ビッグデータ時代のロジスティクス：クラウド導入が不可欠な理由

Dresner Advisory Servicesの調査によると、企業の50%以上がビッグデータ分析を活用しています。詳しく見ると、業界による導入率の差は大きく、金融サービスと通信がリードし、教育と医療が続きます。しかしトップ5にロジスティクスの名はありません。

皮肉なことに、最も恩恵を受けるのはロジスティクス

ビッグデータと聞いて真っ先に思い浮かぶ業界はロジスティクスではないでしょう。しかし皮肉なことに、その導入で最も恩恵を受ける可能性が高いのはロジスティクス業界です。

サプライチェーンのボトルネックを推定・防止するための予測分析の活用は極めて重要です。特に、時間厳守、透明性、プライバシーが鍵を握る業界においてはなおさらです。ますます多くの消費者がEコマースを選ぶ中、ビッグデータなしで時代に合わせようとするのは愚かです。

ラストマイル問題

荷物が購入者に届くまでのラストマイルは、ロジスティクス企業にとって最も苦痛なステップです。同時に最も高コストで、総配送コストの半分以上を占めます。渋滞、駐車困難、悪天候、不可抗力、エレベーターのないアパートなど、些細な課題までがコストを積み上げ、顧客体験を損ないます。

かつて、スムーズな配送の障害を予測することは不可能でした。しかし、配送車両とスマートフォンのGPS、センサー、スキャナー、モノのインターネット（IoT）の助けにより、荷主は全行程を監視できるようになりました。例えば、ドライバーに渋滞や通行不能な道路を知らせるなど、プロアクティブな介入さえ可能です。

長期的には、ロジスティクス企業はパターンと繰り返し課題を発見し、それらを克服する実用的な方法を編み出せるでしょう。例えば、燃料費が8月に上がりがちなら、ビッグデータ分析で増加を予測し、7月中に車両を満タンにしておけます。UPSのORIONアルゴリズムは最先端の例で、荷物の重量、形状、サイズなどの要因について毎日10億以上のデータポイントを収集・分析します。そこから過去の配送情報と照合し、キャパシティ、荷物量、顧客需要を推定します。この科学的・データ駆動型アプローチにより、UPSはドライバー1人あたり走行距離を1マイル削減するだけで、年間5,000万ドルの節約を達成したと主張しています。

「現在、ラストマイル問題を解決するために様々な業界が同時に取り組んでいます」とTransmetricsのCEO、Asparuh Koev氏は言います。「例えば、シンク修理に来る水道屋さんが今どこにいるか、リアルタイムで追跡できない理由がありません。」

しかし、DHL Globalの請求ワークストリームリード、Pete Bandtock氏によれば、事情はそう単純ではありません。「ラストマイル問題はロジスティクスにおける普遍的問題ではありません」と彼は言います。「海上貨物輸送を考えてみてください。それらはしばしば荷受人が港で引き取るか、複数の巨大コンテナで荷受人場所に配送されます。したがって、ラストマイル問題はありません。」

「問題はB2Cセクターでより深刻です」とBandtock氏は続けます。「ルーティングアルゴリズムと顧客メッセージング・可視化の両面で、そこに大きな技術投資があるのを見ています。」

Sciantのビッグデータ・輸送・ロジスティクス担当シニアバイスプレジデント兼プラクティスリード、Angel Mitev氏は異なる見解を持っています。「最大のインパクトはB2Cロジスティクスにあることは同意しますが、B2Bにも影響が及ぶでしょう。特に自律走行トラックとバンの到来により。クラウドソーシング、ドローン配送、リアルタイムルート最適化は、技術が存在しテスト済みの他の分野です。したがって、ラストマイルはごく近い将来、大規模なイノベーションが見られる分野になることは間違いありません。」

クラウドソーシングとロボット

ラストマイル配送の最適化において、クラウドソーシングモデルは極めて有用であることが証明されています。自宅へのフードデリバリーは地元の配達員が行う可能性が高いです。同時に、Uber Freightのようなプロジェクトがロジスティクスを新たな方向へ導いています。Amazon Flexは、地元の人々がラストマイルを管理し、時給最大25ドルを稼ぎながら、顧客により高い透明性と速い配送を提供します。この破壊的アプローチは、プロのキャリアをランダムに動く地元ドライバーで置き換えることで、現在のラストマイルモデルを革命的に変える可能性があります。

Bandtock氏は異論を持っています。「消費者向けクラウドソーシングサービスの成長は明らかですが、自転車や車で運べる量には限界があるため、B2Bロジスティクスでは特に関連性が高まるとは思いません。」彼はUber Freightについても同様に懐疑的です。「彼らが重量貨物分野に大きく進出するとは思いません。フットプリントも資本もないからです。」

Koev氏は、道路渋滞が配送品質に劇的な影響を与えることを指摘します。「渋滞は悪化しています。より多くの人々が大都市に住むようになり、密度が高まっています。クラウドソーシングでは魔法のように解決しません。インフラレベルで解決する必要があります。」

では、現行インフラでは出口なし？「地下鉄を考えてみてください」とKoev氏は言います。「大都市で最も利用される交通手段です。既存の地下鉄は乗客輸送用に設計されていますが、小包輸送にも使えます。ただ異なる機能の仕方をするだけです。」

ロジスティクスのもう一つの主要トレンドは、非人間労働者の活用です。Prime Airの配送システムは、ドローンを使って30分以内に顧客に荷物を届けるよう設計されています。約10万台のロボットが、Amazonのほとんどの倉庫でコンベアと人間操作の機械に取って代わっています。それらのロボットの背後にあるKiva Systemsは、2012年にAmazonによって7億7,500万ドルで買収され、当時としては同社2番目の大型買収でした。

倉庫自動化のメリットは人員削減を超えます。ロボットの活用により、荷物の積み込みと配送をどう改善できるかについて、より正確な洞察が得られます。自律走行車両は、ロジスティクスをまったく新しいレベルへ引き上げることを約束します。すでに倉庫やヤードなどの制御された環境で使用されており、すぐに高速道路や市街地などの共有・公共スペースでも見られるようになるでしょう、とDHLのイノベーション・トレンドリサーチ担当バイスプレジデント、Markus Kückelhaus氏は言います。

Bandtock氏は、ロジスティクス業界が予見可能な将来に完全自動化されるか疑問視します。「コモディティ部分は、ビッグデータとロボティクスの組み合わせで大部分自動化できます。しかし、より複雑なサプライチェーンでは状況が曖昧になります。」

「ワインとスピリッツビジネスを考えてみてください」と彼は続けます。「スーパーマーケットチェーンは、ワールドカップ、ウィンブルドン、王室結婚式などの予見可能なイベントを予想し、特定の酒類を大量に発注します。これらのイベントの中には、関連商品の生産期間より短い通知期間のものもあります。ニッチなロジスティクスプレーヤーは、このサプライチェーンを横断し、3年前に生産サイクルを開始したシャンパンが、3ヶ月前に発表された王室結婚式の4週間前には店頭に並ぶことを保証する必要があります。この例でのロジスティシャンの付加価値は、データではなく関係性にあります。」

Koev氏も同様に懐疑的です。「人間が関与しないことは、期間、あり得ません。人間が荷物を配達しなくても、システムをメンテナンスする必要があります。これは技術問題ではなく市場問題です。ロジスティクスでは、このパラドックスの中で活動しています：メリットが明らかでも、既存のインフラでなんとかやろうとします。輸送は極めてコモディティ化されています。皆同じことをしており、これが何年も続いています。」

一方、Mitev氏はほぼ完全自動化された業界を予測します。「バニラなロジスティクスサービスは人間なしで可能になります。人工知能と、自律走行車両とロボットの艦隊を指示するデータ駆動型バックエンドシステムが、ほとんどの配送、積み込み、降ろし、その他の単純作業を実行します。スケジューリングとルート最適化、倉庫管理、貨物・機器の位置特定、在庫管理もますます自動化されるでしょう。顧客関係管理とテーラーメイドのロジスティクスサービスが新たな戦場となり、企業は差別化を図り、そこでは人間の要素が依然として重要です。」

転換の時

そこへ到達するには、業界の大幅なシフトが必要です。歴史的に、ロジスティクス企業はクラウドベース技術の大規模な採用者ではありませんでした。しかし、ラストマイル配送の最適化とデジタル化には不可欠です。

「自律走行ラストマイル配送が主流になれば」とMitev氏は言います、「業界はイベントデータ収集の大幅な改善を目撃する可能性が高いです。このシナリオでは、自動スケジューリングとドック管理が不可欠になります。自律走行車両は人間運転車両よりはるかに精密にスケジュールされる必要があるからです。クラウドベースかつIoT対応のドック管理と、イベント管理プラットフォームが業界のマストハブになります。」

したがって、クラウドベースシステム導入の加速が不可欠です。データの適切な収集とクレンジングにより、イベントのより良い予測と不確実性の低減が可能になります。こうした目標は、レガシーなオンプレミスシステムでは達成できません。シームレスな情報連鎖の構築に不可欠な、標準化されたクロスプラットフォーム統合は、クラウドベース、マイクロサービス、オープンAPIシステムの採用により容易に実現できます。国際航空運送協会（IATA）のe-AWB（電子航空運送状）はオープンAPIの一例ですが、Mitev氏によれば「ピックアップオーダーや貨物マニフェストなどのドキュメント標準が欠けています。」大規模なアップグレード、あるいはプライマリITシステムの完全な置き換えが必要だと付け加えます。

「標準APIは素晴らしいでしょう」とKoev氏は言います、「しかし競争市場であり、プレーヤーは通常共有したがりません。次の会社に渡す前に、意図的にデータの一部を削除している企業を見たことがあります。」

さらに、技術はスケーラブルになって初めて価値を持ちます。これは中小企業にとって困難です。「だから市場を前進させるのは、スタートアップではなく既存の大手プレーヤーだというのが私の二セント（個人的見解）です」とKoev氏は言います。

ビッグデータはさらに大きくなり、接続デバイスの増加により自律的にテラバイト単位の新しい情報を生成し続けます。その知能にアクセスし処理する能力が、ロジスティクス企業に実質的な競争優位性を与えますが、その基盤は今構築する必要があります。レースは、デジタル化への道のりで苦闘する現大手プレーヤーと、プレデジタル業界に参入する新規参入者の間で繰り広げられます。

著者：Simone Puorto氏はTravel Singularityの創業者、Sciantの寄稿ライター。