――物流業が「先を読んだロジスティクス」の実現には、どのような取り組みが必要でしょうか？

矢野：もっとも重要なのは、情報の電子化と流通における様々な規格の「標準化」です。わかりやすい例が、荷物を運ぶ段ボールです。現状、メーカーごと製品ごとで、段ボールの大きさはバラバラです。そうすると荷物を載せるパレットにきれいに収まらず、積載率の低下につながります。段ボールにはJANコードのバーコードが記載されていますが、これも印刷されている場所がバラバラなため、画像認識技術で自動化したとしても、読み取り作業が効率的に行えません。

　ただし、標準化してサプライチェーンを変革できれば、AIやIoTによる自動化などが物流業で一気に進む可能性があります。実際、生産から流通、小売りまでを一気通貫で行えるSPA企業では、国内でも先進的な取り組みがいくつもあります。

　たとえば、ユニクロでは、商品タグを自社独自のコードで統一することで、物流センターのピッキングなどを自動化し、人手が必要な工程の9割を削減しています。ニトリも同様の自動化に取り組んでいます。EC関連事業の倉庫でも、デジタル化の取り組みは進んでいます。ヨドバシカメラはどの店舗に何の商品がいくつあるのか、というオムニチャンネルでの在庫管理が確立しています。

　物流業の大きな課題は、「生産性が低い」ことです。たとえば10ｔトラックの荷物を人手で積み下ろすと2時間はかかります。そういったことを日々できる人は限られるのでドライバーの採用も難しくなり、7～8年後にはドライバー不足から需要の3/4程度しか満たせなくなる可能性があります。物流センター業務の自動化や省力化はそういった課題解決のひとつでもあります。