物流・SCM担当
在庫・需要・ 物流データの一元化 欠品・過剰在庫リスクの低減 発注・在庫計画業務の効率化
物流DXとは、現場を変える仕組み
物流業務をデータでつなぎ、発注・在庫・配送・サプライヤー連携までを最適化。
WMS・OMS・TMSの構築からAIによる需要予測・配送最適化、導入後の運用改善まで、物流DXを一貫して支援します
Pionero 物流DX Suite
必要な機能だけを導入することも、複数の領域を連携させることも可能。
物流現場の課題に合わせて柔軟に構成します
MODULE 01
Warehouse — WMS / OMS
入出荷・注文の自動集約、Handy連携、保管ロケーション最適化で、倉庫業務を効率化。
注文データ自動取り込み & 引当
ハンディターミナル・スマホ連携
AIによる最適保管ロケーション提案
賞味期限・ロット管理の徹底
MODULE 02
TMS — 配車・輸配送管理
配車・案件・見積管理、リアルタイム追跡、地図連携、配送ルート最適化まで対応。
車両・ドライバー案件マッチング
GPSによる動態管理・到着予測
地図UIによる直感的な配車計画
運賃計算・請求データ自動生成
MODULE 03
Compliance — 物流業務・運行管理
ドライバー・車両・運行、点呼・拘束時間、帳票・監査対応などの管理業務をデジタル化。
注文データの自動取り込み・配車割り当て
労働時間（2024年問題）自動集計
各種法定帳票の自動生成
MODULE 04
AI Optimization — 需要予測・配送最適化
需要予測×最適ルート計算により、配送効率を高め、遅延や燃料コストの削減を支援。
過去データに基づく精緻な需要予測
積載率と走行距離を考慮した配車計算
共同輸配送（マッチング）への対応
MODULE 05
Mobility / IoT
IoT車両管理、ダイナミックプライシング、AIマッチングなど、モビリティ領域のDXを支援。最先端のアルゴリズムで、遊休資産の最大活用を実現します。
荷物と車両の高精度な照合
ハンディターミナル・スマホ連携
AIによる最適保管ロケーション提案
賞味期限・ロット管理の徹底
MODULE 01
Warehouse — WMS / OMS
入出荷・注文の自動集約、Handy連携、保管ロケーション最適化で、倉庫業務を効率化。
注文データ自動取り込み & 引当
ハンディターミナル・スマホ連携
AIによる最適保管ロケーション提案
賞味期限・ロット管理の徹底
物流DXソリューションの目指す姿
目的 1｜配送の遅延・燃料費を半減
現在の現状（現像）
現状：非効率
配送遅延
配送遅延
解決策（ソリューション）
解決：最適化
需要予測
ルート最適化
目標
配送遅延・燃料費半減
目的 2｜保管・ピッキングコストを削減
現在の現状（現像）
現状：非効率
配置分断
Picking非効率
解決策（ソリューション）
解決：自動最適化
自動配置最適化
Picking効率化
目標
配送遅延・燃料費半減
DXによる全体最適化の結果
販売機会の最大化
在庫・物流コストの最小化
サステナブル社会の実現
コスト削減
ビジネス機会
AIで、物流を『予測』から『最適化』へ
Before（現状）
需要予測
予測が難しく、不正確な在庫計画。
- 過去データや経験に依存し、需要予測の精度が低い
- 欠品や過剰在庫が発生し、機会損失・コスト増加
発注点・安全在庫の最適化
需要変動に対応できず、欠品リスクが高い。
- 需要変動の影響を受けやすく、発注タイミングが不適切
- 安全在庫の設定が不合理で、欠品や在庫過多が発生
配送ルート・積載最適化
非効率なルート・積載で、コストが高い。
- 経験に基づくルート設定で、走行距離・時間が長い
- 積載率が低く、車両・燃料コストや輸送コストが増加
Before（現状：非効率）
After（解決：最適化）
需要予測
予測が難しく、不正確な在庫計画。
- 過去データや経験に依存し、需要予測の精度が低い
- 欠品や過剰在庫が発生し、機会損失・コスト増加
AIが需要を高精度に予測。
- 過去の実績データなどを分析し、需要を予測
- 発注・在庫計画や生産計画の精度向上を支援します
発注点・安全在庫の最適化
需要変動に対応できず、欠品リスクが高い。
- 需要変動の影響を受けやすく、発注タイミングが不適切
- 安全在庫の設定が不合理で、欠品や在庫過多が発生
最適ルート・積載計画で、効率とコストを改善。
- 配送先・荷量・車両などの条件を考慮し、最適な配送ルートを提案
- 積載計画を最適化し、積載率向上・輸送コスト削減を実現
配送ルート・積載最適化
非効率なルート・積載で、コストが高い。
- 経験に基づくルート設定で、走行距離・時間が長い
- 積載率が低く、車両・燃料コストや輸送コストが増加
最適ルート・積載計画で、効率とコストを改善。
- 配送先・荷量・車両などの条件を考慮し、最適な配送ルートを提案
- 積載計画を最適化し、積載率向上・輸送コスト削減を実現
物流DXの課題・改善ポイント「現場のムダ」から「経営の課題」まで、物流DXで一気に改善
倉庫・物流センター
倉庫業務の標準化・効率化 倉庫スペース・保管コストの削減 作業負荷の平準化
輸配送・現場
配車・配送ルートの最適化 トラック積載率の向上 配送コスト・車両稼働の ムダ削減
経営・事業部門
在庫・物流コストの最小化 物流サービスレベルの向上 データに基づく意思決定 の高度化
なぜ、物流DXをPioneroに任せるのか
AI・最適化を実装できる技術力
需要予測・画像／音声認識・AIマッチングなどの技術力を、実際の業務システムへ実装。AIをPoCだけで終わらせず、現場で使える仕組みまで構築します。
物流バリューチェーンを横断する開発実績
WMS/OMS、物流SaaS、配送管理、リアルタイム追跡、コンプライアンス、IoTまで、複数の物流領域で大規模な開発実績があります。
日本の要件定義 × ベトナムの開発力
日本側の緻密な要件定義・顧客対応と、ベトナム側の圧倒的な開発スピードを組み合わせ、高品質・スピード・コスト競争力を両立します。
構想から導入・運用改善まで一気通貫
現状診断、PoC、設計・開発、既存システム連携、現場導入、運用改善まで一貫して伴走。現場に定着するDXを実現します。
導入までの流れ
物流DXを、現場に定着するまで伴走します
Step01
診断・構想
物流業務・データを可視化し、 課題・法対応リスク・ROI仮説を整理します。
Step02
PoC・効果検証
最も改善効果の高い業務から小さく実証し、 導入効果を数値で確認します。
Step03
導入・システム統合
WMS・TMSを実装し、ERPなど既存環境 とAPI連携します。
Step04
運用・AI最適化
現場教育と運用支援を行い、蓄積データを 活用してAIによる予測・最適化へ拡張します。
よくある質問
Q1
必要な機能だけを段階的に導入できますか？
はい。WMS・OMS・TMS・AI需要予測・配送最適化など、課題に応じて必要な領域から段階的に導入できます。
Q2
既存システムをすべて入れ替える必要がありますか？
いいえ。既存のERP・WMS・TMSなどを活かしながら、API連携などによって必要な領域から段階的なDX化を支援します。
Q3
自社独自の物流業務にも対応できますか？
はい。業務フローや運用ルールをヒアリングし、現場の実態に合わせたシステム設計・カスタマイズを支援します。
Q4
AIを導入するには大量のデータが必要ですか？
まず現在保有しているデータと業務内容を確認し、活用効果が見込める領域から段階的にご提案します。
株式会社Pioneroについて
日本事務所：
〒108-0073
東京都港区三田一丁目3番40号
天翔オフィス麻布十番 305号室
〒108-0073
東京都港区三田一丁目3番40号
天翔オフィス麻布十番 305号室
開発拠点：
ベトナム・ハノイ市、フオンリエット坊、チュオンチン通り
315番地
ベトナム・ハノイ市、フオンリエット坊、チュオンチン通り
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※日本事務所にて認証
※グループ全体
ソリューション