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公開：2024-08-24

Hacobuが物流ビッグデータラボを創設、企業間データ共有で持続可能な物流インフラ構築へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• Hacobuが「物流ビッグデータラボ」を創設
• 企業間物流データ共有で共同輸配送を目指す
• 持続可能な物流インフラの構築を目標に

Hacobuの物流ビッグデータラボ創設と業界横断型の物流課題解決へ

株式会社Hacobu（ハコブ）は、企業間で物流データを共有し、個社や業界の垣根を超えて物流の社会課題解決を目指す「物流ビッグデータラボ」を創設することを2024年8月23日に発表した。第1回のラボには、アスクル株式会社、キリンビバレッジ株式会社、株式会社スギ薬局、日本製紙株式会社、YKK AP株式会社が参画し、企業間で物流ビッグデータを共有・分析することで共同輸配送の実現を目指す。^[1]

物流ビッグデータラボ創設の背景には、日本の物流が直面している深刻な課題がある。2024年問題では、トラックドライバーの時間外労働への上限規制適用により、輸送力不足が懸念されている。この状況下で、「共同輸配送」が有効な解決策として注目を集めているが、実現には課題も存在する。

Hacobuは「データドリブン・ロジスティクスが社会課題を解決する」という信念のもと、個社の枠を越えた物流ビッグデータの分析・活用基盤となる「物流情報プラットフォーム」の構築を推進してきた。2024年6月には、MOVOの利用事業所数が2万カ所を突破し、累計登録ドライバーは日本のトラックドライバーの約3分の2に相当する60万名を超えている。

物流ビッグデータラボの概要と参画企業

Hacobuの公式サイトはこちら

データドリブン・ロジスティクスについて

データドリブン・ロジスティクスとは、物流の最適化や効率化を行う際に、データ分析や活用を中心に据えたアプローチのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• リアルタイムデータの活用による迅速な意思決定
• 予測分析によるリソースの最適配分
• 業界や企業の垣根を越えたデータ共有と協業

Hacobuが推進する物流ビッグデータラボは、このデータドリブン・ロジスティクスの考え方を具現化したものと言える。MOVOに蓄積される入出荷情報や車両の動態情報、配送案件情報などの月間トランザクションデータ量が170万を超え、物流ビッグデータの基盤が整備されたことで、より効果的なデータ活用が可能になっている。

物流ビッグデータラボに関する考察

物流ビッグデータラボの創設は、日本の物流業界が直面する課題に対する革新的なアプローチとして評価できる。企業間でのデータ共有と分析により、これまで個社では解決が困難だった問題に対して、より効果的な解決策を見出せる可能性が高まる。特に、共同輸配送の実現は、トラックドライバーの労働時間削減や輸送効率の向上につながり、2024年問題への有効な対策となるだろう。

一方で、今後は参加企業間でのデータ共有に関するセキュリティやプライバシーの問題が浮上する可能性がある。競合他社とのデータ共有に対する懸念や、個人情報保護法への対応など、法的・倫理的な課題に対する明確なガイドラインの策定が必要になるだろう。これらの課題に対しては、ブロックチェーン技術の導入やデータの匿名化処理の強化など、技術的な解決策の検討も重要になる。

今後、物流ビッグデータラボには、AIや機械学習技術の積極的な導入による予測精度の向上や、参加企業の拡大による更なるデータの多様化が期待される。また、政府や学術機関との連携を通じて、物流政策の立案や次世代の物流人材育成にも貢献できる可能性がある。Hacobuには、このラボを通じて日本の物流DXを牽引し、持続可能な物流インフラの構築に向けたロードマップを示すことを期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「Hacobu、業界横断型の「物流ビッグデータラボ」創設 | 株式会社Hacobuのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000240.000018703.html, (参照 24-08-24).

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