『適応か消滅か』（2020年）は、倉庫と配送業務が、ほとんどの企業が見落としている重要な競争要因であり、それが利益の浪費やAmazonのような巨大企業との競争力低下につながっていると主張する。間違った包装を選ぶといった些細な決断が企業を損失に追い込む一方で、エンドツーエンドの自動化が包装から配送業者の選択に至るまで、フルフィルメントのあらゆる側面を最適化できることを示している。
倉庫管理では賢く立ち回れ
Eコマース事業、小売業、あるいは物流会社を運営しているなら、正直なところ、プレッシャーを感じていることだろう。顧客はより迅速な配送を求め、競争は激しく、Amazonのような大手が有利な立場にある。Eコマースと小売に関する真実はこうだ。誰もがマーケティングと販売が成功の鍵だと話すが、実は真のゲームチェンジャーは倉庫かもしれない。考えてみてほしい――どんなに魅力的な商品と優れたマーケティングキャンペーンがあっても、フルフィルメントが崩壊すれば、すべてが無意味になる。
良い知らせは、Amazonのような数十億ドル規模の予算は必要ないということだ。倉庫の自動化は、もはや巨大企業だけのものではない。この要約では、中小規模の事業がいかにスマートな自動化（配送・梱包システムからデータ分析、ロボット工学まで）を活用して、真に競争力のある体制を築けるかを探る。
大切なのは、必ずしも規模を大きくすることではなく、賢く働くことだ。業務を変革する準備はできただろうか？ それでは始めよう。
Eコマース業界のダビデとゴリアテの構図
これはあなたのことではないか？ あなたは本当に価値あるものを築き上げた独立系の販売業者だ。商品の隅々まで知り尽くし、顧客から信頼され、何年もの努力で一つひとつのプロセス改善を勝ち取ってきた。そんなあなたに知らせがある。
Eコマースのビッグ5――Amazon、Alibaba、Walmart、JD.com、Shopify――はあなたを標的にしている。そしてビッグ5は、単なる競合ではない。彼らは商取引そのものに対する顧客の期待を塗り替えている。2019年6月から9月のわずか1四半期に、Amazonだけでも配送とフルフィルメントに約100億ドルを費やした。100億ドルだ。今や顧客が当たり前だと考える体験はこうだ。朝食を作りながらAlexaに洗濯洗剤の再注文を頼む。その音声コマンドが、どの倉庫が最も近くに在庫しているかを正確に予測するアルゴリズムを起動する。ロボットがAmazonのフルフィルメントセンター内を滑るように動き、機械的な精度で商品を選び取る。荷物は自動化システムで仕分けられ、Amazon自社の配送トラックに積み込まれ、顧客の玄関先に届く――それも当日中に。このシームレスな体験が、あらゆる分野で顧客の期待をリセットした。
誰かがあなたから注文するとき、彼らは無意識のうちにあなたのサービスをこの機械のような効率性と比較する。しかし、ここからがより厄介だ。これらの巨人は単に早く注文を処理したいだけでなく、市場全体を支配しようとしている。Amazonは、自社プラットフォームで何がよく売れているかを常に調査し、その後「Amazonベーシック」バージョンを自ら作り出し、元の販売者を価格で下回る。一方、偽造品がマーケットプレイスに溢れ、あなたのような良質な業者が価格で競争するのをますます難しくしている。あなたは基本的に同じレースに参加しているが、ビッグ5がプライベートジェットで飛ぶ中、あなたは自転車に乗っている。しかし、だからといって勝負から脱落したわけではない。
送料は隠れた利益の殺し屋
少し数字に目を向けよう。一般消費者に直接発送している場合、送料として純売上高の2～5％を失っている可能性が高い。年間売上高2000万ドルの中堅小売業者なら、100万ドルがドアから出ていく計算だ――はした金ではない。問題はこれだ。Amazonは潤沢な資金と長期戦略があるから、その損失を吸収できる。あなたにはそんな余裕はない。それでも多くの企業は、この出血を「Amazon並みの期待に応えるためのコスト」と自ら言い聞かせ、ただ受け入れている。しかし、倉庫の自動化でその穴を塞げるとしたらどうだろう？ まずは運送業者との交渉から始めよう。大半の企業は最初の契約を結んだ後、配送契約を再検討することはない。スマートな自動化システムなら、実際の配送パターンを分析し、例えば推測ではなく実際のデータに基づいて料金再交渉のためにコンサルタントを入れるべきタイミングを提案してくれる。
ここからが面白い。運送業者と値引き交渉をしたことがあるだろうが、実際にその割引を適用しているだろうか？ 例えば、2ポンド以上の荷物の地上配送で15%の割引を交渉したとしよう。現在のシステムが注文の条件を自動認識しないため、標準料金のままになってしまうかもしれない。それは注文のたびに取りこぼしているお金だ。問題は、運送業者の料金表がまるでエンジニアが書いた法律文書のように読めることだ。非常に複雑で、手作業でこれを扱おうとすると常に機会を逃すことになる。
運送業者によって、荷物のサイズや配送先、サービスレベルによってより良い料金が異なるが、毎回の出荷を比較する時間など誰にあるだろうか？ これこそが最新の自動化が本領を発揮する場面だ。初級レベルの配送ソフトウェアは基本的に運送業者の料金を並べて表示するだけだが、今ではそれだけでは不十分だ。スマートシステムは、具体的な梱包からサービスレベル要件、ビジネスルール、季節変動パターンまで、すべてを分析する。複雑な計算処理を肩代わりし、各貨物に最適な運送業者と料金を常に選択できるようにする。結果は？ 2～5%の損失が急速に縮小し始める。荷物を発送するたびに利益が流出する代わりに、配送を、必要悪から競争優位へと変えることができるのだ。
梱包では、サイズが重要だ
サイズは本当に重要だ。間違ったサイズの梱包で商品を発送するたびに、お金を無駄にしている。今や運送業者は容積重量（DIM重量）に基づいて料金を請求する。つまり、荷物の実際の重さとサイズの両方を使って送料を計算するのだ。大きすぎる箱で商品を送れば、実際よりずっと重い荷物を送ったかのような料金を支払うことになる。賢い小売業者が気づき始めていることはこうだ。梱包はもはや保護のためだけではない。利益の最適化のためなのだ。梱包ステーションの作業員が適切な箱のサイズを目分量で選ぶのに頼るのはやめよう。カートナイゼーション・ソフトウェアを検討するといい。これらのシステムは商品の寸法を分析し、各注文に最適な梱包を自動的に推奨する。中には、注文に応じてカスタムサイズの箱を製造するハードウェアと統合し、推測を完全に排除するものもある。競合他社が運送業者とより有利なDIM係数を交渉したために、送料で差をつけられているかもしれない。DIM係数とは、荷物の寸法を課金重量に変換する方法を決めるものだ。あなたが標準の166 DIM係数で縛られている間に、相手は139まで交渉し、同じ商品で大幅なコスト優位を得ている可能性がある。梱包の世界は急速に変化している。これまでの店頭陳列用の目を引く小売用の箱から、直接配送に最適化された効率的で最小限の梱包へと移行しつつある。コストだけの問題ではない。平均的な箱は必要以上に40%大きく、大量の廃棄物を生み出している。考えてみてほしい。過剰な梱包は、年間6000万台分の不要なトラック便に相当するのだ。プチプチのようなその他の梱包材以前の話だ。プラスチック包装の91%がリサイクルされない中で、生分解性素材への切り替えは、環境責任だけでなく、顧客の期待にもなりつつある。肝心なのは何か？ スマートな梱包の自動化は、単にプロらしく見せたり商品を保護したりするためではない。あらゆる出荷を利益最適化の機会に変えながら、顧客から尊敬される持続可能なビジネスを構築することなのだ。
機能する倉庫管理
Amazonのような巨大なフルフィルメントセンターを思い浮かべてほしい。サッカー場ほどの広さに、そびえ立つ棚、ロボットの軍団、地平線まで続くベルトコンベア。たいていの人が「倉庫」と聞いて思い浮かべるのは、そんなイメージだ。広大でハイテク、そして中小零細企業にはまったく手の届かないもの。だが考えてほしいのは、そのモデルはあなたに合わないかもしれないということだ。従来の倉庫アプローチは、実際に頭痛の種となる。まずコストだ。単なる家賃だけでなく、商品ラインが増えるにつれて必要となる莫大な不動産面積が問題になる。新しいSKUが加わるたびに、より多くのスペース、より多くの整理、より多くの複雑さが求められる。次に在庫のバランス調整だ。在庫が少なすぎれば顧客を失望させ、多すぎればキャッシュフローを圧迫する。COVID-19の際にジャストインタイム在庫戦略が崩壊したのを覚えているだろうか？ リーンなシステムが予測不能な需要に直面するとそうなる。しかし、ここで自動化を活用した戦略が面白くなる。一つの巨大な倉庫ではなく、賢い小売業者はより小さな物流センター（DC）のネットワークを構築しているのだ。計算は説得力がある。戦略的に配置されたたった2つのDCで、米国人口の90%に2日以内に届けられる。これは単一拠点からのAmazonの配送約束を上回る。選択肢は思っているよりずっと柔軟だ。確かに、戦略的な場所にもう一つ自社倉庫を開設することもできる。しかし、ダイナミック・ウェアハウジング（動的倉庫）を検討してみよう。Stord、Flexe、Flowspaceのような企業は、長期契約なしでスケーラブルな保管およびフルフィルメントサービスを提供している。いわばオンデマンド倉庫だ。サードパーティロジスティクス（3PL）も別の道を示す。Fulfilled by Amazonのようなサービスは配送速度を上げ、そのインフラを活用できるが、規模が拡大するにつれてコストも上昇する。肝心なのは、どんな3PLも自社業務と同様に扱うことだ。配送状況の更新、顧客コミュニケーション、品質管理について、あなたの基準が維持されるようにする。クロスドッキングも賢い一手だ。商品があなたの施設に到着し、ほとんど即時に出荷されるため、従来の保管を完全にバイパスできる。配送時間を改善しながら保管コストを大幅に削減できる。勝つための公式は、多くの場合、複数のアプローチを組み合わせることだ。おそらく中核となる倉庫を一つ所有しながら、繁忙期にはダイナミック・ウェアハウジングで補う。適切な自動化ツールで複数拠点の在庫を調整すれば、大規模な単一拠点の運用よりも俊敏になれる。
データ駆動型になろう
ピーター・ドラッカーは「測定できなければ改善できない」と言ったが、その通りだ。それでも中小企業の経営者は「配送を速くする」「顧客サービスを改善する」といった目標を常に掲げる。問題はこれだ。何よりも速く？ どの程度改善するのか？ 具体的な指標がなければ、基本的に目隠し運転をしているようなものだ。サプライチェーンの目標が測定可能なターゲットではなく漠然とした願望のように聞こえるなら、あなたは困難な状況にある。しかし、心強いことに、適切な指標を確立すれば、独立系の市場競合の約90%をリードできる。多くの大企業でさえ、複雑な意思決定に旧式のシステムと静的なロジックを使い続けているのだ。では、どこから始めるか？ まず、改善したいことを具体的にすることだ。「配送を速くする」の代わりに「平均フルフィルメント時間を48時間から24時間に短縮する」を試みる。「在庫管理を改善する」ではなく「保管コストを15%削減しながら、95%の在庫可用性を維持する」を目指す。これらのターゲットは、追跡して最適化するための具体的なものを与えてくれる。データは非常に価値があるが、実際に分析して活用してこそだ。多くの企業が犯す間違いは、「ビッグデータ」を一つの巨大プロジェクトとして扱うことだ。それは圧倒的で、たいてい失敗する。そうではなく、倉庫プロセス、チームのパフォーマンス、注文管理など、個別の領域内の具体的な目標に焦点を当て、その優先事項を中心にデータシステムを構築する。時にはデータが、自社の壁を越えた外部のソリューションを指し示すこともある。配送例外管理を例に取ろう。これは配送の遅延や荷物の破損といった配送問題を追跡し分析するものだ。繁忙期に配送問題の80%が特定の1社の運送業者から発生していることを発見し、配送パートナーを多様化するきっかけになるかもしれない。良いニュースは、こうしたシステムをゼロから構築する必要はないということだ。Blue Yonderのようなサプライチェーンに特化したソリューションは、複雑な物流最適化を処理できる。Looker、Sisense、Tableauのような一般的なビジネスインテリジェンスツールは、データを実用的な方法で可視化するのに役立つ。例外管理には、Conveyのようなプラットフォームが配送問題を自動的にフラグ付けし、顧客の苦情になる前に解決を支援する。重要なのは、どこかから始めることだ。一つの領域を選び、明確な指標を設定し、そのデータが次の自動化投資の指針となるようにする。
ロボット導入すべきか否か？
配送の最適化、スマートな梱包、データ分析、戦略的倉庫管理を取り上げてきた。見ての通り、倉庫の自動化はロボットだけではない。しかし、そう、今こそロボットについて話す時だ。そして、工場の床にボルトで固定された不格好な機械式アームからはるかに進歩した。今日の倉庫ロボットは驚くほど多様だ。自律走行搬送ロボット（AMR）は、スマートなショッピングカートのように倉庫内を移動し、商品を棚から梱包担当者まで運ぶ。コンピュータービジョンを備えたピッキングロボットは、個々のアイテムを識別して掴むことができる。仕分けロボットは、人間の手よりもはるかに速く荷物を行き先別に整理する。そして協働ロボット「コボット」は、人間の従業員と並んで働き、重い物を持つ作業を担い、人間は品質管理や複雑な判断に集中する。しかし、すべての中小企業経営者が知っておくべきことはこれだ。ロボットは間違いなく魅力的だが、すべての業務に適しているわけではない。初期費用は法外になり得るし、注意しないと、より簡単な解決策でうまく処理できる問題に大金を費やすことになる。ロボット工学を検討する前に、商品移動のためのコンベアシステムや高密度保管のための自動保管・検索システム、あるいは単に倉庫レイアウトの最適化といった代替案を評価しよう。時にはピッキングルートを再編成するだけで、6桁の費用がかかるロボットよりも多くの時間とお金を節約できる。とはいえ、ロボティクス・アズ・ア・サービス（RaaS）が小規模事業にとってゲームチェンジャーになりつつある。ロボットを完全購入する代わりに、メンテナンスとソフトウェア更新込みで本質的にリースするのだ。Locus Roboticsや6 River Systemsのような企業は月額サブスクリプションを提供しており、大規模な資本投資なしに高度なロボット工学を利用可能にしている。本当の魔法は、ロボットが機械学習システムと連携するときに起こる。これらのセットアップは実世界の状況に継続的に適応し、季節的な需要変動に合わせて調整し、ピッキングの間違いから学習し、実際の倉庫内動線パターンに基づいてルートを最適化する。最も重要なのは、ロボットを人間の従業員と共感的に使用することだ。危険な作業、つまり重量物の持ち上げ、反復運動、極端な温度下での作業を自動化する。退屈で頭を使わない作業も自動化する。しかし、従業員がロボットのように振る舞うことを決して期待してはいけない。人間は問題解決、品質判断、例外の処理に優れている。そこが人間の知性が最も輝く場所であり、スマートな自動化はそれを置き換えるのではなく、その強みを増幅させるのだ。この要約の主なポイントは、中小企業がAmazonのような巨額の予算を必要とせず、倉庫の自動化を通じて効果的に競争できるということだ。
最終的なまとめ
より良い運送業者との交渉による送料の最適化、容積重量料金を削減するための適正サイズの梱包、曖昧な目標ではなくデータ駆動型の指標の使用、ロボット工学を含む自動化技術の戦略的導入といった、スマートで的を絞ったソリューションに焦点を当てることで、小規模事業は倉庫をコストセンターから競争優位に変えることができる。鍵は、規模で勝負するのではなく賢く働くことであり、Robotics-as-a-Serviceやダイナミック・ウェアハウジングといったアクセス可能な技術を活用して、業界の巨人と競争できる俊敏なオペレーションを構築することだ。
以上、この要約は終了です。お楽しみいただけましたか？可能でしたら、評価をお願いいたします。皆様のご意見をいつも感謝しています。では、次の要約でお会いしましょう。
