物流の人手不足や配送コストの上昇を背景に、物流業務の効率化は多くの企業にとって重要な課題となっています。

しかし、「物流を効率化したいものの、具体的に何から始めればよいのかわからない」「他社の物流効率化の事例を参考にしたい」と考えている方も多いのではないでしょうか。

物流の効率化には、倉庫内のレイアウト改善やピッキング作業の見直し、WMS・AI・物流ロボットの導入、配送ルートの最適化、物流アウトソーシングなどさまざまな方法があります。

本記事では、物流効率化の企業事例や倉庫・配送・DX・自動化の事例を紹介しながら、物流効率化を成功させるポイントや、自社で事例を再現するための具体的な方法までわかりやすく解説します。

執筆者

佐藤　美樹

株式会社mylogiの専属WEBライター。
ECサイト運営では、SEOやSEM、SNSマーケティングの導入・運用を担当。現在はECサイト運営や物流に関する記事の執筆を行う。

監修者

藤井 玲

2002年に楽天市場へ出店したことをきっかけに、EC支援サービスの提供をスタート。
累計20年200社以上のECサイト制作、運営支援経験を持つ。
現在は、Shopify Plus Partnerとして、ECサイトの新規出店支援はもちろん、売上改善や業務改善などのコンサルティングを手掛けている。

物流効率化とは？

物流効率化を進めるうえでは、単に一つひとつの作業を速くするのではなく、物流全体を一つの流れとして捉えることが重要です。

入荷から保管、ピッキング、梱包、出荷、配送までには、人の動きや在庫情報、スペース、待ち時間などさまざまなムダが潜んでいます。

ここではまず、物流効率化の基本的な考え方と、見直すべきポイント、部分最適に陥らないための考え方について解説します。

物流効率化とは「作業を速くすること」ではなく物流全体のムダを減らすこと

物流効率化というと、ピッキングを速くする、梱包時間を短縮するなど「一つひとつの作業スピードを上げること」をイメージしがちです。

しかし、本来の物流効率化は、入荷・保管・在庫管理・ピッキング・梱包・出荷・配送までの物流全体を見渡し、不要な作業や待ち時間、移動、重複入力などのムダを減らすことを指します。

例えば、ピッキング速度だけを上げても、その後の検品や梱包で商品が滞留すれば、出荷全体の処理能力は上がりません。

重要なのは「どの作業を速くするか」ではなく、商品が入荷してから顧客へ届くまでの総時間や総コストをどう減らすかという視点です。

物流工程全体を一つの流れとして捉えることが、本質的な物流効率化につながります。

物流効率化で見直すべき「人・モノ・情報・スペース・時間」の5つの要素

物流効率化を進める際は、現場を「人・モノ・情報・スペース・時間」の5つに分けて確認すると、改善すべきポイントを見つけやすくなります。

「人」では作業人数や役割分担、「モノ」では商品の保管方法や移動量、「情報」では在庫や受注データの連携状況を確認します。

「スペース」では棚や作業台、通路の配置、「時間」では作業時間だけでなく待機時間や探す時間まで確認することが重要です。

例えば、ピッキングに時間がかかっている場合でも、原因がスタッフの作業速度とは限りません。商品の配置が悪い、在庫情報が正確でない、通路が混雑しているなど複数の原因が考えられます。

5つの要素を横断して原因を探すことで、単なる人員増加に頼らない物流改善を進めやすくなります。

部分的な効率化が物流全体では非効率になるケースもある

物流では、一つの工程だけを見ると効率化できていても、全体では逆に非効率になっているケースがあります。

例えば、ピッキング効率を上げるために商品を大量にまとめて取り出した結果、検品スペースに商品が集中して滞留することがあります。

また、倉庫の保管効率を優先して棚を高密度に配置すると、商品を取り出しにくくなり、ピッキング時間が長くなる可能性もあります。

配送でも、運賃を抑えるために出荷をまとめ過ぎると、納期が延びて顧客満足度を下げてしまう場合があります。

そのため物流効率化では、個別工程の数字だけではなく、受注から出荷までのリードタイム、1注文あたりの物流コスト、誤出荷率など全体を示す指標を確認することが重要です。

物流効率化の企業事例｜コスト削減・省人化・生産性向上を実現した取り組み

物流効率化の進め方は企業によって異なりますが、成果を出している企業には「現場のムダを細かく分解する」「物流全体のコストを見る」「物量に応じて人員を調整する」といった共通点があります。

単にシステムを導入するだけではなく、現在の工程を見直し、改善効果を数字で確認できる仕組みを作ることがポイントです。

ここでは、コスト削減・省人化・生産性向上につながる代表的な考え方を、企業事例として紹介します。

作業工程を分解して「人がやらなくてもよい仕事」を減らした企業事例

物流現場の省人化では、いきなり人を減らすのではなく、現在行っている作業を細かく分解し「本当に人が担当する必要がある仕事か」を整理する方法が有効です。

例えば、受注内容の転記、送り状の作成、在庫数の確認、出荷メールの送信など、一定のルールで処理できる業務はシステムによる自動化が可能です。

一方で、商品の状態確認や例外注文への対応など、人による判断が必要な仕事は残します。

このように、人が行う仕事とシステムへ任せる仕事を分けることで、スタッフは判断や改善といった付加価値の高い業務へ集中できます。

「何人減らせるか」ではなく、「人がやらなくてもよい作業はいくつあるか」から考えることが、無理のない省人化につながります。

物流拠点の集約で保管費と輸送費を同時に削減した企業事例

複数の営業所や店舗ごとに在庫を持っている企業では、物流拠点を集約することで保管費と輸送費を同時に見直せる場合があります。

拠点が分散していると、それぞれで安全在庫を確保する必要があり、企業全体では過剰在庫になりやすくなります。また、在庫が不足した拠点へ別拠点から商品を移動する横持ち輸送も発生します。

そこで、主要在庫を物流センターへ集約し、各店舗や顧客へ直接出荷する仕組みに変更すると、在庫量や拠点間輸送を減らせる可能性があります。

ただし、拠点を減らせば必ず効率化できるわけではありません。配送距離が伸びる可能性もあるため、倉庫賃料・在庫金額・拠点間輸送・最終配送の総コストで比較することが重要です。

出荷量の波に合わせて人員配置を変え生産性を高めた企業事例

ECや小売の物流では、曜日や時間帯、セール、季節によって出荷量が大きく変わります。

そのため、毎日同じ人数を同じ工程に配置していると、忙しい時間帯では人が不足し、反対に出荷量が少ない時間帯では待機時間が増えてしまいます。

効率化するには、過去の受注データを時間帯や曜日ごとに分析し、入荷・ピッキング・梱包・出荷それぞれの作業量に合わせて人員を変動させることが有効です。

さらに、複数工程を担当できるスタッフを育成しておけば、作業量の多い工程へ一時的に人員を移すこともできます。

「1日何人必要か」ではなく「何時に、どの工程へ、何人必要か」まで細かく設計することで、人員を増やさず処理能力を高めやすくなります。

改善前後の数字を可視化して物流コスト削減を継続できる仕組みにした企業事例

物流改善を継続するためには、「現場が楽になった」「以前より速くなった」といった感覚だけではなく、改善効果を数字で確認できる仕組みが必要です。

例えば、1時間あたりの出荷件数、1注文あたりの作業時間、誤出荷率、在庫差異率、1件あたりの配送費などを改善前から記録します。

そのうえで、レイアウト変更やシステム導入後に同じ指標を比較すれば、施策による効果を判断できます。

さらに重要なのが、一度測定して終わらせないことです。月次で数値を確認し、悪化した指標があれば原因を調べる仕組みを作ります。

物流改善を「プロジェクト」ではなく、数字を見ながら改善を繰り返す日常業務に変えることで、継続的な物流コスト削減につながります。

倉庫作業における物流効率化の事例｜ピッキング・検品・棚卸・レイアウト改善

倉庫内では、商品を探す時間や歩行距離、検品方法、棚卸の進め方、梱包資材の配置など、日常業務の中に多くの改善余地があります。

こうしたムダは一つひとつを見ると小さくても、毎日数百件・数千件の出荷を行う現場では大きな作業時間の差につながります。

ここでは、大規模な設備投資を行わなくても取り組みやすい、ピッキング・検品・棚卸・レイアウト・梱包作業の物流効率化事例を紹介します。

商品の出荷頻度を基準に棚配置を変えて歩行距離を削減した事例

倉庫内の作業時間を大きく左右するのが、スタッフの歩行距離です。

商品を保管した順番や商品カテゴリーだけで棚を決めていると、頻繁に出荷する商品が倉庫の奥に置かれ、1注文ごとの移動距離が長くなります。

そこで、商品ごとの出荷回数を分析し、出荷頻度の高い商品を梱包・出荷エリアの近くへ配置します。反対に、ほとんど動かない商品は奥や上段に移動させます。

さらに、一緒に購入されることが多い商品を近くに置けば、注文単位の移動距離も短縮できます。

倉庫レイアウトは一度決めて終わりではありません。売れ筋商品の変化に合わせて定期的に棚配置を見直すことで、設備投資をせずに作業効率を改善できる可能性があります。

ピッキング順序を固定せず注文内容ごとに最短ルート化した事例

ピッキングリストに記載された順番のまま商品を集めていると、倉庫内を行ったり来たりする非効率な動線が発生することがあります。

そこで、商品の保管ロケーションを基準にピッキング順序を並び替え、倉庫内を一方向に回れるようにします。

さらにWMSなどを活用すれば、注文内容に応じて効率的なルートを提示することも可能です。

出荷件数が多い場合には、注文ごとにピッキングするのではなく、複数注文の商品をまとめて集めるバッチピッキングを採用し、後工程で注文別に仕分ける方法もあります。

ピッキング効率を改善する際は「1商品を取る時間」より、商品を取りに行くまでの移動時間を短くできないかを見ることが重要です。

検品工程を「全件確認」からリスク別の確認方法へ見直した事例

誤出荷を防ぐために検品は重要ですが、すべての商品を同じ方法・同じ回数で確認すると、必要以上に作業時間がかかることがあります。

そこで、商品の特性や誤出荷リスクに応じて検品方法を変える考え方があります。

例えば、JANコードで確実に識別できる一般商品はバーコードによる1回の照合とし、高額商品、外観が似た商品、セット商品などは追加確認を行います。

また、人が商品名を目視確認する方式から、バーコードやハンディターミナルによる照合に切り替えることで、確認時間とヒューマンエラーの両方を減らせます。

検品を減らすのではなく「ミスの可能性が高いところへ確認作業を集中させる」ことで、品質を維持しながら効率化できます。

棚卸を一斉作業から日常業務に組み込み作業停止時間を減らした事例

年に数回、倉庫全体の出荷を止めて棚卸を行う方法では、対象商品が多いほど大きな作業負担が発生します。

そこで、全商品を一度に確認するのではなく、日常業務の中で少しずつ在庫を確認する循環棚卸を取り入れる方法があります。

例えば、毎日特定の棚や商品群だけを確認し、一定期間ですべての商品を一巡させます。

特に、在庫差異が発生しやすい商品や出荷頻度の高い商品は確認頻度を高めることで、在庫ズレも早期に発見できます。

この方法なら棚卸のために倉庫全体を止める必要がありません。棚卸を「年に数回の特別作業」から「毎日の小さな管理業務」へ変えることで、負担を分散できます。

梱包台の高さや資材配置まで見直して1件あたりの出荷時間を短縮した事例

梱包作業の効率化では、システムや大型設備だけでなく、作業台周辺の配置を見直すだけでも効果が期待できます。

例えば、段ボール、緩衝材、テープ、送り状などをスタッフが毎回取りに行っている場合、その数秒の移動が1日数百件分積み重なります。

よく使用する資材を腕の届く範囲に配置し、商品サイズ別に梱包資材を整理することで、移動や探す時間を減らせます。

また、作業台の高さが合っていないと、かがむ・持ち上げる動作が増え、疲労によって作業速度も低下します。

物流効率化では「1件数秒」の改善でも、年間の出荷件数を掛け合わせると大きな時間削減になるという視点が重要です。

システム・DXによる物流効率化の事例｜WMS・TMS・IoT・AIの活用

物流の現場では、在庫情報が分からない、配送計画が担当者の経験に依存している、同じ情報を複数のシステムへ入力しているなど、「情報」に関するムダも多く発生します。

こうした課題は、WMSやTMS、IoT、AIなどを活用して物流データを可視化・連携することで改善できる可能性があります。

ここでは、それぞれのシステムをどのような課題に活用できるのか、物流効率化につながる具体例を見ていきましょう。

WMSで「在庫を探す時間」を減らして倉庫作業を効率化した事例

WMS（倉庫管理システム）の大きな役割の一つが、「どの商品が、どこに、いくつあるのか」を正確に把握できる状態を作ることです。

紙やExcel中心で在庫を管理していると、システム上では在庫があっても実際の保管場所が分からず、スタッフが商品を探すケースがあります。

また、経験の長い担当者しか商品の場所を把握していない属人化も起こりやすくなります。

WMSで商品と棚番号を紐付け、入荷・移動・出荷のたびに情報を更新すれば、誰でも保管場所を確認できます。

WMSの価値は単に在庫数を管理することではなく、「探す・聞く・確認する」といった目に見えにくい時間を減らすことにもあります。

TMSで配送ルートと積載率を可視化し輸送コストを削減した事例

配送費を削減する際、単純に走行距離だけを短くしても、必ずしも物流全体が効率化するとは限りません。

トラックの荷台に十分な空きがある状態で何台も走らせていれば、積載率の低さによるムダが残るためです。

TMS（輸配送管理システム）では、配送先・荷量・車両・時間指定などの情報を組み合わせて配送計画を作成できます。

例えば、それまで担当者の経験だけで組んでいた配車をデータ化すると、近い配送先をまとめる、別便の商品を統合するなどの改善候補を見つけやすくなります。

「何km走ったか」だけでなく「1台でどれだけの荷物を運べたか」を同時に管理することが、輸送効率改善のポイントです。

IoTを活用して倉庫内の作業・設備・在庫の動きを可視化した事例

物流現場では、「忙しそうに見えるものの、何に時間がかかっているのか分からない」という状況も珍しくありません。

IoT機器やセンサーを活用すれば、設備の稼働時間、商品の移動、倉庫内の混雑状況など、これまで感覚で把握していた現場の動きをデータとして確認できます。

例えば、特定の通路でスタッフの滞留が頻繁に起きていることが分かれば、棚配置や動線を変更できます。設備についても停止時間を記録すれば、故障や段取り替えによるロスを把握できます。

IoT導入の目的はデータを集めることではなく、「現場で起きているムダを数字として見える状態にすること」です。

可視化した後に改善へつなげる仕組みまで設計する必要があります。

AIで出荷量を予測しシフト・在庫・配送手配を事前最適化した事例

物流現場でAIを活用する際は、ロボットを動かす用途だけでなく「これからどの程度の作業が発生するか」を予測する使い方も考えられます。

過去の受注数、曜日、季節、キャンペーン、天候などのデータから出荷量を予測できれば、必要なスタッフ数や配送車両、梱包資材などを事前に準備できます。

例えば、繁忙日を予測できればスタッフを早めに増員し、閑散日は人数を抑えるなど、実際の物流量に合わせた運用が可能です。

ただし、AIの予測値をそのまま使うのではなく、実績との差を継続的に確認する必要があります。

「注文が入ってから対応する物流」から「注文量を予測して先回りする物流」へ変えることがAI活用の大きなメリットです。

システムを増やすのではなくデータの二重入力をなくして効率化した事例

物流DXでは、新しいシステムを導入することばかりに目が向きがちですが、既存システム同士を連携するだけで大きく効率化できるケースもあります。

例えば、ECサイトの注文情報を一度CSVで出力し、それを倉庫管理システムへ入力し直している場合、担当者の作業時間だけでなく入力ミスも発生します。

同じ情報を販売管理、WMS、配送システムへそれぞれ入力しているケースも同様です。

APIなどを使って受注・在庫・出荷情報を自動連携すれば、こうした作業を減らせます。

物流DXを検討するときは「何を導入するか」より先に、「同じデータを人が何回入力しているか」を確認することが、費用対効果の高い改善につながります。

自動化・ロボット導入による物流効率化の事例｜AGV・AMR・仕分け設備の活用

物流ロボットや自動化設備は、人手不足への対応や倉庫内の移動・仕分け作業を効率化する手段として活用されています。

ただし、すべての工程を自動化すればよいわけではなく、物量や作業内容、投資額に応じて「人に残す作業」と「機械へ任せる作業」を分けることが重要です。

ここでは、AGV・AMR・自動仕分け設備などを活用しながら、無理なく自動化を進める考え方を紹介します。

AGVで「人が商品を取りに行く物流」から「商品が人のもとへ来る物流」に変えた事例

従来の倉庫では、スタッフが棚まで歩き、商品を取り、作業場所まで戻る方法が一般的です。

この方式では、作業時間の多くを歩行が占めることがあります。

AGVなどを活用すると、棚や商品を作業者のいる場所まで搬送し、人は決められた場所でピッキングを続けられる仕組みを作れます。

これにより歩行時間が減るだけでなく、スタッフごとの体力差や倉庫レイアウトへの習熟度による生産性の差も小さくできます。

特にSKU数が多く、1注文あたりのピッキング場所が分散している倉庫では効果を期待しやすいでしょう。

人の作業速度を上げるのではなく、「そもそも人を歩かせない」という発想に変えることが自動化のポイントです。

AMRを繁忙時間帯だけ稼働させ人員不足を補った事例

物流ロボットは、常に24時間稼働させなければ意味がないわけではありません。出荷量が急増する時間帯や繁忙期だけAMRを活用する運用も考えられます。

例えば、通常日はスタッフだけで対応し、夕方の出荷ピークや大型セール時にAMRを追加稼働させ、棚から梱包エリアまでの商品搬送を補助します。

これにより、繁忙期だけ大量の短期スタッフを採用する必要性を抑えられる可能性があります。

特に年間を通して出荷量の変動が大きい企業では、最大出荷量に合わせて常に人員を確保すると固定費が高くなります。

ロボットを「人の代わり」ではなく、物流量が増えたときに処理能力を拡張する手段として使う考え方も重要です。

自動仕分け設備で出荷件数増加に対応しながら作業人数を抑えた事例

出荷件数が増えるほど負担が大きくなる工程の一つが、配送先や注文別の仕分け作業です。

人が伝票を見ながら商品を振り分ける場合、件数が増えるほどスタッフ数が必要になり、仕分けミスも発生しやすくなります。

そこで、バーコードなどで商品情報を読み取り、配送先や注文単位で自動的に振り分ける仕分け設備を導入することで、処理能力を高める方法があります。

ただし、自動仕分け設備は一定の処理量がなければ投資効果を得にくいケースがあります。

現在の人件費だけで投資判断するのではなく、「出荷件数が2倍になったとき何人必要になるか」まで考えて比較することが重要です。

ロボット導入前に作業工程を標準化して自動化の効果を高めた事例

物流ロボットを導入しても、現場の作業ルールが統一されていなければ十分な効果を得られない場合があります。

例えば、スタッフによって商品の置き場所や梱包方法が違う状態では、ロボットに合わせた作業フローを設計することが難しくなります。

そこで、ロボット導入前に入荷・保管・ピッキング・搬送などの工程を整理し、誰が作業しても同じ流れになるよう標準化します。

そのうえで、繰り返し作業や搬送など、自動化しやすい工程を切り出します。

「ロボットを入れてから仕事のやり方を変える」のではなく、「仕事のやり方を整理してからロボットへ渡す」ことが、導入効果を高めるポイントです。

すべてを自動化せず「人とロボットの分業」で投資回収を早めた事例

物流センター全体を完全自動化しようとすると、多額の設備投資が必要になります。

また、商品の形状や注文パターンが頻繁に変わる現場では、すべてを機械化することが適さない場合もあります。

そこで、人が得意な作業とロボットが得意な作業を分ける方法があります。

例えば、単純な搬送や重量物の移動はロボットへ任せ、商品の状態確認、特殊な梱包、イレギュラー注文への対応は人が担当します。

こうすることで、大規模な設備変更をせず、一部工程から自動化できます。

「自動化率100％」を目指すのではなく、最も人手と時間を使っている工程だけを自動化することで、投資回収期間を短縮しやすくなります。

配送・輸送における物流効率化の事例｜共同配送・モーダルシフト・輸送網集約

倉庫内の作業だけでなく、商品を顧客や店舗へ届ける配送・輸送工程にも多くの効率化余地があります。

特に、トラックの積載率が低い、配送回数が多い、長距離運転によるドライバー負担が大きいといった課題は、配送方法そのものを見直すことで改善できる場合があります。

ここでは、共同配送・納品頻度の見直し・モーダルシフト・中継輸送・ルート再設計など、輸送効率を高める事例を紹介します。

同じ配送エリアの荷物をまとめてトラックの積載率を高めた共同配送事例

複数の企業がそれぞれ少量の商品を同じエリアへ配送している場合、それぞれがトラックを手配すると積載率が低くなりやすくなります。

共同配送では、複数企業の荷物を一つの拠点へ集約し、配送エリアごとにまとめて運びます。

これにより、1台あたりの荷物量を増やし、必要な車両台数や走行回数を減らせる可能性があります。

特に納品先が小売店舗や商業施設など共通している企業同士では、共同化しやすいでしょう。

一方で、納品条件や配送時間帯が企業ごとに異なると調整が難しくなります。

共同配送では「どの企業と組むか」だけでなく、納品条件をどこまで共通化できるかが効率化を左右するポイントです。

毎日配送を見直し納品頻度を調整して配送回数を削減した事例

「毎日配送すること」が当たり前になっている取引先でも、実際には毎日届けなければ業務に支障が出るとは限りません。

例えば、少量の商品を毎日配送している場合、月・水・金など一定曜日にまとめて納品することで、一回あたりの配送量を増やし、配送回数を減らせる可能性があります。

重要なのは、物流部門だけで配送頻度を決めないことです。営業担当者や顧客と相談し、「本当に必要な納品頻度」を確認する必要があります。

配送サービスを過剰に高水準にすると、それだけ物流コストも増加します。

「配送をどう効率化するか」だけでなく、「そもそも何回配送する必要があるのか」から見直すことが、配送効率改善の一つの方法です。

長距離輸送の一部を鉄道・船舶へ切り替えてドライバー負担を減らした事例

長距離輸送をすべてトラックで行う方法から、一部を鉄道や船舶へ切り替えるモーダルシフトも物流効率化の選択肢です。

例えば、工場から遠方の地域までの幹線輸送を鉄道や船舶で行い、到着した拠点から最終配送先までをトラックで運ぶ方法があります。

これにより、トラックドライバーが長時間運転する区間を減らせるだけでなく、一度に大量の商品を輸送しやすくなります。

一方、鉄道や船舶は発着時間が決まっているため、柔軟な時間変更には向きません。

すべての配送を一つの輸送手段で完結させるのではなく、「長距離は大量輸送、短距離はトラック」と役割を分ける発想が重要です。

複数の物流拠点を中継拠点でつなぎ長距離輸送を分割した事例

長距離配送では、一人のドライバーが出発地から目的地まで運転すると拘束時間が長くなります。

そこで、中間地点に物流拠点を設け、前半区間と後半区間を別の車両やドライバーが担当する中継輸送を取り入れる方法があります。

例えば、東京から大阪まで一人が往復するのではなく、中間地点で荷物やトレーラーを交換し、それぞれのドライバーが出発地側へ戻れるようにします。

この方法なら、長時間の連続運転を抑えながら長距離輸送網を維持できます。

輸送効率化では「荷物をどう動かすか」だけでなく、「ドライバーがどこまで移動する必要があるか」を分けて考えることも重要です。

「最短距離」ではなく積載率まで考慮して配送ルートを再設計した事例

配送ルートを決める際、最も走行距離が短いルートが最も効率的とは限りません。

例えば、最短距離を優先した結果、荷物が少ないトラックを複数台走らせるより、一部の配送先をまとめて積載率を高めた方が、総走行距離や車両数を減らせる場合があります。

そのため、配送効率を考える際は、走行距離だけでなく積載率、配送件数、拘束時間、時間指定など複数の条件を組み合わせる必要があります。

「1台をどれだけ短く走らせるか」ではなく、「すべての荷物を何台・何時間で運べるか」という全体最適の視点で配送計画を設計することが重要です。

アウトソーシングによる物流効率化の事例｜物流会社へ委託する効果

自社だけで物流業務を効率化することが難しい場合は、物流会社へ一部または全部の業務を委託することも選択肢の一つです。

特に出荷量の変動が大きい企業や、倉庫拡張に多額の投資が必要な企業では、外部の設備や人員を活用することで固定費を抑えやすくなります。

ここでは、繁忙期対応から受注・発送の一括委託、社内人員の再配置、委託後のKPI管理まで、アウトソーシングを物流効率化につなげる事例を紹介します。

繁忙期だけ物流業務を外部委託して固定費を抑えた事例

年間を通して出荷量に大きな波がある企業では、繁忙期の最大出荷量に合わせて倉庫やスタッフを確保すると、閑散期に余剰コストが発生します。

そこで、セールや年末商戦など出荷量が増える期間だけ物流会社の倉庫や作業スタッフを活用する方法があります。

自社では通常時に必要な設備・人員だけを保有し、処理能力を超える部分を外部へ委託すれば、固定費を抑えながら繁忙期へ対応できます。

特に出荷量の予測が難しいECでは有効な考え方です。

物流アウトソーシングは「すべてを外注するか、自社でやるか」の二択ではなく、出荷量が変動する部分だけ外部化するという使い方もできます。

出荷量が増えても自社倉庫を増床せず物流会社の拠点を活用した事例

事業拡大によって在庫量や出荷件数が増えると、新しい倉庫を借りたり既存倉庫を増床したりする必要が出てきます。

しかし、自社倉庫を拡張すると、賃料だけでなく棚、物流設備、スタッフ採用などさまざまな固定費が発生します。

物流会社へ保管・発送業務を委託すれば、必要な物量に応じて保管スペースを利用できるため、事業成長に合わせて物流能力を拡張しやすくなります。

特に将来の出荷量が読みにくい企業では、自社で大型設備を保有するリスクを抑えられます。

物流拠点を「所有する資産」ではなく「必要な分だけ利用する機能」と考えることも、物流効率化の一つの方法です。

受注から発送までを一括委託して社内の確認業務を削減した事例

物流業務を外注していても、受注情報を毎日メールで送ったり、出荷完了データを手作業で社内システムへ入力したりしていると、社内に多くの確認作業が残ります。

そこで、ECサイトや受注管理システムと物流会社のWMSを連携し、注文が入ると自動的に出荷指示が送られ、発送完了後には追跡番号が自動反映される仕組みを作ります。

これにより、物流作業そのものだけでなく、物流会社とのやり取りに使っていた社内工数も削減できます。

物流アウトソーシングの効果を最大化するには、「作業を外に出す」だけではなく「確認や連絡を必要としない仕組みまで作る」ことが重要です。

物流を外注することで自社スタッフを販売・商品企画へ集中させた事例

物流効率化の目的は、必ずしも物流コストそのものを最小化することだけではありません。

例えば、少人数のEC企業で商品企画担当者が発送作業まで行っている場合、物流を内製した方が支払額だけを見ると安いことがあります。

しかし、発送に毎日数時間を使うことで、商品開発や販促施策に使える時間が減っていれば、事業全体では大きな機会損失になっている可能性があります。

そこで物流業務を専門会社へ委託し、社内スタッフを売上につながる仕事へ集中させる方法があります。

物流効率化では「物流費がいくら減ったか」だけでなく、「物流から解放された時間で何を生み出せるか」まで考えることが重要です。

物流会社へ丸投げせずKPIを共有することで改善を継続できた事例

物流業務をアウトソーシングすると、自社から現場が見えにくくなり、「出荷できているから問題ない」と物流改善が止まってしまうことがあります。

そこで、物流会社と出荷件数、誤出荷率、在庫差異率、当日出荷率、1件あたり物流費などのKPIを共有し、定期的に数値を確認する仕組みを作ります。

例えば、1件あたり作業費が増加した場合、注文点数が増えたのか、作業工程に問題があるのかを双方で確認できます。

物流アウトソーシングでは「業務を任せること」と「物流管理まで手放すこと」を分けて考える必要があります。

委託後も改善の判断軸を自社で持つことが重要です。

物流効率化の事例からわかる具体的な改善方法・アイデア

物流効率化というと、大規模なシステムや設備への投資が必要だと思われがちですが、現場の作業方法を少し変えるだけでも改善できることがあります。

大切なのは、感覚で「忙しい」と判断するのではなく、移動距離や工程別の作業時間、1注文あたりの物流コストなどを分解して見ることです。

ここでは、比較的取り組みやすい改善方法から、継続的に物流を改善するための仕組みづくりまで具体的に紹介します。

まず「作業時間」ではなく物流担当者の移動距離を測ってみる

倉庫作業を効率化したい場合、まず作業時間を測る企業は多いですが、合わせて確認したいのがスタッフの移動距離です。

物流現場では、商品を探す、棚まで歩く、資材を取りに行く、完成した荷物を運ぶといった「移動」に多くの時間が使われています。

例えば、1注文につき50メートル歩いている場合、1日500件なら25kmもの移動が発生します。

棚配置や作業台の位置を変え、1件あたり10メートル短縮するだけでも、1日5km分の歩行を削減できます。

物流改善ではスタッフを「もっと速く動かす」のではなく、「そもそも動かなくて済む環境を作れないか」と考えることが重要です。

1件の出荷を工程別に分解して最も時間がかかる作業から改善する

「出荷作業に時間がかかる」という課題だけでは、どこを改善すればよいか判断できません。

そこで、1注文が出荷されるまでを、受注確認、出荷指示、ピッキング、検品、梱包、送り状発行、出荷処理など細かい工程へ分解し、それぞれの所要時間を測ります。

例えば、梱包には3分しかかかっていない一方で、商品を探す時間が8分かかっていれば、梱包設備へ投資するより棚配置を改善した方が効果的です。

最も目立つ作業ではなく、「1注文の中で最も時間を消費している工程」を改善対象にすることで、限られた予算でも大きな効率化につながりやすくなります。

出荷件数ではなく「1注文あたり物流コスト」を毎月確認する

物流部門の成果を出荷件数だけで確認していると、売上増加によって出荷件数が増えただけなのか、本当に効率化できたのかを判断できません。

そこで活用したいのが「1注文あたり物流コスト」です。

倉庫費、人件費、システム費、梱包資材費など物流にかかるコストを出荷件数で割ることで、1件を出荷するために必要な費用を把握できます。

出荷件数が増えているにもかかわらず、1注文あたりコストが下がっていれば、物流の生産性が高まっている可能性があります。

物流費の総額ではなく「1件処理するためのコスト」を定点観測することで、売上規模の変化に左右されず改善効果を確認できます。

繁忙日と通常日で同じ物流オペレーションを使わない

通常日は問題なく運用できている物流工程でも、大型セールやキャンペーンで注文量が数倍になると、一気に処理能力を超えることがあります。

この問題は、通常時と繁忙時で同じ作業フローを使うことで起こりやすくなります。

例えば、通常日は注文ごとのシングルピッキングを行い、繁忙日は複数注文をまとめるバッチピッキングへ変更する方法があります。

梱包についても、繁忙期だけ人気商品の資材を事前に準備するなどの対応が可能です。

「年間を通じて一つの最適な物流フロー」を作るのではなく、通常時・繁忙時それぞれに最適な運用を設計することで、ピーク時の混乱を抑えられます。

設備投資の前に「なくせる作業・まとめられる作業」を探す

物流効率化を検討すると、WMSやロボット、自動梱包機などの設備導入から考えがちです。

しかし、現在の業務に不要な作業が残っている状態で自動化すると、「ムダな作業を高速化するだけ」になる可能性があります。

まずは各工程について、「この作業は本当に必要か」「前後の作業とまとめられないか」を確認します。

例えば、同じ情報を紙とシステムの両方へ記録しているなら片方をなくす、検品と梱包を別々の場所で行っているなら一つの作業台へ集約するなどの方法があります。

物流改善は「なくす→まとめる→標準化する→最後に自動化する」順番で考えると、無駄な投資を防ぎやすくなります。

現場担当者しか知らない小さなムダを改善リストとして蓄積する

物流現場の非効率は、管理者が数字を見るだけでは発見できない場合があります。

例えば、「この棚の商品だけ毎回取りにくい」「この時間帯だけ通路が混雑する」「送り状を出すたびに別のPCまで移動している」など、小さなムダは実際に作業しているスタッフが最も把握しています。

そこで、現場担当者が気付いた不便を簡単に記録できる改善リストを作り、定期的に優先順位を決めて改善します。

大規模なシステム変更を毎月行うことは難しくても、小さな改善なら継続できます。

物流効率化を一度きりのプロジェクトではなく、「現場から毎月改善案が出てくる仕組み」にすることが継続的な生産性向上につながります。

物流効率化が求められている理由と企業が取り組むべき背景

物流効率化が重要になっている背景には、人手不足や物流費の上昇、ECの普及による小口配送の増加など、企業努力だけでは解決しにくい環境変化があります。

従来のように、注文が増えるたびに人員や倉庫を増やす方法では、売上とともに物流コストも膨らみやすくなります。

ここでは、なぜ今物流効率化が必要なのかを、人材・コスト・EC・事業成長の観点から解説します。

物流効率化を進めなければ売上が増えるほど現場負担も増えてしまう

物流の仕組みを変えずに事業だけが成長すると、売上の増加に比例してピッキング、梱包、検品、出荷などの作業量も増えていきます。

例えば、月1万件の出荷を10人で処理している企業が、同じ物流体制のまま月2万件まで成長すれば、単純計算では約2倍の処理能力が必要になります。

そのたびにスタッフや倉庫を増やす方法では、人件費や固定費も売上とともに増え、利益率が改善しません。

そこで、1人あたりの処理件数や1時間あたりの出荷数を高める物流効率化が重要になります。

物流効率化とは「売上が増えても物流コストが同じ割合では増えない構造」を作るための施策でもあります。

人手不足によって「人を増やして解決する物流」が難しくなっている

物流量が増えたとき、「スタッフを増やせば対応できる」という考え方は徐々に難しくなっています。

倉庫作業や配送を担う人材を安定的に確保できなければ、注文が増えても出荷能力を増やせません。

また、採用できても新人教育に時間がかかる、経験者に仕事が集中するといった問題も起こります。

そのため、ピッキング方法の改善、作業標準化、システム連携、自動搬送などを活用し、少ない人数でも一定量を処理できる物流体制が求められます。

「人が不足したら採用する物流」から「人が増えなくても処理能力を伸ばせる物流」へ変えることが、持続的な事業運営につながります。

物流費の上昇によって売上ではなく利益から物流を見る必要がある

ECや小売事業では売上が伸びていても、配送費、梱包資材費、人件費、倉庫費などが同時に増えれば、利益がほとんど残らない場合があります。

特に送料無料施策を行っている企業では、物流費が商品価格にどの程度影響しているのか把握できていないケースもあります。

そこで物流費を単なる経費として見るのではなく、商品や注文ごとの収益性と組み合わせて管理することが重要です。

例えば、売上1万円の商品でも配送・梱包・出荷作業に2,000円かかる商品と500円の商品では、利益構造が大きく異なります。

物流効率化では「物流を含めても利益が残る注文構造になっているか」を確認する必要があります。

EC普及による小口・多頻度配送が従来の物流モデルを非効率にしている

店舗や卸売向けの物流では、一つの配送先へ大量の商品をまとめて納品するケースが中心でした。

一方、ECでは一人の顧客へ1〜数点の商品を個別に発送するため、同じ売上でも物流作業が細分化します。

例えば、商品100個を1店舗へ納品する場合は梱包・送り状・配送が1回で済みますが、100人へ1個ずつ発送すれば、それぞれ100回の処理が必要です。

さらに、日時指定、ギフト包装、返品対応など注文ごとの個別対応も増えます。

そのため、従来型の倉庫運営をそのままEC物流へ適用すると非効率になりやすくなります。

小口配送を前提に、ピッキング・梱包・在庫・配送を再設計することが、EC時代の物流効率化では重要です。

物流効率化はコスト対策だけでなく事業成長の上限を引き上げる施策になっている

物流効率化は「経費削減」の観点だけで語られがちですが、事業成長にも大きく関係します。

例えば、1日に1,000件しか発送できない物流体制では、マーケティングによって2,000件の注文を獲得しても出荷できません。

配送遅延や誤出荷が増えれば、顧客満足度の低下にもつながります。

逆に、同じ倉庫・同じ人数でも2,000件を処理できる仕組みを作れれば、物流を理由に販売量を制限する必要がなくなります。

「現在の注文を処理する仕組み」ではなく「将来どこまで売上を伸ばせる物流能力を持つか」という経営視点で効率化を考える必要があります。

物流効率化によって得られるメリット

物流効率化によって得られる効果は、単なる人件費や作業時間の削減だけではありません。

出荷能力の向上や誤出荷の削減、在庫精度の向上、作業の標準化など、物流品質や事業成長にもさまざまなメリットがあります。

ここでは、物流効率化によって企業が得られる主なメリットを、現場の生産性・コスト・在庫・人材・データ活用の観点から解説します。

作業時間を短縮して同じ人数でも処理できる出荷量を増やせる

物流効率化による代表的なメリットが、スタッフ一人あたりの処理能力を高められることです。

例えば、1注文のピッキングから梱包まで10分かかっていた作業を8分まで短縮できれば、同じ勤務時間でも処理できる注文数を増やせます。

重要なのは、スタッフに「もっと速く作業してもらう」ことではありません。

棚配置、ピッキング順序、システム入力、梱包資材の配置などを見直し、作業そのものを減らします。

売上増加のたびに人員を増やすのではなく、物流の生産性を高めることで事業拡大へ対応できることが、物流効率化の大きなメリットです。

ミスを減らすことで再発送・返品・問い合わせ対応の隠れコストを削減できる

誤出荷が発生すると、単に商品を送り直す送料だけがコストになるわけではありません。

誤った商品の回収、正しい商品の再発送、顧客への連絡、返品商品の確認、在庫修正など複数の作業が発生します。

また、顧客からの信頼を損ない、次回購入につながらない可能性もあります。

バーコード検品やWMSを利用して商品と注文情報を照合すれば、人の目だけに頼る方法よりミスを抑えやすくなります。

「ミスが発生した後に必要になる仕事」そのものをなくすことも重要な物流効率化です。

在庫精度を高めて欠品と過剰在庫を同時に減らせる

在庫情報が正確でなければ、実際には在庫があるのに追加発注したり、在庫がない商品を販売してしまったりする問題が起こります。

WMSやバーコード管理を活用し、入荷・移動・出荷のたびに在庫情報を更新することで、実在庫とシステム上の在庫を一致させやすくなります。

在庫精度が高まれば、「念のため多めに持つ」という安全在庫も見直しやすくなり、過剰在庫を減らせます。

一方で、販売可能な在庫を正確に把握できるため、在庫があるのに販売機会を逃すことも防げます。

物流効率化は、在庫を正確に管理し、キャッシュを必要以上に商品へ寝かせない仕組みづくりにもつながります。

作業を標準化することで新人やアルバイトでも早期に戦力化できる

物流現場の作業方法がベテランスタッフの経験や勘に依存していると、新しいスタッフが入るたびに長期間の教育が必要になります。

例えば、「商品Aは倉庫の奥の棚にある」「この注文だけ特殊な梱包が必要」といった知識が担当者の頭の中にしかなければ、その人が休むだけでも生産性が下がります。

保管場所、ピッキング手順、検品方法、梱包ルールなどを標準化し、システムやマニュアルで確認できる状態にすれば、新人でも一定品質で作業しやすくなります。

「一番速い人の能力」を上げるより、「誰が担当しても一定速度・一定品質で処理できる状態」を作ることが重要です。

物流データを可視化することで改善効果を数字で判断できるようになる

物流を効率化すると、入荷数、出荷件数、作業時間、誤出荷率、在庫回転率、配送費などさまざまなデータを把握しやすくなります。

データがなければ、「最近忙しくなった」「作業が遅くなった」といった感覚でしか現場を評価できません。

例えば、出荷件数は増えているのに残業時間が増えていないなら生産性が向上している可能性があります。

反対に、出荷件数が変わらないのに作業時間が増えていれば、何らかの非効率が発生していると判断できます。

「問題が起きてから対応する管理」から「数字の変化を見て問題を早期発見する管理」へ変えられることも大きなメリットです。

物流効率化の成功事例と失敗事例の違い｜うまくいかない企業の共通点

物流効率化では、同じシステムや設備を導入しても、企業によって得られる成果が大きく異なることがあります。

その違いは、導入するツールそのものよりも、課題設定の仕方や現場の巻き込み方、効果測定の方法など、改善の進め方にあるケースが少なくありません。

ここでは、物流効率化が成功する企業と失敗しやすい企業の違いを整理し、自社で取り組む際に避けたいポイントを解説します。

成功事例は「システム導入」ではなく解決したい課題から逆算している

物流効率化に失敗しやすい企業では、「他社がWMSを導入しているから」「物流ロボットが注目されているから」と、手段から検討を始めるケースがあります。

一方、成功する企業では、「ピッキング時間を30％短縮したい」「誤出荷を減らしたい」「繁忙期の人員不足を解消したい」など、まず解決すべき課題を明確にします。

そのうえで、棚配置の変更で解決できるのか、システムが必要なのか、自動化した方がよいのかを判断します。

物流効率化では「何を導入するか」よりも「どの数字をどう変えたいのか」を最初に決めることが重要です。

失敗する企業ほど一部工程だけを改善して前後工程の負担を増やしてしまう

物流工程は、入荷・保管・ピッキング・検品・梱包・出荷が連続しているため、一つの工程だけを改善しても全体が効率化するとは限りません。

例えば、ピッキング能力だけを大幅に高めると、商品が検品エリアへ集中し、そこで滞留する可能性があります。

また、保管効率を高めるために棚を詰め込み過ぎれば、商品を取り出す時間が長くなることもあります。

このような失敗を防ぐには、改善対象の前後工程まで確認することが重要です。

一つの工程の「作業速度」ではなく、商品が倉庫に入ってから出ていくまでの「流れる速度」を上げるという視点を持つ必要があります。

現場担当者を巻き込まずに進めると新しい仕組みが定着しにくい

物流システムや作業フローを管理者だけで決めてしまうと、実際の現場では使いづらく、新しい運用が定着しないことがあります。

例えば、システム上では効率的に見えるピッキング順序でも、実際には通路が狭く、人同士がぶつかりやすい場合があります。

梱包作業でも、現場担当者だからこそ把握している商品特性があります。

そのため、改善前に現場スタッフから困っている作業をヒアリングし、導入前のテストにも参加してもらうことが重要です。

物流改善は「現場へ新しい仕組みを使わせる」のではなく、「現場と一緒に新しい仕組みを作る」ことで、実用性と定着率を高めやすくなります。

改善前の数字を残していないと効率化できたか判断できない

物流改善を行った後に「以前より作業しやすくなった」という声が出ても、改善前の数字がなければ投資効果を正確に判断できません。

例えば、WMSを導入する場合は、導入前の1時間あたり出荷件数、1注文あたり作業時間、誤出荷率、在庫差異率などを記録しておきます。

導入後に同じ指標を測れば、どの程度改善したのか数値で比較できます。

また、期待したほど効果が出なかった場合でも、どの工程が変わっていないのかを確認できます。

改善施策を始める前に「何を測るか」を決めておくことが、次の改善へつなげるポイントです。

大企業の成功事例をそのまま真似すると費用対効果が合わないことがある

物流効率化の成功事例を見ると、大規模な自動倉庫やロボット、AIを導入した企業が目立ちます。

しかし、同じ施策を中小企業が導入しても、同じ効果が得られるとは限りません。

例えば、1日数万件を出荷する物流センターでは自動仕分け設備の投資効果が高くても、1日数百件の倉庫では人による運用の方が安い場合があります。

参考にすべきなのは設備そのものではなく、「どの課題を、どの考え方で改善したのか」です。

出荷件数・SKU数・注文特性・繁忙差など、自社との物流条件が近いかを確認することが重要です。

成功する企業は一度完成させるのではなく小さな改善を繰り返している

物流効率化は、一度システムや設備を導入すれば完成するものではありません。

売れ筋商品、注文数、商品サイズ、販売チャネルなどが変われば、以前は最適だった物流工程が非効率になることがあります。

そのため、成功している物流現場では、月次や四半期ごとにKPIを確認し、小さな改善を繰り返します。

例えば、売れ筋商品の棚を移動する、梱包資材の位置を変える、ピッキング順序を変更するなど、大きな設備投資を伴わない改善もあります。

「完璧な物流を一度作る」のではなく、「現在の物流を毎月少しずつ良くする仕組み」を作ることが、長期的な効率化につながります。

物流効率化の事例を自社で再現するためのチェックポイント

物流効率化の事例を見つけても、その施策をそのまま自社へ導入すれば同じ成果が得られるとは限りません。

出荷件数やSKU数、商品特性、繁忙期の差、現場の人員構成などによって、適した改善方法は異なります。

そのため、事例を「真似する」のではなく、自社の課題や数字と照らし合わせながら、小さく検証していくことが重要です。

ここでは、他社の物流効率化事例を自社で再現するために確認しておきたいポイントを紹介します。

自社の課題が「人・在庫・スペース・配送・情報」のどこにあるか整理する

他社の物流効率化事例を参考にする前に、まず自社の物流課題がどこにあるのか整理する必要があります。

例えば、人手不足が課題なら作業標準化や自動化、在庫差異が多いならWMS、保管スペースが不足しているならレイアウトや在庫量、配送費が高いなら積載率や配送頻度の見直しが候補になります。

課題を分類せず「物流コストを下げたい」とだけ考えると、必要のないシステムや設備へ投資してしまう可能性があります。

「人・在庫・スペース・配送・情報」の5つに課題を書き出し、最も事業への影響が大きい項目から改善することで、自社に適した施策を選びやすくなります。

改善前に作業時間・人件費・誤出荷率など現状の数字を残しておく

物流改善を始める前には、現在の状態を数字として記録しておきましょう。

最低限、出荷件数、作業人数、作業時間、残業時間、誤出荷件数、在庫差異、物流費などを確認します。

例えば、ピッキング工程を改善するなら1時間あたりのピッキング件数、自動検品を導入するなら検品時間と誤出荷率を記録します。

改善後に同じ数字を比較すれば、施策が本当に効果を生んだか判断できます。

また、投資額を削減できた人件費や作業時間と比較すれば、費用対効果も把握できます。

改善策を考える前に「改善後に何の数字が変われば成功なのか」を決めることが、物流効率化の再現性を高めるポイントです。

成功事例と自社の出荷件数・商品特性・繁忙差が近いか確認する

他社の物流効率化事例を見る際は、施策内容だけでなく、その企業の物流条件を確認することが重要です。

例えば、同じEC物流でも、1日100件の出荷と1万件の出荷では最適な設備が異なります。

また、アパレル、食品、大型家具では商品のサイズや保管方法も違います。

さらに、年間を通して出荷量が安定している企業と、セール時に注文が10倍になる企業では必要な処理能力も異なります。

自社へ取り入れやすい成功事例とは「有名企業の事例」ではなく、「物流条件が自社と近い事例」です。

改善施策を「すぐできる・投資が必要・外部委託」の3種類に分ける

物流改善のアイデアが複数ある場合は、「すぐできる施策」「投資が必要な施策」「外部委託する施策」の3種類に分類すると実行しやすくなります。

棚配置や梱包資材の位置変更、作業手順の整理などは、比較的低コストですぐ実施できます。

WMSや物流ロボットなどは投資が必要ですが、一定の出荷量があれば大きな効率化につながる可能性があります。

一方、自社で設備や人材を持つより物流会社へ委託した方が合理的な業務もあります。

低コスト施策で改善した後、それでも残った課題に投資やアウトソーシングを検討すると、無駄なコストを抑えやすくなります。

最初から全工程を変えず1工程だけでテストして効果を測定する

大規模な物流改善を一度に実施すると、問題が発生した際に何が原因なのか分からなくなることがあります。

そこで、まず一つの工程や一つのエリアだけで改善策を試す方法が有効です。

例えば、倉庫全体の棚配置を変更するのではなく、特定の商品カテゴリーだけで出荷頻度別の配置を試します。

新しいピッキング方法も、一部のスタッフや時間帯から導入します。

その結果、作業時間やミス率が改善したことを確認してから対象範囲を広げます。

「小さく試す→数字を確認する→広げる」を繰り返す方が、失敗リスクを抑えながら再現性を高められます。

物流効率化によって生まれた時間や人員をどこへ再配分するかまで決めておく

物流効率化によって作業時間を短縮できても、その時間の使い方を決めていなければ、企業全体の成果にはつながりにくくなります。

例えば、自動化によって毎日2時間の梱包作業を削減できた場合、その人員を入荷作業へ回すのか、在庫管理へ回すのか、ECの販売業務へ回すのかを事前に決めておきます。

特に少人数企業では、物流から生まれた時間を商品企画、販促、顧客対応など売上へつながる業務へ再配分することで、効率化の価値をさらに高められます。

「何時間削減できたか」で終わらせず、「削減した時間をどの仕事へ移し、何を生み出すか」まで設計することが重要です。

まとめ

物流効率化とは、単に作業スピードを上げたり人員を減らしたりすることではありません。

入荷・保管・ピッキング・検品・梱包・出荷・配送までの流れを見直し、移動、待ち時間、重複入力、過剰在庫などのムダを減らすことが重要です。

物流効率化の事例には、倉庫レイアウトの変更や作業標準化といった低コストで始められる施策から、WMS・TMS・AI・物流ロボットの導入、共同配送、物流アウトソーシングまでさまざまな方法があります。

ただし、他社の成功事例をそのまま導入すれば成功するとは限りません。

まず自社の物流課題を整理し、改善前の数値を記録したうえで、小さな施策から効果を検証することが大切です。

物流効率化は一度完成させるものではなく、自社の出荷量や事業成長に合わせて継続的に改善していく取り組みとして進めていきましょう。