物流問題の解消・持続可能な社会の実現とサプライチェーン最適化に向けたDX化・AI活用の動向および人材育成方法【LIVE配信・WEBセミナー】

セミナー趣旨

■本セミナーの主題および状況（講師より）

★物流2024年問題は、トラックドライバーの労働時間規制を契機として顕在化した課題ですが、その本質は以前から続くドライバーの高齢化や担い手不足、非効率な物流構造にあります。

★システム化とは仕組みであり、ＩＴだけの話ではありません。現場と一体になって進める事で、現場も生産性が上がる方法を学習できるようになります。現場こそが利益を生み出す源であり、DX化は全社的なイベントなので、これをチャンスとして、現場を巻き込み、全社的に取り組む覚悟が必要であります。

■注目ポイント

★物流をコストではなく価値創出機能として捉え直しサプライチェーン全体最適への視点を提示！

★約５０年間運送業のシステム化に関わり成功させてきたポイントを解説！

★AIが現場の状況を分析・判断し、改善行動を支援する「ロジスティクス・エージェント」の考え方と最新の取り組み、今後の物流進化の方向性について、ユースケースも交えて解説！

セミナープログラム

【第1講】 物流DXから考えるサプライチェーン最適化 ― 部分最適を超え、価値創造につなげる視点 ―

【時間】 13:00-14:30

【講演主旨】

　物流2024年問題は、トラックドライバーの労働時間規制を契機として顕在化した課題ですが、その本質は以前から続くドライバーの高齢化や担い手不足、非効率な物流構造にあります。本講演では、物流を単なるコストセンターではなく、サプライチェーン全体の価値創出を左右する重要な機能として捉え直します。DXや機械化による物流改革の方向性を整理し、個別の改善にとどまらず、流通・メーカーを含めたサプライチェーン全体の最適化へどのようにつなげるべきかを、構造的な視点から考察します。

【プログラム】

1． 日本の物流が直面している構造的課題
　ドライバー不足や非効率な商慣習など、物流問題の背景にある構造的要因を整理します。

2． 政府の政策動向と「物流革新」への道筋 
　物流効率化に向けた政府の緊急パッケージや、商慣習見直しに関するガイドラインの最新動向を共有します。

3. 物流DX・機械化による生産性向上の実例 
　自動運転、ロボティクス、フィジカルインターネットなど、テクノロジーによる省力化の可能性を探ります。

4． 物流の価値再定義とサプライチェーン全体最適
　物流をコストではなく価値創出機能として捉え直し、サプライチェーン全体最適への視点を提示します。

5． 持続可能な社会に向けた物流と企業の役割
　物流DXを前提とした企業活動が、持続可能なサプライチェーンにどう貢献できるかを考えます。

【質疑応答】

【キーワード】

物流2024年問題、サプライチェーン最適化、物流DX、共同配送、フィジカルインターネット、CX（カスタマーエクスペリエンス）、持続可能な物流

【講演のポイント】

物流を「コスト」から「価値創造の源泉」へと捉え直します。
部分最適に陥りがちな物流DXや機械化の取り組みを、サプライチェーン全体を一つのシステムとして捉える「全体最適」の視点から整理し、持続可能な事業成長を実現するための戦略的な考え方をわかりやすく提示します。

【習得できる知識】

・日本の物流が抱える構造的課題とその背景
・物流DXや機械化が目指す方向性と限界
・物流を価値創出機能として捉える視点
・サプライチェーン全体最適を考えるための基本的な考え方
・持続可能な社会に向けた物流と企業の役割
・サプライチェーン全体最適を実現するためのCLO（最高物流責任者）の役割期待

【第2講】 ４０年前にDX化で勝った会社は何をやったのか？～現場作業の標準化を進める事で、現場の意識を変えた～

【時間】 14:40-15:40

【講演主旨】

　４０年前にDX化を進める担当者になり、コンピュータ業界の専門家でなかったからこそ、成功を収めた要因を分かり易く説明します。システム化とは仕組みであり、ＩＴだけの話ではありません。現場と一体になって進める事で、現場も生産性が上がる方法を学習できるようになります。現場こそが利益を生み出す源であり、DX化は全社的なイベントなので、これをチャンスとして、現場を巻き込み、全社的に取り組む覚悟が必要である。

【プログラム】

①    運輸業における現状認識と、政府の法制化による方向性。

②    DX化を失敗する会社と、成功する会社の違いはどこにあるか？

③    ４０年前のＤＸ化成功した要因を分析する。

④    DX化は意思決定のスピード化であり、利益の見える化である。

⑤    DX化は、トップの覚悟と方針が成功の決め手である。

【質疑応答】

【キーワード】

①    トップの“覚悟”がＤＸ化のすべてを決める。

②    DX化とは作業の標準化であり、標準化できないものはシステム化できない。

③    ＤＸ化の前にやるべき事は、業務の標準化であり、作業の統一化である。

④    現場を改善できるチームだけがＤＸ化を成功させる事ができる。

⑤    DX化をやる会社と、やらない会社の３年後はどうなっているか？

【講演のポイント】

生き残る会社になるためには、現場力が何よりも重要である。現場力は指導だけでは実現できません。トップの意思決定と、実績に対する評価基準を明確にする事が現場の育成には必要不可欠です。

①    約５０年間、運送業のシステム化に関わり、成功させてきたポイントを教えます。

②    DX化とは、ITを導入する事ではなく、会社運営を“データ経営化”をする事である

③    データ経営とは、客観的な数値判断による意思決定のスピード化である。

④    DX化は現場の意思決定（生産性の見える化）が出来る事による改善速度の向上である。

⑤    強い現場力を養う為の方法を、経験を交えて、分かり易く説明できます。

【習得できる知識】

①　ロジェクト運営方法と現場教育の方法を習得できます。

②　業務の標準化方法とＩＴ技術者を使いこなせる現場力を習得。

③　現場における意思決定基準方法と、評価基準の設定方法を習得できます。

【第3講】 AI新時代のロジスティクス・エージェント

【時間】 15:50-16:35

【講演主旨】

　物流現場の人手不足や属人化、業界が直面する課題を背景に、セイノー情報サービスでは「人と協働して持続可能な物流を実現する知的パートナー」として、ロジスティクスに特化したAIエージェント：ロジスティクス・エージェントの開発を進めています。 現場の知識継承、業務自動化、データ駆動型意思決定など、ロジスティクス・エージェントがもたらす変革と、現在開発が完了しているユースケースについてご紹介致します。

【プログラム】

はじめに（自己紹介、書籍紹介）

会社紹介

物流業界の情勢とDXへの期待値

ロジスティクス・エージェントの概要

ロジスティクス・エージェントの適用領域とユースケース

2035年に向けたロジスティクス進化のシナリオ

まとめ

【質疑応答】

【キーワード】

AIエージェント、ロジスティクスエージェント、LOGISTICS・AGENT、物流DX、物流AI、BRAIS

【講演のポイント】

人手不足や法規制対応など、物流を取り巻く環境が大きく変化する中、AIを活用した新たな物流マネジメントの在り方が求められています。本セミナーでは、AIが現場の状況を分析・判断し、改善行動を支援する「ロジスティクス・エージェント」の考え方と最新の取り組み、今後の物流進化の方向性について、ユースケースも交えて解説します。

【習得できる知識】

・物流業界の情勢
・物流（倉庫）におけるAI活用とユースケース
・物流業界初のAIエージェント「LOGISTICS・AGENT」

セミナー講師

第1部　 東京大学　 先端科学技術研究センター 先端物流科学寄付研究部門 プロジェクトリサーチフェロー　 井村　直人　氏
第2部　 一般社団法人 国際総合物流研究所　 企画営業部　 砂川　玄任　氏
第3部　 セイノー情報サービス　 事業開発室 / 係長　 馬場　武志　氏

セミナー受講料

【1名の場合】55,000円(税込、テキスト費用を含む)
2名以上は一人につき、16,500円が加算されます。

主催者

開催場所