物流業向け IT・DX支援

物流業向け
IT・DX支援

AIとシステム連携で物流DXを推進。構想から開発・運用
まで一気通貫で支援

SOLUTION

物流DX
ソリューション

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

倉庫DX配送管理データ分析AI連携

物流現場の「見えないムダ」がコスト と生産性を圧迫していませんか?

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

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。

倉庫・配送・受発注のデータが分断

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。

拠点ごとの属人化・ローカルルール

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。

人手不足と管理負担の増加

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。

物流現場に合わせて、
業務・データ・AIをつなぐ

物流データの可視化とAI活用

TMS × AI配送最適化

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。

WMS / OMS 一元管理

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。

API連携・データ統合

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。

物流コンプライアンスのデジタル化

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。

物流DXを「導入して終わり」にしない

01

AI・最適化を現場へ実装

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。

02

物流業務を横断したDX支援

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。

03

日越120名の開発力

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。

04

構想から運用まで一気通貫

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。

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

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。

現状診断・業務/データ分析
Step02

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。

PoC(概念実証)・効果検証
Step03

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。

システム開発・既存環境連携
Step04

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。

現場定着・運用改善・AI活用

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。

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