カーボンフットプリント削減：データ分析が牽引するサステナブルロジスティクス

輸送・物流業界が取得する膨大なデータ量を活用するメリットは、強調しすぎることはありません。

この炭素集約型業界において、非常に重要かつ頻繁に見落とされるメリットの一つは、アナリティクスをカーボンフットプリント削減に活用できることです。これには財務的および評判上の影響があります。データ分析とプロセス自動化を組み合わせることで、大幅な効率化を実現し、コスト削減、運営プロセスの合理化、シッパー、キャリア、ブローカー間のコミュニケーション改善を促進します。

BCGによると、重輸送（航空、重トラック輸送、海運）は2019年の全貨物排出量の約95%を占めました。AIと機械学習を用いてデータ分析を推進し、燃費効率と運営効率を改善することで、輸送ロジスティクス運営はカーボンフットプリントを削減し、サプライチェーン全体での貨物移動の環境インパクトを減らせます。

今日のロジスティクスリーダーがデータ分析を用いてカーボンとコストの両面で節約を実現し、それら手法の直接的な環境インパクトに焦点を当てる方法を以下に示します。

データをあなたのために働かせる

AIと機械学習をデータ分析に適用することは、いくつかの方法で運営を合理化し、排出量を削減します。

AI搭載システムは、日々のロジスティクス活動で生成されるデータを監視します。これには、輸送量、距離、モード選択の分析、非効率なモード、ルーティング、不十分な活用から生じる空走マイルの記録が含まれます。また、フリート計画とルーティング、滞留時間とディテンショントラッキング（予定されたピックアップとドロップオフを待つ間、トラックがアイドリングすること）、そして炭素燃料利用に影響を与える無数のその他要因も考慮します。

大量の集約データを取り込み、非効率のパターンを特定した後、AI搭載データ分析は、シッパーやキャリアがプロセスを改善し、より燃費効率を高める方法についてのインサイトと予測を提供します。例えば、AIは特定ルートでの慢性的な渋滞や繰り返されるスケジューリング課題が燃料浪費を増やすパターンを素早く示せます。AIはまた、定期的に見逃されるバックホール機会が、燃料を浪費する空走または「デッドヘッド」マイルを生んでいる箇所をキャリアに示せます。これらはほんの一例です。

AIと機械学習を用いてデータ分析でプロセスを改善することで、企業は収益性を高めながら、環境へのインパクトを同時に減らせます。

企業のサプライチェーンから排出される温室効果ガスは、直接オペレーションからの排出量の5倍であると、環境情報開示を推進する国際非営利団体CDPは述べています。しかし、よりグリーンなサプライチェーンを管理することは、組織にとって財務的・商業的に莫大な長期的ベネフィットをもたらします。

AIと機械学習テクノロジーは、すでに先見性のあるキャリアがデッドヘッドマイルと非効率な積載・ルーティングを削減するのを助けています。これらの技術は、LTL（混載便）を複数停車型トラックロードに統合し、燃料使用量を削減するための他のモード選択推奨を行う上で不可欠です。同じ技術は、トラフィックパターン、天候、過去の走行時間に基づいてより良いルートを監視・予測し、輸送時間を最適化し、車両排出ガスを削減するためにも大いに活用されています。

カーボン排出量の監視と削減において、AIと機械学習はゲームチェンジャーとなり得ます。これらは組み合わさって、企業のカーボンフットプリントの複数の側面への深いインサイトを提供し、以下を含むコスト削減による持続可能な変革の加速方法を特定します：

• 排出量の監視 ― サプライチェーン全体で改善が必要な箇所を特定する支援
• 排出量の予測 ― 履歴データと現在の削減努力に基づき将来の排出量を予測
• 排出量の削減 ― 輸送やその他分野で効率を改善し、カーボンフットプリントを減らす具体的な方法への詳細なインサイト提供

ボトムラインと気候アクションの融合

世界経済フォーラムが2020年の報告書『The Net-Zero Challenge: Fast-Forward to Decisive Climate Action』で調査した872社の輸送会社のうち、排出目標を設定しているのはわずか23%です。そのうち、前年比でCO2排出量を削減したのは半分未満（9%）に過ぎません。

サステナビリティとカーボン削減を負担と見なすのではなく、ロジスティクス運営は、新市場への参入と低炭素・グリーンサービスへの高まる需要への対応により、価値創出の機会として気候アクションを認識すべきです。

AIと機械学習は、この実証済みかつ新興のテクノロジーを受け入れる先見性のある組織のために、すでに道を開いています。早期採用者は、これらの新技術への投資で健全なROIを獲得しています。燃料コストの削減はボトムラインを改善するだけでなく、企業のカーボン排出削減と全体的な環境インパクト低減の努力も前進させます。消費者は購入製品の環境インパクトにますます敏感になっており、環境サステナビリティへのコミットメントを示す企業は、カーボン排出削減における役割を果たすことで、ますます報われています。

AIと機械学習を用いてカーボンフットプリントを追跡することで、企業は予測テクノロジーを活用し、具体的な成果をもたらす形で排出目標を設定・達成するためのより良いポジションを得られます。今日の輸送・ロジスティクスリーダーは、運営をデジタル化し、輸送管理システム（TMS）プラットフォームと統合アプリケーションのAI・機械学習ケイパビリティを展開することで、二つの問題を一つの解決策で取り組めます。

企業はサステナビリティを「あったらいいもの」ではなく、グリーンサプライチェーンを含め、自社運営の核心的イニシアチブとして見るようになっています。AIと機械学習は、ロジスティクス運営を合理化し、効率を改善し、排出量を削減し、より小さなカーボンフットプリントを残す道を企業に開きます。

ポール・ビーバーズ氏は、PCS Softwareのチーフテクノロジーオフィサーです。