経験や勘に依存した配車・配送計画
電話・FAXや担当者の経験に頼った配車では、車両・ドライバー・荷量の最適化が難しく、配送効率にばらつきが生じています。

SOLUTION
4つの領域ごとに、支援内容・進め方・導入事例を
専用ページでご紹介しています。
倉庫DX
配送管理
データ分析
AI連携
アナログな運用やデータの分断が、DXの大きな障壁となっています
電話・FAXや担当者の経験に頼った配車では、車両・ドライバー・荷量の最適化が難しく、配送効率にばらつきが生じています。
ERP・WMS・TMSが個別に運用され、情報の二重入力が発生。リアルタイムな進捗把握ができず、意思決定が遅れています。
拠点ごとに異なる業務フローやローカルルールが存在し、業務の標準化や全体最適化が進みにくい状況です。
物流・IT双方を理解する人材が不足。システムを導入しても運用・改善まで手が回らず、形骸化するリスクを抱えています。

需要予測とAIルート計算を組み合わせ、配車・ルートをリアルタイムに最適化します。
注文自動集約から入出荷管理までをシステム化。倉庫内の作業効率と保管効率を高めます。
既存のERP・TMSをAPIで連携し、二重入力を解消。蓄積されたデータを可視化しAI活用につなげます。
点呼・拘束時間・帳票管理をシステム化し、管理負担を減らしながら正確な運行管理を実現します。

需要予測やAIマッチングを実際の業務に組み込み、現場で「本当に使える」システムとして実装します。
入荷・保管・出荷・配送まで、業務とデータを横断して可視化・連携。部分最適にとどまらないDXを支援します。
日本の緻密な要件定義力と、ベトナムの圧倒的な開発スピードを融合。品質とコスト競争力を両立します。
現状診断からPoC、開発、現場教育、稼働後の改善提案まで、専門チームが伴走支援します。
物流DXを、現場に定着するまで伴走します
現状診断・業務/データ分析
現場の業務フローやシステム、物流データを整理。ROI(投資対効果)を最大化するための改善ポイントと優先順位を明確にします。

PoC(概念実証)・効果検証
最も改善効果の高い拠点や業務からスモールスタート。業務工数や配送効率などの指標で実際の効果を実証し、本格導入のリスクを抑えます。

システム開発・既存環境連携
WMS・TMSの基幹機能を開発し、既存のERPなどとAPI連携。現場の独自ルールに合わせたカスタマイズを行い、最適なデータ基盤を構築します。

現場定着・運用改善・AI活用
現場教育と運用支援を行い、蓄積されたデータを活用して需要予測や配送最適化などのAI機能を順次展開。継続的な改善サイクルを回します。
