物流・流通業界向けソリューション

行動を促すデータ活用で、持続可能な物流・流通へ。
物流現場に蓄積されたデータを、業務改善と意思決定につなげます。

ホームサービスプロフェッショナル・サービス物流・流通業界向けソリューション

TOPICS

物流・流通データ活用ライブラリ公開

Value

物流・流通業界を変革する3つの強み

物流業務への理解と、数理最適化・データエンジニアリング・実装支援を組み合わせ、
データ分析だけで終わらない物流変革を支援します。

データ活用

業務活用を見据えた
データマネジメント力

分析すること自体を目的とせず、実際の業務や
意思決定で使えるデータを見極め、整備します。
物流知見

物流現場の実務に
深く根ざした専門性

現場と同じ目線・共通言語で課題を理解し、
実行可能な解決策へとつなげます。
AI・最適化

機械学習・数理最適化で
活かすロジック開発

データと現場の制約条件から最適な判断を導き、
実行可能な業務ロジックへと落とし込みます。

Issue

物流業界における本質的課題

物流を取り巻く環境が複雑化する一方で、営業・需給・製造・倉庫・輸配送などのデータは、部門やシステムごとに分散しています。
さらに、データの形式や定義、品質も統一されておらず、物流全体の可視化や意思決定、具体的な改善施策につなげにくい状況が生まれています。

Solution

各種領域・支援段階における解決策

Case Study

ソリューションを活用した
具体的事例

調達物流

在庫と発注を設計する

Basic 現状を
把握する

在庫の全体像をつかむ

問い: 在庫が多い気がするが、どこに・何が・いつから滞留しているのか分からない。
アプローチ: SKU×拠点別の在庫日数を可視化し、回転している在庫と滞留している在庫を仕分ける。
分かること: 滞留在庫の所在・金額と、在庫水準の拠点間のばらつき。
この先: 滞留の原因特定は「滞留在庫の切り分け」へ。「そもそもいくら持つべきか」は「適正在庫水準の算出」へ。

Applied 問題を
解く

その在庫は多いのか、少ないのか
― 適正在庫水準の算出

問い: 在庫削減の号令はかかるが、「いくらなら適正か」の基準がなく、削りすぎて欠品するのが怖い。
アプローチ: SKUごとの需要変動・入荷リードタイム・発注サイクルから、サイクル在庫と安全在庫に分けて理論在庫水準を算出。現在庫との差分を「過剰」「適正」「欠品リスク」に判定する。
分かること: 削ってよい在庫と守るべき在庫の仕分け。「在庫削減」を金額目標ではなく品目別の基準で語れる状態。
この先: 基準を運用に落とすなら「自動発注の安全域」へ。予測が当たらない品目群があるなら「需要予測の検証」へ。

Advanced 現場に
反映する

その発注、機械に任せてよいか
― 自動発注の安全域をシミュレーション

問い: 発注業務を自動化したいが、全SKUを機械に任せるのは怖い。どこまでなら安全か、根拠を持って線を引けない。
アプローチ: 過去の販売実績と実在庫を起点に、自動発注ロジックを適用した場合の在庫・欠品をSKU別にバックテスト。予測誤差が統計的に扱えるSKUと、需要の性質上、機械では扱えないSKUを仕分け、「自動化してよい領域」「閾値監視つきで自動化する領域」「人の判断に残す領域」の三区分で発注業務を設計する。
分かること: 安全に自動化できるSKUの割合と、発注業務の工数削減幅。人が見るべき例外の定義 ― 担当者の経験を「例外対応」という最も価値の高い仕事に集中させる業務設計。

幹線物流

基幹ネットワークを検証する

Basic 現状を
把握する

物流コストの構造を分解する

問い: 物流費が年々増えているが、何にいくら払っているのか説明できない。
アプローチ: 輸送・保管・庫内作業の費用を固定費・変動費に分解し、ケース・オリコン1個あたりの単価として、拠点間・期間で比較できる形に整理する。
分かること: コスト増の主因（単価か、物量か、構成か）と、金額インパクトの大きい費目。
この先: 拠点間の横持ち運賃が想定より大きければ「在庫融通の検証」へ。

Applied 問題を
解く

その「在庫融通」は緊急対応か、常態化した代替輸送か

問い: 拠点間の在庫融通（横持ち）にかかる運賃は、本当に必要なコストか？
アプローチ: 全入庫実績を「基幹計画上の経路による輸送」と「計画外の拠点間輸送」に仕分け、融通発生時点のSKU別在庫日数と突き合わせて評価。在庫に余裕があるのに発生している融通・緊急性のない横持ちの運賃規模を定量化する。
分かること: 非正規輸送への依存度と、その運賃規模。基幹ネットワークのどこが供給に間に合っていないか。
この先: 基幹輸送のリードタイム・頻度・拠点配置という与件の再設計は「ネットワーク再設計」へ。

Advanced 現場に
反映する

その拠点配置は、今の物流に合っているか
― ネットワーク再設計のシミュレーション

問い: 拠点の配置と基幹便の頻度は、過去のある時点の需要を前提に決めたまま。今の需要分布・車両調達環境でも最適と言えるか？
アプローチ: 需要の地理分布と輸送実績をもとに、拠点配置・基幹便の頻度・輸送モードを変更した場合の輸送費・リードタイム・CO₂排出量をシミュレーションし、現行構成との差分を定量化する。
分かること: 拠点・輸送モードという最大の与件の見直し余地と、その投資対効果の当たり。輸送能力（回転数）の改善幅。

ラストワンマイル

配送と店舗の与件を解く

Basic 現状を
把握する

輸配送の稼働を可視化する

問い: トラックの積載率や稼働状況を、感覚ではなく数字で把握したい。
アプローチ: 曜日ごと・コースごとの積載物量と稼働車両数を可視化し、物量に対して車両が過剰な曜日・時間帯を特定する。
分かること: 積載効率が悪化している曜日・コースと、その物量の波の形。
この先: 原因切り分けは「最適化ツール導入前の目利き」へ。物量の波が店舗発注に起因する場合は「発注平準化のバックテスト」へ。

Applied 問題を
解く

その配送、最適化ツールで本当に安くなるか
― 導入前の目利き

問い: ルート最適化ツールの導入を検討しているが、自社の配送特性で効果が出るのか、ベンダーの提案だけでは判断できない。
アプローチ: 曜日別・コース別の物量と稼働の可視化をもとに、非効率の原因を「コース設計の問題」「物量の波の問題」「制約条件の問題」に切り分ける。コース設計起因ならツールが効き、物量の波起因なら発注平準化が先、という打ち手の順序を判定する。
分かること: ツール導入で解ける非効率の割合（金額）と、導入前に検討すべき与件。

Advanced 現場に
反映する

最適化しても効果が頭打ち
― 次に緩めるべき制約はどれか

問い: ルート最適化を導入したが、期待した効果に届かない。ツールの問題なのか、それとも別の何かか。
アプローチ: 最適化は、与えられた制約（時間指定・附帯作業・納品頻度・車格制限など）の中でしか答えを出せない。各制約を仮に緩めた場合の配送コスト感度をシミュレーションし、効果を頭打ちにしている制約を金額インパクト順に順位づける。
分かること: 次に交渉・見直しすべき納品条件と、その見直しで解放されるコスト。ツールではなく与件側に眠る改善余地。

領域横断

どの領域でも、最初と最後に効く

Basic 現状を
把握する

改善機会を金額で査定する
― 投資判断の入口

問い: 物流改善の投資（ツール導入・拠点再編・システム改修）を検討しているが、どこにいくらの回収余地があるのか、着手前に見積もれない。
アプローチ: コスト構造・稼働・在庫などを可視化し、改善機会の理論的な限界を金額として表現。改善のための投資に対してリターンが十分かを検討できる土台を作る。
分かること: 投資判断の順序。経営会議・稟議に載せられる改善機会の規模感と優先順位。

Applied 問題を
解く

そのデータ、信じて報告してよいか
― データの矛盾を網羅的に探索

問い: 経営会議や法令報告に載せている労働時間・在庫・積載率は、信じてよい数字か？
アプローチ: 物理的にあり得ない値や、複数データ間で不整合な値が存在するかを、数値の分布や業務整合性、システムへの記録状況など、あらゆる観点から網羅的に探索する。
分かること: データ品質の改善が必要な範囲と優先順位。後続分析や法令報告のインプットとして耐えうるかどうか。

Advanced 現場に
反映する

データが汚くても、いま答えられる問いはある
― 可能性検証

問い: 「データがきれいになるまで分析できない」は、本当にそうか。
アプローチ: 実施したい分析や実現したいTo-Be像をもとに分析テーマ案を作成。テーマごとに、「現状データで実施可能」「代替値などによる概算が可能」「データ整備が必要」に仕分ける。
分かること: データ整備を待たずに着手できる分析と、整備の優先順位・投資範囲。