物流業界の高齢化や人手不足は今後も続く？負担を軽減させるために必要な仕組みとは
過剰とも考えられるサービスを請け負ってしまった物流業界ですが、サービスに対する需要は増え続けている一方で、ドライバーなど人材は不足に高齢化が進むという状況です。
このままでは物流業界が破綻してしまうのでは？ともとらえられかねない状況ですが、そもそも日本は高齢化が進んでいるため、若手人材を獲得しにくい状況は今後も大きくなると考えられます。
しかし現在物流業界や運送業界で活躍しているドライバーは高齢化しており、若手人材を獲得できない状況は、いずれモノを運ぶ担い手がいなくなってしまうことを示しています。
このような状況を解消させるため、AIをはじめとする技術へ注目や期待が高まっているといえるでしょう。
すでにドライバーの高齢化は進んでいる状況
国土交通省のデータなどを確認しても、トラックドライバーは40～50代前半の中年層がほとんどを占めており、さらにこれから高齢化が進むことが予想されます。
配送は小口化が進んでいる中で、再配達制度により何度も同じ場所に足を運ばなければならないなどドライバーの負担は増える一方です。
リヤカーによる短距離小口配達に軽貨物車を採用など、積載量を抑えて小回りの利く配送手段を導入することや、配送拠点を増やすなどで積載率を高めることも行われています。
それでも多様化するニーズやサービスによって、トラック台数や人材の数に関係なく配送に行かなければならないという状況を生み、ドライバー1人にかかる負担を抑えることができる状況とはとてもいえません。
人手が足らなくなっても効率的に作業を進めるために必要なこと
ドライバーの高齢化や人材不足の状況でも今後、作業を効率的に進めていくためには、物流センターから出入りする物量の予測を可能とする仕組みが必要です。
予測が可能になれば、提携している業者同士で積載率や到着時間に余裕のある車両を呼び、小口荷物を積載するといったことも可能になると考えられます。
積載率に余裕のある業者は積載率を上げることができ、小口荷物を運ばなければならなかった業者は積載率の低い車両を出さなくてもよくなります。人件費や燃料費の無駄を省くメリットが両者に生まれるでしょう。
今、物流業界でもAIの力を借りることで物流の効率化を図ろうとする動きも見られますが、このような予測が可能になれば労働環境も改善されることとなり、人手不足解消にも直結する可能性も高まることが期待されます。
