交通・物流の課題と解決例

代表的な課題

交通・物流の課題として、高齢化による自動車運転者の減少や、運輸コストの高騰、物流拠点の集中化などがあります。これらに対処するためには、公共交通機関の整備やIT技術の導入、地域ごとの物流戦略の策定、交通渋滞緩和策などが必要です。しかし、これらの対策は十分に行われておらず、その結果、生活必需品の買い物が困難となっている買い物難民や、高齢者の運転による事故が問題となっています。このように、交通・物流の課題は買い物難民や交通弱者の問題とも深く関係しています。したがって、交通インフラ整備や商業施設へのアクセス改善など、多角的な視点から解決策を考える必要があります。

課題解決につながるデジタル技術を活用したソリューション例

InsurTech
（インシュアテック）

保険と技術を組み合わせた新しいサービスやビジネスモデルの総称です。例えば、自動車保険のプレミアム見積もりシステムや、センサーを使った健康管理アプリと保険商品の連携などがあります。

MaaS
(Mobility as a Service)

公共交通機関、タクシー、自転車シェアリング、カーシェアリング、ライドシェアリングなど、複数の交通手段を一元的に提供し、組み合わせて移動手段を提供します。

自動操船

GPS、レーダー、センサー、コンピュータなどを使い、船舶の位置や周囲の状況を把握し、自動的に進路変更や障害物回避が可能です。また、遠隔操作も通信技術を使って行えます。

スマートウェアハウス

倉庫内のセンサーやカメラからデータを収集しリアルタイムに分析して在庫管理や搬送ルート最適化、作業者や機械の調整を行います。自動化されたロボットによる搬送や棚卸し仕分けも行われます。

スマートシティ

スマートグリッドや交通システムの効率化、ごみ収集やエネルギー使用量の監視・制御、公共安全や防災の強化、治安維持などが含まれます。

スマート物流

配送ルート最適化や在庫管理の最適化、自動倉庫管理のロボットやドローン利用、自動運転による輸送業務効率化があります。配送効率向上や燃料削減が期待され、環境への負荷も軽減されます。

編隊走行(プラトゥーニング:Platooning)

自動運転車が先導車に追従し、編隊を組むことで交通効率を向上させる技術です。車間距離を短くし、高速道路などでの渋滞緩和や燃費改善、ドライバー不足の解消が期待されます。

自動運転

運転手不在で車両を運転する技術で、物流業界では自動運転トラックの開発が進んでいます。

GPSやIoTセンサーを用いた車両管理

GPSやIoTセンサーを車両に取り付け、リアルタイムで位置情報や燃料消費量などを把握し、効率的な車両管理を行います。

データ分析を活用したルート最適化

膨大なデータを分析し、交通事情や天候などを考慮した最適なルートを計算することで、配達効率の向上や燃料コストの削減が可能となります。

ドローンやロボットを活用した物流サービス

ドローンやロボットを活用した物流サービスを導入することで、交通渋滞や人的リソースの限界を超えることなく、迅速な荷物配送を行うことができます。

自動運転技術の導入

自動運転技術を採用した車両やトラックを導入することで、人為的ミスを減らし、交通事故や渋滞を減らすことができます。