製造業のWMS・物流システムはCLO時代にどう変わる？物流効率化法とLFAの必要性

物流効率化法、いわゆる「物効法」への対応が本格化し、製造業にとって物流はこれまで以上に重要な経営課題になっています。積載効率の向上、荷待ち時間や荷役時間の短縮などが求められ、一定規模以上の特定荷主には中長期計画や定期報告、物流統括管理者（CLO）の選任も求められます。

しかし、ここで考えておきたいことがあります。CLOを選任し、物流KPIを設定し、報告書を作成すれば、本当に物流は改善するのでしょうか。

製造業の物流には、原材料、部品、製品在庫、生産計画、出荷、輸配送、運送会社、納品条件、物流費など、多くの情報が存在します。ところが実際には、それらの情報がERP、基幹システム、WMS（倉庫管理システム）、Excel、運送会社からの報告などに分散しているケースが少なくありません。情報が存在していても、物流全体を判断できる状態になっていなければ、CLOは十分な意思決定ができません。

これから必要なのは、単なる物流の「見える化」ではありません。物流データを使って、何を変えるべきかを判断し、その結果を検証し、改善を続けられる仕組みです。本記事では、物流効率化法とCLOの役割を踏まえながら、なぜ製造業にWMSとLFA（Logistics Flow Automation：輸快通快）の連携が必要なのか、その本質を考えていきます。

 

物流効率化法で、製造業の物流は「現場管理」から「経営管理」へ

これまで製造業では、物流を「物流部門が管理する仕事」あるいは「運送会社に任せる仕事」として扱ってきた企業も少なくありませんでした。しかし、物流効率化法への対応が進むことで、この考え方は変わりつつあります。

積載効率はどうなっているのか。荷待ちはどこで発生しているのか。なぜ緊急便が増えているのか。物流コストは何が原因で上昇しているのか。これらを数字で把握し、改善目標を設定し、その結果を継続的に確認することが求められます。つまり、物流は「現場を管理する仕事」から「経営として管理する機能」へ変わっていくということです。

物流の問題は、物流部門だけでは解決できない

例えば、トラックの荷待ちが長いとします。一見すると倉庫や運送会社の問題に見えますが、本当の原因は別の場所にあるかもしれません。生産完了が予定より遅れている。営業部門が細かな時間指定を受けている。在庫配置が悪く、必要な商品が複数倉庫に分散している。あるいは、出荷指示そのものが遅いという場合もあります。

物流コストも同じです。運賃が高いからといって、運送会社との価格交渉だけで解決するとは限りません。出荷ロット、納品頻度、生産計画、在庫量、顧客との納品条件など、企業活動のさまざまな判断が物流コストとして表面化します。

物流の数字は、物流部門だけがつくっている数字ではありません。だからこそCLOには、生産、調達、営業、在庫、倉庫、輸配送を横断して見る視点が必要になるのです。

 

CLOを選任しても、判断するためのデータがなければ物流は変わらない

CLOという役職を新設しただけで、物流が自動的に改善するわけではありません。CLOが物流を変えるためには、まず判断するための情報が必要です。

例えば「積載効率を上げよう」と指示したときに、「まずExcelを集計します」「WMSからCSVを出します」「運送会社に確認してみます」という状態では、迅速な判断はできません。これは担当者の能力の問題ではなく、物流を判断するための情報基盤が整っていないことが問題です。

製造業にはすでに多くのシステムがあります。ERP、生産管理システム、販売管理システム、WMS、配車システムなどです。問題はシステムが存在しないことではありません。それぞれのシステムに蓄積されたデータが、物流全体を判断するためにつながっていないことです。

これからの物流DXで重要なのは、さらにシステムを増やすことではなく、すでに存在するデータを「判断できる情報」へ変えることだと考えています。

 

WMSだけでは製造業の物流全体を最適化できない理由

WMSは製造業の物流にとって非常に重要なシステムです。入荷、検品、在庫、ロケーション、ピッキング、出荷検品など、倉庫内の物流を正確に管理し、在庫精度や作業生産性を高めることができます。

しかし、WMS上で出荷処理が完了しても、物流そのものが完了したわけではありません。商品はまだ顧客に届いていないからです。

どの運送会社に依頼するのか。どの車両で運ぶのか。どの出荷をまとめるのか。どの時間帯に集荷するのか。納品条件を守りながら物流コストをどう抑えるのか。WMSの「出荷」の先には、まだ多くの判断があります。

倉庫の外に出た瞬間、Excelと人の判断に戻っていないか

現場でよく見かけるのが、WMSからCSVを出力し、そのデータをExcelへ取り込み、配送担当者が加工して運送会社を決める運用です。倉庫内はWMSでデジタル化されているのに、倉庫の外へ出た瞬間に人力へ戻ってしまいます。

これは非常にもったいない状態です。WMSにはすでに、出荷先、数量、商品、出荷日、荷姿など、輸配送を判断するうえで重要なデータが存在しています。そのデータをもう一度人が加工し、読み替え、判断しているのです。

「データがあること」と「データで物流が動いていること」は、まったく別です。

 

WMS×LFAで「何を出すか」と「どう運ぶか」をつなぐ

ここで重要になるのがLFAです。LFAを単なる配車システムや運送会社選択ツールと考えると、その価値を小さく捉えてしまいます。

WMSが管理しているのは、「何を、どこへ、いつ、どれだけ出すのか」という情報です。一方、LFAが扱うのは、「その荷物を、どのように運ぶのか」という判断です。配送エリア、荷量、納品条件、運送会社、運賃、車両などを考慮しながら、輸配送を組み立てていきます。

つまり、非常にシンプルに表現すると、WMSは「何を出すか」、LFAは「どう運ぶか」を担います。この二つがつながることで、在庫から出荷、輸配送までが初めて一本の物流になります。

そして重要なのは、この連携によって単に作業が効率化されるだけではないということです。出荷データと配送実績がつながれば、「なぜ物流費が高かったのか」「なぜ緊急便が発生したのか」「なぜこの便だけ積載効率が悪かったのか」といった原因まで分析できるようになります。

物流を記録するシステムから、物流を判断するシステムへ。ここにWMS×LFAの大きな意味があります。

 

物流効率化法の「積載効率・荷待ち・荷役」をどう改善するか

物流効率化法への対応を考えるうえで、積載効率、荷待ち、荷役は重要なテーマです。しかし、これらの数字だけを追いかけても本質的な改善にはつながりません。

積載効率が低い理由を「配送の問題」だけにしない

積載効率が低い場合、車両の使い方だけが原因とは限りません。配送頻度が多すぎるのかもしれません。出荷ロットが小さすぎるのかもしれません。顧客ごとの納品時間が細かく設定されている可能性もあります。

WMSの出荷実績とLFAの輸配送データがつながれば、「この地域だけ小口配送が多い」「この曜日だけ積載効率が低い」「配送頻度を変えれば車両台数を減らせる」といった分析が可能になります。

荷待ちは「時間」ではなく「原因」を管理する

荷待ち時間についても同じです。待ち時間が60分あったという事実だけでは、改善策は見えてきません。生産完了が遅れたのか、ピッキングが遅れたのか、同じ時間帯に車両が集中したのか、トラックの到着が早かったのか。原因によって打ち手はまったく異なります。

だからこそ、WMSの作業データ、出荷予定、輸配送計画、車両到着などを一つの時間軸で見ることが重要になります。荷役時間についても、WMS、荷姿、パレット、設備、作業方法などを組み合わせて考える必要があります。

LFAだけですべてを解決するのではありません。WMSや周辺システムとつながることで、どこに本当のボトルネックがあるのかを判断しやすくすることが重要なのです。

 

CLOが本当に見るべき物流KPIとは

CLOの役割を「物流コストを下げる責任者」とだけ考えるのは危険です。物流費を10％下げても、その結果として在庫が増え、欠品が発生し、納期が延び、緊急配送が増えたのであれば、企業全体として改善したとは言えません。

物流はさまざまな要素がつながっています。物流コストだけではなく、在庫、欠品、リードタイム、積載効率、配送回数、緊急便、荷待ち、CO₂、ドライバー負荷、顧客サービスなどを横断して見る必要があります。

例えば「年間物流費3億円」という数字だけでは、改善のヒントはほとんどありません。しかし、得意先別、配送エリア別、製品別、1出荷あたり、1ケースあたり、運送会社別などに分解すると、物流費の構造が見えてきます。

さらにWMSの出荷データとLFAの配送データをつなげることで、「何を、どこへ、どのように運んだ結果、いくらかかったのか」まで追えるようになります。

CLOが目指すべきなのは物流コストの最小化ではなく、企業全体にとって最も合理的な物流をつくることです。局所最適をいくら積み重ねても、それが必ずしも全体最適になるとは限りません。

 

製造業がLFAを導入するときに注意したいこと

LFAを導入すれば、自動的に物流が最適化されるわけではありません。システムを入れる前に、まず現在の物流判断を整理することが重要です。

例えば運送会社を決める際に、担当者は何を見ているでしょうか。「この地域だからA社」「この荷量ならB社」「この得意先ならこの便」といった判断には、それぞれ理由があります。その判断基準を言語化するところから始める必要があります。

ベテランの判断を消すのではなく、会社の資産にする

物流システム導入というと、「人の判断をなくして自動化する」と考えがちですが、私は少し違うと考えています。現場には、長年の経験から生まれた優れた判断が数多く存在します。

ベテランを不要にするのではなく、ベテランの判断を会社の資産にする。これが物流DXの重要な役割です。

そのためにも、最初から完全自動化を目指す必要はありません。まずシステムが案を出し、人が確認する。次に人の承認を前提として運用する。そして十分な実績が蓄積されてから、条件を限定して自動化する。このような段階的な進め方が現実的です。

一度にすべてを変えようとしない

複数工場、複数倉庫、何十社もの運送会社、何千もの納品先を一度に変えようとすると、プロジェクトは非常に複雑になります。まず一つの拠点、一つの配送エリア、一つの物流課題から始め、Before／Afterを測定する方がよいでしょう。

そしてもう一つ重要なのが、元データの精度です。出荷日、荷量、重量、納品条件、運賃、運送会社マスタなどが正しくなければ、どれだけ高度なロジックを使っても正しい判断はできません。

AIや数理最適化が高度になるほど、元になる物流データの品質が重要になる。これは今後ますます重要になるポイントです。

 

物流効率化法対応をゴールにしてはいけない

物効法への対応として、CLOを選任する。中長期計画をつくる。KPIを報告する。これらはもちろん重要です。しかし、ここで「法対応が終わった」と考えてしまうと、本来の目的を見失います。

物流環境は常に変化します。出荷量も、顧客も、運賃も、ドライバーの供給も変わります。だから物流改善には終わりがありません。

重要なのは、現状を把握し、改善し、効果を測り、さらに改善するというサイクルを回し続けることです。

物効法を「報告するための制度」として捉えるのではなく、これまで現場任せになりがちだった物流を、経営として見直す機会と捉えるべきではないでしょうか。

「報告できる物流」から「改善し続けられる物流」へ。

この変化こそが、物効法やCLOをきっかけに企業が目指すべき姿だと考えています。

 

まとめ｜WMSとLFAを「物流を判断する仕組み」へ

製造業ではこれまで、WMSを中心に倉庫内のデジタル化が進んできました。入荷、在庫、ピッキング、出荷を正確に管理するという意味で、WMSは今後も物流の重要な基盤です。

しかし、これからはその先が問われます。WMSに蓄積された出荷データを、どう輸配送の判断につなげるのか。物流費、積載効率、荷待ち、納期、在庫などをどう横断して見るのか。そして、その結果から次の改善をどう判断するのか。

WMSが「倉庫を正しく動かす仕組み」だとすれば、LFAはそのデータを使って「どう運ぶかを判断する仕組み」です。両者がつながることで、在庫、倉庫、出荷、輸配送を一本の物流として管理できるようになります。

そして最終的に必要なのは、単なる物流の見える化ではありません。

データ → 判断 → 実行 → 結果 → 改善。

このサイクルを回せる物流基盤です。

物流効率化法への対応を一つのきっかけとして、物流を「管理する業務」から「経営を支える仕組み」へ変えていく。CLOの意思決定を支え、WMSのデータを物流全体の判断へつなげることこそ、これからのLFAが果たすべき役割だと考えています。