるHirschbachも、業界の多くと同様に書類作業や手入力の課題に直面していました。Hyperscienceの自動化プラットフォームを導入することで、バックオフィス業務を合理化し、書類処理を自動化。人的確認が必要な真の例外のみをフラグ付けすることで、社員数を増やすことなく業務拡大を実現しました。

貴社はボトルネック解消に準備ができていますか？

物流業界は近年、数多くの荒波を乗り越えてきました。しかし、今後の成長には、単により一生懸命働く、または繰り返し作業のために人員を増やすのではなく、手作業による書類処理のボトルネックを解消することが不可欠です。

自動化を受け入れる組織は競争上の優位性を得て、チームが人間の専門性を必要とする業務に集中できるようになります。

詳細を知りたい方へ Hyperscienceが主催する「輸送・物流におけるAI導入準備」ウェビナーにご参加ください。書類自動化の実践的戦略や業界リサーチの洞察を共有し、先進物流企業がいかにこの移行を進めているか、専門家による質疑応答の機会もご用意しています。

利益率が低く、納期が極めて重要なこの分野では、ひとつひとつの書類がシステム内をより速く流れることで、業績に大きな違いをもたらすことができます。