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高﨑 洋輔 

監修者プロフィール

高﨑 洋輔 

SBフレームワークス 営業責任者

物流現場の最前線で20年以上、日々のオペレーションから改善活動まで数多く経験。現場目線とデータの両面から課題を整理し、顧客の業務に合った物流ソリューション提案を日々行う。LOGi INSIGHTでは、ロジスティクスのヒントをわかりやすく解説します。

「高﨑 洋輔 」が監修した記事一覧

物流2024年問題の対策とは？企業が取るべき具体策を短期・中期・長期で解説SCM・戦略

物流2024年問題の対策とは？企業が取るべき具体策を短期・中期・長期で解説

物流2024年問題の対策は、多くの企業にとって喫緊の経営課題となっています。 2024年4月からトラックドライバーの時間外労働が年間960時間に制限され、輸送能力不足が現実的なリスクとして顕在化しています。この規制により、物流網そのものが縮

2026.04.16読了時間9分

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ドライバー不足の対策とは？　原因と解決策を物流構造の視点から解説SCM・戦略

ドライバー不足の対策とは？　原因と解決策を物流構造の視点から解説

物流業界では、ドライバー不足への対策が重要な経営課題となっています。多くの企業が採用強化を進めていますが、採っても辞めてしまう状況が続き、根本的な解決には至っていません。長時間拘束や荷待ち、非効率な運行など、ドライバーの負担が大きい働き方が

2026.04.16読了時間9分

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ドライバー不足の具体的な対策とは ｜人を増やす前に見直すべき物流設計SCM・戦略

ドライバー不足の具体的な対策とは ｜人を増やす前に見直すべき物流設計

ドライバー不足への対策として、求人強化や賃上げを進める企業が増えています。しかし、それだけで問題は本当に解決するのでしょうか。問題の本質は「人が足りない」ことではなく、「物流の設計が人に過度な負担を強いている」ことにあります。本記事では、ド

2026.04.16読了時間8分

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フィジカルインターネットとは？ 物流の未来を変える新しいネットワーク構想を解説SCM・戦略

フィジカルインターネットとは？ 物流の未来を変える新しいネットワーク構想を解説

フィジカルインターネットという言葉を耳にする機会が増えました。しかし、「未来の構想」や「壮大な理想論」と感じている人も多いかもしれません。 実際には、共同配送や標準化、ハブ化といった形で、すでに物流の現場で部分的な実装が始まっています。本記

2026.04.16読了時間9分

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サプライチェーン可視化とは？導入メリット・方法・ツールをわかりやすく解説SCM・戦略

サプライチェーン可視化とは？導入メリット・方法・ツールをわかりやすく解説

サプライチェーンを効率的に管理し、最適化するには、在庫・輸送・リードタイムなどの主要データを「可視化」することが重要です。可視化が進めば、ボトルネックの発見や意思決定の迅速化、コスト削減など、具体的なビジネス成果につなげることができます。

2026.04.16読了時間12分

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サプライチェーン可視化が機能しない理由とは？　「見える化」を意思決定に繋げる方法SCM・戦略

サプライチェーン可視化が機能しない理由とは？　「見える化」を意思決定に繋げる方法

サプライチェーン可視化とは、在庫・輸送・需要などのデータを統合し、サプライチェーン全体の状況をリアルタイムで把握する取り組みです。近年、多くの企業がデータドリブンな経営を目指し、サプライチェーンの可視化プロジェクトを推進しています。しかしそ

2026.04.16読了時間10分

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SCMとは？　意味・物流との違い・構成要素までわかりやすく解説SCM・戦略

SCMとは？　意味・物流との違い・構成要素までわかりやすく解説

近年、「SCM（サプライチェーンマネジメント）」という言葉を耳にする機会が増えています。しかし、「物流とどこが違うのか」「自社にどのように関係するのか」と疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。 SCMとは、原材料の調達から製造・物流・販売

2026.04.16読了時間11分

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SCMの精度向上に不可欠な需要予測と供給計画SCM・戦略

SCMの精度向上に不可欠な需要予測と供給計画

SCM（サプライチェーンマネジメント）に真剣に取り組んでいるにもかかわらず、在庫削減やリードタイム短縮といった成果が思うように上がらない——。そんな課題を抱える企業には、共通する原因が存在します。個々の部門がそれぞれ最善を尽くしていても、全

2026.04.16読了時間9分

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物流BCPとは？今すぐ取り組むべき理由とサプライチェーン維持SCM・戦略

物流BCPとは？今すぐ取り組むべき理由とサプライチェーン維持

2024年に発生した能登半島地震では、約4割の企業が原材料や部品の調達に影響を受けました。自然災害や地政学的リスク、サイバー攻撃など、企業を取り巻く環境が大きく変化するなかで、物流が止まるリスクは経営そのものに直結する課題になっています。本

2026.04.16読了時間9分

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物流BCPの具体策｜荷主企業と物流事業者がやるべきことを徹底解説SCM・戦略

物流BCPの具体策｜荷主企業と物流事業者がやるべきことを徹底解説

BCP（事業継続計画）の準備は、今やすべての企業にとって不可欠です。災害やパンデミック、システム障害、輸送途絶など、サプライチェーンを揺るがすリスクは多様化・複雑化しています。一方で、実際に「何を」「どのように」準備すればよいかを具体的に構

2026.04.16読了時間9分

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在庫差異の原因は何か？　合わない在庫の裏にある仕組みの歪みEC物流

在庫差異の原因は何か？　合わない在庫の裏にある仕組みの歪み

「また在庫が合わない」——。棚卸のたびに数字がズレる、帳簿上の在庫と現場の在庫が一致しない。多くの現場では、その原因を「人為ミス」として処理してしまいます。しかし在庫差異は、単なる現場の誤りではありません。 人為ミス、ルール不在、属人化した

2026.03.24読了時間7分

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誤出荷対策とは？　出荷ミスの原因と防止方法をわかりやすく解説EC物流

誤出荷対策とは？　出荷ミスの原因と防止方法をわかりやすく解説

誤出荷は、物流・倉庫現場で最も発生件数が多く、かつ再発しやすいトラブルのひとつです。顧客からの信頼を損ねるだけでなく、返品対応や再出荷にかかるコスト、リードタイムの遅延など、経営にも直接的な損失をもたらします。 多くの企業が「人為的なミス」

2026.03.23読了時間11分

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フィジカルAIで倉庫はどう変わる？　何ができるのか――現場で機能する導入ステップと「育てる倉庫」の考え方物流DX・AI

フィジカルAIで倉庫はどう変わる？　何ができるのか――現場で機能する導入ステップと「育てる倉庫」の考え方

​ フィジカルAIを活用した「次世代倉庫」が注目される一方で、構想が大きくなりすぎて検討段階で止まってしまう、あるいは初期投資が膨らみ期待した成果が出ないケースも少なくありません。 物流DXやAI導入は、それ自体が目的ではなく、倉庫の現場オ

2026.03.23読了時間8分

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フィジカルAIとは？　物流で何ができるのか？　自動化・AIとの違いと現場実装の現実物流DX・AI

フィジカルAIとは？　物流で何ができるのか？　自動化・AIとの違いと現場実装の現実

フィジカルAIとは、AIの判断結果を物流現場の「人・設備・動線」に直接反映し、作業そのものを制御・補助するための技術概念です。 「物流を一気に自動化する切り札」「深刻な人手不足を解消する最先端技術」として注目が集まり、展示会やメディアでもフ

2026.03.23読了時間9分

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物流委託で何が変わった？ SBフレームワークスに物流アウトソーシングした4社の事例EC物流

物流委託で何が変わった？ SBフレームワークスに物流アウトソーシングした4社の事例

物流のアウトソーシングを検討しているものの、「自社のやり方が外部で再現できるのか」「品質は落ちないか」と踏み切れない──そんな声は少なくありません。特にEC事業では、出荷量の増減や独自の梱包要件など、自社固有の事情を抱えたまま委託先を探す難

2026.03.23読了時間8分

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物流AIとロボット自動化はどこまで人手不足を解決できるか？物流DX・AI

物流AIとロボット自動化はどこまで人手不足を解決できるか？

人手不足対策として物流AIやロボット導入が注目されていますが、すべての現場に適しているわけではありません。SKU数、物量波動、作業内容によっては、人による作業のほうが効率的なケースも多く存在します。本記事では、AI（判断支援）とロボット（作

2026.03.17読了時間7分

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物流DXで2024年問題は解決できるのか？ドライバー不足の裏にある本当の課題物流DX・AI

物流DXで2024年問題は解決できるのか？ドライバー不足の裏にある本当の課題

2024年問題は、物流業界における「ドライバー不足」として語られることが多くあります。 しかしそれは、あくまで表に見えている結果にすぎません。輸送・倉庫・配車・在庫が、分断されたまま個別最適で運用されてきた物流構造そのものが、2024年問題

2026.03.17読了時間12分

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物流DXの課題とは？　失敗が多い本当の理由と、現場で進まない構造を徹底解説物流DX・AI

物流DXの課題とは？　失敗が多い本当の理由と、現場で進まない構造を徹底解説

近年、「物流DX」という言葉はあらゆる業界で耳にするようになりました。 システム導入やIoT・AIの活用、WMS・TMSの刷新など、投資額も年々増加しています。にもかかわらず、「結局現場は変わらない」「導入したシステムは棚の肥やし」といった

2026.03.17読了時間11分

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需要予測AIとは？　精度の限界と失敗事例から学ぶ導入ステップ物流DX・AI

需要予測AIとは？　精度の限界と失敗事例から学ぶ導入ステップ

需要予測AIとは、過去の出荷データから機械学習によって将来の需要量を予測する技術です。従来は担当者の「勘と経験」やExcelでの統計計算に依存していた出荷量や在庫補充のタイミングを、AIが自動で算出できるようになりました。 過去データから曜

2026.02.18読了時間9分

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物流AIで在庫管理はどう変わる？　 導入効果と現場で使える実践手法物流DX・AI

物流AIで在庫管理はどう変わる？　 導入効果と現場で使える実践手法

本記事では、物流AIを活用した在庫管理について、「どんな効果があるのか」「導入費用はどれくらいか」「本当に在庫は減るのか」「失敗しやすいポイントは何か」といった、導入検討時によく検索される疑問にも触れながら解説します。 EC市場の拡大により

2026.02.18読了時間6分

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