マーク・ウォリン氏はPhillips Connectの製品担当ゼネラルマネージャー兼上級副社長で、AI、自動化、コネクテッドトレーラー技術を通じて貨物輸送の未来を推進している。
貨物市場は圧力にさらされ、均衡を見出すのに苦戦している。弱い運賃、変化する貿易力学、不均一な需要が、厳しい事業環境を生み出している。
例えば、Cass Freight Indexによると、輸送量は前年比5%以上減少しており、プライベートフリートの拡大、貨物量の減少、新たな関税により競争が激化している。このような環境では、状況の変化よりも速く感知し、判断し、行動する能力である業務の俊敏性が中核的な優位性となる。
より多くの機器に賭けるのではなく、リーダーたちは既存の資産の価値を高め、2026年以降の適応を助けるテクノロジーとプロセスに投資すべきだ。以下は、運輸業界のリーダーが業務の俊敏性を構築するために今すぐ実行できる3つの施策である：
1. 投資の焦点を新規キャパシティから俊敏性へとシフトする。
成長を追求するためにキャパシティを追加する時代は過ぎ去った。高い借入コスト、先送りされた貨物需要、トレーラーの過剰在庫により、多くの運送会社が新規購入を控えている。
この一時停止は、稼働率と柔軟性に焦点を当て直す機会である。例えば、トラックとトレーラーの状態を監視し、貨物の状況を提供するコネクテッドシステムに投資することで、運送会社は既存の機器からの収益を最大化しながら、より良い予測と計画のためのデータ基盤を構築できる。
私の経験では、多くの企業がコネクテッドシステムを成功させるために必要な社内の取り組みを過小評価している。最大の障壁は技術そのものではなく、直感に基づく意思決定からデータに支えられた意思決定へのシフトである。最も価値を見出している運送会社は、データ品質の責任者を割り当て、主要指標の定義に合意し、情報が業務全体をどのように移動すべきかを明確にするワークフローを作成している。
また、ネットワーク全体を一度にデジタル化するのではなく、小規模から始めることも有効だ。私が成功を目にしてきた企業は、計画外のダウンタイムの削減、機器の準備状態の改善、より明確な可視性の獲得といった焦点を絞った目標から始める。チームが機器と貨物の状態について一貫した情報を持つとき、作業の優先順位付け、滞留時間の削減、情報に基づいた配車決定の支援が可能になる。このような初期の成功は導入を加速し、より広範な変革に必要な自信を構築する。
苦戦する企業は、すべてを一度に解決しようとするが、これはチームに負担をかけ、焦点を薄めてしまう。不確実な環境では、業務の俊敏性はネットワークをどれだけ速く拡大できるかではなく、どれだけ効率的に機能しているかを知ることから生まれる。
2. AIと自動化を反応ではなく予測に活用する。
分析とコネクテッド車両技術は数十年前から存在しているが、本当の変化は運送会社がAIを変化の予測に適用し始めたことで起きている。予測メンテナンスとAIを活用した積載計画は、運用チームが反応的な問題解決から積極的なワークフロー最適化へと移行するのを助けている。
マッキンゼーが250以上の物流組織を対象に行った調査によると、厳しい経済環境においても、ほとんどの企業が物流技術への投資を維持または増加させている。自動化はコストの変動性と予測不可能性を低減する。需要のモデル化、機器の問題の特定、メンテナンスニーズの予測によって、AIは貨物を効率的に移動させ続けながら、人々が人間の判断を必要とする例外に集中できるようにする。
私の経験では、AIで最も強力な結果を達成する企業は、データの品質と完全性の評価から始める。AIは一貫した入力に依存しており、多くの運送会社は情報がサイロ化され、古くなっている、あるいはチーム間で異なる定義がされていることに気づく。成功する実装は、AIに解決してほしい問題を明確に理解し、その目標に合わせてデータとプロセスを調整することから始まる。
自動化が意思決定をサポートすべき場所と、人間が制御を維持すべき場所を決定することが重要だ。AIはパターンを浮き彫りにしたり、行動を推奨したりできるが、人間は顧客の期待、安全要件、運用上の現実を考慮しながら洞察を解釈する必要がある。組織は、AIが自動化された洞察と人間の判断を組み合わせたワークフローを設計するのではなく、AIが彼らのために意思決定できると想定すると問題に直面する。
AIは意思決定者に取って代わるものではなく、それを増幅するものだ。これらのツールを活用する運送会社は、ボトムラインに影響する前に、量、労働力、コストの変化を予測する。
3. つながりのあるデータ駆動型意思決定の文化を構築する。
業務の俊敏性は、技術と同じくらい文化にも依存している。情報がサイロに存在していたり、チームが現実の異なるバージョンから意思決定を行ったりする場合、最高のAIや分析ツールでも役に立たない。
サイロは、部門がネットワーク全体のパフォーマンスではなく、自分たちの目標で評価されるときによく形成される。配車は定時配送に、メンテナンスは機器の信頼性に、安全は事故防止に焦点を当てる。成功する企業は、グループ間で共有目標を作成し、組織にとって最も重要なことの共通理解を構築することでこのパターンを打破する。
実践的な一歩は、機能横断的なチームに同じリアルタイム情報へのアクセスを与え、それを一緒に検討するよう求めることだ。配車、メンテナンス、安全が同じ状況を見ると、彼らの決定が互いにどのように影響するかを理解し始める。また、会話が共有された事実に基づいているため、時代遅れの前提に挑戦することも容易になる。
最も速く動く運送会社は、配車からメンテナンス、安全に至るまで、全員が同じ情報源から作業していることを確認する。つまり、システムを接続し、情報をリアルタイムで利用可能にすることだ。すべての部門が他の部門と同じものを見ると、意思決定はより速く、より少ない引き継ぎで行われる。
リーダーは、明確な優先事項を設定し、自社組織における「速さ」の定義を明確にし、問題が検出から解決までどれだけ速く移動するかを測定することでこれを強化できる。俊敏性とは、人々がデータに基づいて自信と責任を持って行動できるようにすることだ。
今後のチャンス
運輸業界は常に循環的だったが、変動性はかつてないほど速く動いている。混乱を業務の近代化と接続の機会として扱う企業は、状況が改善したときにより良いポジションにいるだろう。
業務の俊敏性は単一の技術やプラットフォームではなく、経済的認識、データ規律、インテリジェントな自動化を組み合わせたマインドセットである。拡大ではなく俊敏性に焦点を当てる運送会社は、不確実性を乗り切り、レジリエントな貨物輸送の次の時代を定義する。
