技術トレンド

物流の2024年問題とITの役割。34%の輸送力不足にどう対応するか

物流の2024年問題は、一過性の課題ではなく構造的なものです。この記事では、公的な試算をもとに、ITが何を担えるのかを整理します。

2024年問題とは何か

物流の2024年問題とは、トラックドライバーの時間外労働に上限規制が適用されたことによる、輸送力の不足を指します。

国土交通省の資料によれば、何も対策を講じなければ、2024年度には約14％（4億トン相当）、2030年度には約34％（9億トン相当）の輸送力不足が生じる可能性が示されています。

重要なのは、これが一過性の問題ではないことです。同省は、当該時点を乗り越えれば終わる課題ではなく、年々深刻化する構造的な課題だとしています。

背景には、人口減少による労働力不足があります。規制はきっかけであって、原因ではありません。

なぜ不足するのか

構造を分解すると、複数の要因があります。

ドライバーの不足と高齢化。新規の就業者が少なく、平均年齢が上がっています。

荷待ち時間。国土交通省の調査では、トラック1運行あたりの荷待ち時間が平均1時間34分とされます。運転していない時間が拘束時間を押し上げています。

積載率の低さ。空車や半積みでの運行が生じています。

商慣行。短いリードタイム、細かい納品指定、無償の付帯作業。

これらは物流事業者だけでは解決できません。荷主側の協力が前提になります。

ITで解決できる部分

この課題に対して、技術が寄与できる領域を整理します。

• 予約システム／荷待ち時間の削減。受付順ではなく時間指定にする
• 配車の最適化／積載率の向上、無駄な走行の削減
• 共同配送／複数の荷主の荷物をまとめる。マッチングの仕組みが必要
• 伝票の電子化／手続きの時間を減らす
• 需要予測／出荷量を平準化し、繁閑の差を減らす
• 倉庫の自動化／荷役作業の省人化

1つ目が、最も効果が明確で導入しやすいとされます。荷待ち時間の削減は、拘束時間の短縮に直結します。

3つ目は効果が大きい一方、企業間の調整が必要です。技術より、合意形成が課題になります。

荷主側の対応

この問題は、荷主企業にも関わります。

制度上も、荷主に努力義務が課される仕組みが導入されています。国が判断基準を策定し、取り組むべき措置を示す構造です。

実務的に求められるのは、リードタイムの見直し、荷待ちの削減、パレット化、納品条件の緩和などです。

これらはコストを伴います。倉庫の改修、システムの導入、在庫の増加。

一方、対応しなければ運んでもらえなくなる可能性があります。輸送力が不足する状況では、条件の良い荷主が優先されます。

「運んでもらう側が選ばれる」という関係の変化が、この問題の本質的な影響かもしれません。

標準化という論点

個別の効率化には限界があります。

パレットの規格統一が進められています。サイズが揃えば、積み替えの手間が減り、自動化もしやすくなります。

データの連携も同様です。伝票の形式、商品コード、納品情報。企業ごとに異なると、そのたびに変換が必要になります。

モーダルシフトも選択肢です。トラックから鉄道や船舶へ。長距離では有効な場合があります。

これらは1社では実現できません。業界全体、あるいは政策としての取り組みが必要になります。

参加しない企業は、いずれ取引の条件で不利になる可能性があります。

IT人材から見た機会

最後に、この分野の位置づけを整理します。

課題が明確で、効果が数字で示せる領域です。荷待ち時間、積載率、配送件数。改善が測定できます。

需要は構造的に続きます。2030年度に34％という試算が示すとおり、対策は長期にわたって必要です。

必要なのは、物流の業務理解です。倉庫の作業、配車の実務、荷主との関係。技術だけでは要件が定義できません。

物流業界の経験がある人がITへ移る場合、大きな強みになります。

社会的な意義も明確な領域だと考えます。生活を支える基盤の維持に直結します。

ラストワンマイルの課題

配送の最終区間には、固有の問題があります。

再配達が長く課題とされてきました。不在による再訪は、輸送力を無駄にします。

対策として、置き配、宅配ボックス、コンビニ受取、駅の受取拠点などが広がりました。

時間帯指定の細分化も、効率を下げる要因になります。細かく指定するほど、配送の順序に制約が生じます。

消費者の行動変容が求められるのは、この部分です。国土交通省も、荷主と消費者を含めた取り組みの必要性を示しています。

ITが担えるのは、受取方法の選択肢を増やし、状況を可視化することです。ただし、選ぶのは利用者です。

自動化という選択肢

労働力不足への対応として、自動化が検討されています。

倉庫内。ピッキング、仕分け、搬送。導入が最も進んでいる領域です。屋内で環境が安定しているためです。

幹線輸送。高速道路での自動運転、隊列走行。実証が進められています。

ラストワンマイル。配送ロボット、ドローン。環境が多様で、実用化の難易度が高い領域です。

いずれも投資額が大きく、回収に時間がかかります。規模のある事業者から導入が進む構造です。

中小の事業者にとっては、共同利用や、既存の仕組みの効率化のほうが現実的な場合が多くなります。