--- title: 物流データ分析の効果と必要なKPIを解説 description: 2024年問題をはじめとする物流問題を解消するにはデータ活用が不可欠です。この記事では具体的なデータ活用と指標を解説します。 image: https://solution.ndisol.jp/hubfs/Warehouse%20worker%20with%20box%20and%20manager%20controlling%20products-2.jpeg --- [![ndisxdomo_logo](https://solution.ndisol.jp/hs-fs/hubfs/ndisxdomo_logo.png?width=123&height=50&name=ndisxdomo_logo.png "ndisxdomo_logo")](https://solution.ndisol.jp/domo) - [BIツールとは](https://solution.ndisol.jp/domo/bi) - [Domoの特長・機能](https://solution.ndisol.jp/domo/function) - [DOMO.AIについて](https://solution.ndisol.jp/domo/ai) - [価格・料金](https://solution.ndisol.jp/domo/pricing) - ソリューション - [ソリューションパッケージ](https://solution.ndisol.jp/domo/solutionpackageplan) - [クイックスタートテンプレート](https://solution.ndisol.jp/domo/quickstarttemplate) - [導入支援サービス](https://solution.ndisol.jp/domo/support) - 資料・セミナー - [資料ダウンロード](https://solution.ndisol.jp/domo/resource) - [ブログ](https://solution.ndisol.jp/domo/blog) - [セミナー](https://solution.ndisol.jp/domo/event) - [無料トライアル](https://solution.ndisol.jp/domo/trial) - [お問い合わせ](https://solution.ndisol.jp/domo/contact) ![image6](https://solution.ndisol.jp/hs-fs/hubfs/materials/Domo/image6.jpg?width=123&height=124&name=image6.jpg "image6") # 物流データ分析の効果と必要なKPIを解説 1. [Domoトップ](https://solution.ndisol.jp/domo/?hsLang=en) > 2. [ブログ](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/) > 3. 物流データ分析の効果と必要なKPIを解説 2024年09月17日 07:30 ![Warehouse worker with box and manager controlling products-2](https://solution.ndisol.jp/hs-fs/hubfs/Warehouse%20worker%20with%20box%20and%20manager%20controlling%20products-2.jpeg?height=667&name=Warehouse%20worker%20with%20box%20and%20manager%20controlling%20products-2.jpeg) 物流業界は、商品の入荷から出荷、保管、輸送まで多岐にわたる活動が日々行われており、その過程で生成されるデータは膨大です。このデータをどのように活用するかは、物流効率の向上やコスト削減、顧客満足度の向上に直結します。 最近では「[物流の2024年問題](https://jta.or.jp/logistics2024-lp/)」を回避すべく、トラックドライバーの労働時間などを、データで可視化し適切に管理することが求められており、ますますデータ活用の重要性が認知され始めています。 この記事では、物流データの種類やその分析・活用方法、具体的な指標について解説し、企業が競争力を維持・向上させるためのデータ活用をテーマにお届けします。さらに効果的にデータ活用を実現するための[BI](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-english-meaning-vol-33)（ビジネスインテリジェンス）ツールについてもご紹介します。 データ活用の事例についてはこちらの資料をご覧ください。 「[【2024年度８月最新版】BIプラットフォーム Domoまとめて導入事例集](https://solution.ndisol.jp/domo/resource/08form)」 目次 \[閉じる\] 1. [物流で管理するデータとは？](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-logistics-data-analysis-vol-53#a01) 2. [物流データ活用のメリットはコスト削減と予測による計画実行](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-logistics-data-analysis-vol-53#a02) 3. [物流データ分析で何を管理すべきか？](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-logistics-data-analysis-vol-53#a03) 4. [物流データ分析ツールなら統合型BIプラットフォーム「Domo（ドーモ）」がおすすめ](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-logistics-data-analysis-vol-53#a04) 5. [まとめ](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-logistics-data-analysis-vol-53#roundup) ## **物流で管理するデータとは？** 物流業務において、たとえば倉庫業務では入出荷データ、在庫の保管・移動データ、作業実績データなど、様々な種類のデータが生成・蓄積されています。 これらのデータは、在庫の動きに伴い日々増加し、正確な在庫管理や作業効率の向上に欠かせません。 また、輸配送業務においては、送り状データ（届け先、個数、重量、運賃など）、配達データ（車両、配達状況、距離、時間など）、トラックドライバーの実績データなどが含まれるでしょう。荷物の動きとともにトラックやドライバーが動き、それに伴いデータが増加します。 これらのデータを適切に管理・分析することで、物流全体の効率化を図ることができるのです。次に、なぜこれらのデータを分析し業務へ活用することが重要であるかを解説します。 ## 物流データ活用のメリットはコスト削減と予測による計画実行 物流業界におけるデータ分析・活用の必要性は、効率化とコスト削減だけでなく、顧客満足度の向上や競争力の維持にも関わります。 まずデータを活用することで、作業の見える化が進み、無駄な作業の削減やリソースの最適配分が可能になるため、人件費や作業コストの見直しを促進できるでしょう。 さらに、データに基づく予測分析により、需要の変動に迅速に対応することができ、在庫の最適化が図れる点も、大事なポイントです。これにより顧客への迅速な対応が可能となり、信頼性の向上につながります。 また、物流業務の効率化は、環境負荷の軽減にも寄与します。データ分析により、最適な配送ルートや運行計画を立てることで、燃料消費の削減や二酸化炭素排出量の削減が期待できます。 [配送効率・在庫可視化など、物流現場の成功事例あり！ 物流業でのデータ活用を実現した導入ストーリーは必見 ▶](https://solution.ndisol.jp/domo/resource/08form) ## 物流データ分析で何を管理すべきか？ 物流業界では、KPI（Key Performance Indicator）を活用して物流のさまざまな側面を管理することが重要です。 KPIとは、企業が設定した目標（KGI：Key Goal Indicator）に対する達成度を可視化し、現状の把握と改善策の検討に役立てるための中間的な指標です。 物流データ分析において管理すべきKPIは、コスト・生産性、品質・サービスレベル、物流条件・配送条件の3つの主要なカテゴリに分かれます。 以下では、３つのカテゴリ別に主要KPIについて説明します。 ＜物流データで管理すべきKPI＞ | コスト・生産性のKPI | 運送コスト 倉庫運営コスト 作業生産性 | | --- | --- | | 品質・サービスレベルのKPI | 納期遵守率 誤配送率 クレーム率 | | 物流条件・配送条件のKPI | 在庫回転率 配送リードタイム 輸送効率 | 1. ### コスト・生産性のKPI 物流業務においてコストと生産性の管理は最も基本的な要素といえるでしょう。具体的には以下の指標を管理することが重要です。 #### 運送コスト 輸送にかかる費用を管理することで、最適な配送ルートや輸送手段を選定し、コスト削減を図ることができます。運送コストの分析により、燃料費、車両維持費、運賃などを細かく把握し、効率的なコスト管理が可能です。 #### 倉庫運営コスト 倉庫内での保管費用、作業費用などを管理します。例えば、在庫の保管期間を短縮することで保管コストを削減し、商品の回転率を高めることができます。 #### 作業生産性 入出荷作業やピッキング作業など、倉庫内の作業効率を測定する指標です。作業生産性を向上させることで、人件費の削減や作業時間の短縮が期待できます。 2. **品質・サービスレベルのKPI** 物流業務の品質とサービスレベルの向上は、顧客満足度の向上につながります。以下の指標を管理することが求められます。 #### 納期遵守率 顧客への納期を守る割合を示します。納期遵守率が高ければ、高い信頼性を確保でき、顧客満足度も向上します。 #### 誤配送率 誤った商品や数量を配送してしまった割合です。誤配送率を削減することで、返品や再配送にかかるコストを削減し、顧客満足度を高めることができます。 #### クレーム率 顧客からのクレーム件数を管理します。クレーム率を低く保つことで、物流品質の向上と顧客の信頼を維持することができます。 3. ### 物流条件・配送条件のKPI 物流業務の条件や配送条件を管理することで、効率的な物流運営を実現します。 #### 在庫回転率 在庫がどれだけ効率的に回転しているかを示す指標です。在庫回転率を高めることで、過剰在庫を防ぎ、保管コストを削減することができます。 #### 配送リードタイム 商品の受注から顧客への配送完了までの時間を示します。リードタイムを短縮することで、顧客への迅速な対応が可能となり、サービスレベルが向上します。 #### 輸送効率 トラックの積載率や配送ルートの効率性を示します。輸送効率を高めることで、燃料消費の削減や配送コストの低減が期待できます。 物流業界においてこれらのKPIを適切に管理することで、効率的な物流運営を実現し、顧客満足度の向上やコスト削減を素早い実現を期待できます。 また、例えば企業のデータ分析にはもはや必須とも言えるBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを利用すれば、これらのKPI（指標）を定量的に把握していくことで、データを戦略的な意思決定に活用できるようになります。 次の章では物流業界におすすめのデータ分析ツールをご紹介します。 [BI導入準備、万全ですか？13項目でセルフチェック 要件定義・現場運用・体制構築まで確認できるチェックリスト付き ▶](https://solution.ndisol.jp/domo/resource/11form) ## **物流データ分析ツールなら統合型BIプラットフォーム「Domo（ドーモ）」がおすすめ** ![Domoとはデータドリブン経営の実現に必要な機能を実装したクラウドサービス](https://solution.ndisol.jp/hubfs/materials/Domo/Domo%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%89%E3%83%AA%E3%83%96%E3%83%B3%E7%B5%8C%E5%96%B6%E3%81%AE%E5%AE%9F%E7%8F%BE%E3%81%AB%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%AA%E6%A9%9F%E8%83%BD%E3%82%92%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%AF%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%89%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9.png) [Domo](https://solution.ndisol.jp/domo)は、あらゆるデータを統合・可視化でき、企業のデータ活用を促進する統合型[BIプラットフォーム](https://solution.ndisol.jp/domo)です。 一般的には「[BIツール](https://solution.ndisol.jp/domo/bi)」と呼ばれるカテゴリーに分類されますが、データ活用に関わるすべての人々が必要とする機能がオールインワンで提供されているため、BIツールを超える「統合型BIプラットフォーム」と呼ばれています。 ### ユーザーのために作られたデータ分析ツール Domoの本国であるアメリカを始め、日本国内でも製造や物流業界でのBIツールの導入が進んできています。中でも導入の理由として挙げられるのは「ユーザー⾃⾝がデータ統合・可視化できる」ため、全社で活⽤しやすいという点です。 Domoはプログラミング知識が不要で、どんなユーザーでもデータをリアルタイムに閲覧できます。またスマートフォンからでも簡単に必要なデータにアクセスしたりデータの共有ができたりします。 さらに、ユーザー自身が自由に必要なデータからレポートをカスタマイズできるので、誰も使わないITツールとは決してならない点も導入における大きな魅力です。 Domoはこうした背景から、今日における代表的なBIツールの一つとして幅広い業界で認知されています。 ### 社内に散在するデータもオールインワンで管理できる Domoには1,000以上の豊富なコネクターがあるほか、社内独自システムにも連携が可能です。通常はデータが散在しているためにデータ分析が非常に複雑化し、データ全体を俯瞰して見ることが困難になりがちなのですが、Domoならそうした問題にもアプローチできます。 ### AIによるデータ予測機能が進化を続ける Domoは10年近くに渡りAI／機械学習ソリューションのリーダーであり続けているのも一つの特長です。Domo.AIは日々進化を続けており、ChatGPTやBardなど、LLM（大規模言語モデル）を含む新しいモデル導入も積極的に行われています。 将来の在庫や需要など、予測が必要な物流業界にとってAIが搭載されているかどうかはツール選択時においても必要なポイントとして挙げられます。 以下ではDomoに関する基本的な使い方などを画像を交えてご紹介しています。まずはどのような機能があるのか、プランなどを確認してみたい方はぜひご覧ください。 | [![bi-domo-how-to-use-vol-44_Domo-is-a-BI-tool-that-democratizes-data](https://solution.ndisol.jp/hs-fs/hubfs/materials/Domo/bi-domo-how-to-use-vol-44_Domo-is-a-BI-tool-that-democratizes-data.png?width=196&height=131&name=bi-domo-how-to-use-vol-44_Domo-is-a-BI-tool-that-democratizes-data.png)](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-domo-how-to-use-vol-44) | 【おすすめ関連記事】 「[Domo（ドーモ）の使い方とは？ 弊社NDISでの使い方もご紹介](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-domo-how-to-use-vol-44)」 | | --- | --- | [データ接続や加工、ガバナンス、アラートにいたるまで 自社にあったツールを選ぶための機能・価格・サポート比較ガイド ▶](https://solution.ndisol.jp/domo/resource/12form) ## **まとめ** いかがでしたでしょうか。本記事では、物流データの種類やその分析・活用方法、具体的な指標について解説し、企業がデータ活用をしてより高い競争力を獲得するための分析方法やツールについてご紹介しました。 物流業界においてデータ分析は、効率的な運営やコスト削減、顧客満足度の向上に不可欠です。特に業界における適切なKPIを設定・活用することで、現状の把握と改善策の検討が可能となり、戦略的な物流管理が実現します。 データ活用になくてはならないものが、BIツールです。特に、ITに明るくないユーザーでも利用しやすく、散在するデータを簡単に一つにまとめられる機能があることが、物流業界へのデータ分析ツール導入において非常なポイントです。Domoはそれらのニーズを汲んだ優れたBIツールです。物流業界を含む事例については以下のホワイトペーパーをご参照ください。 「[【2024年度８月最新版】BIプラットフォーム Domoまとめて導入事例集](https://solution.ndisol.jp/domo/resource/08form)」 NDIソリューションズでは、BIプラットフォーム Domoを利用した企業事例集の公開、セミナーの開催を行っております。 [Domoまとめて導入事例集](https://solution.ndisol.jp/domo/resource/08form) [Domoセミナー / イベント情報](https://solution.ndisol.jp/domo/event) また、実際にDomoを動かしていただける[BI無料トライアル](https://solution.ndisol.jp/domo/trial)もご用意いたしました。ご興味がある方はぜひ上部メニューよりお申し込みください。 当サイトでは、BIツールに興味のある方へ、参考になるダウンロード資料をご用意しております。「[BIツール初心者向けまるわかりガイド](https://solution.ndisol.jp/domo/resource/04form)」と「[統合型BIプラットフォーム　Domo基本ガイドブック](https://solution.ndisol.jp/domo/resource/05form)」は、データ活用やBIツール導入のポイントが把握できる資料になっています。BIツールご検討の参考に、ぜひダウンロード資料をご覧ください。 公開日：2024年9月17日 1. #### データ活用 2. [データ活用が進まない企業に共通する「4つの壁」 3つのセミナー調査から見えた、問いから行動までの分断](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-survey-vol-73) 3. [業務アプリ開発をAIで進める方法　Domo App Catalystで試した手順と注意点](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-domo-business-app-development-vol-72) 4. [経営ダッシュボードとデータ可視化とは？最適なグラフ選びで意思決定を加速する方法](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-domo-what-is-a-management-dashboard-vol-68) 5. [データウェアハウス(DWH)の構築法と最新トレンドまでまとめて解説](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-dwh-construction-vol-56) 6. [BIとDWHの違いとは？機能や役割を徹底解説](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-difference-between-bi-and-dwh-vol-51) 7. [営業利益率の目安や計算方法とは？経営企画がみるべきKPIを解説](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-operating-profit-margin-vol-42) 8. [いまさら聞けない！データ活用の基本用語をやさしく解説](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data-utilize-terminology-vol-40) 9. [データ活用成功のためのダッシュボードとは　～O2C（販売から入金まで）ダッシュボード～](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data-utilize-dashboard-vol-39) 10. [データ活用による企業のメリットや成功事例をご紹介](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data-utilize-enterprise-vol-38) [![CTA_ByIndustry_13CompleteGuideToUnderstandingBIImplementationCosts](https://solution.ndisol.jp/hs-fs/hubfs/materials/Domo/CTA/CTA_ByIndustry_13CompleteGuideToUnderstandingBIImplementationCosts.png?width=888&height=500&name=CTA_ByIndustry_13CompleteGuideToUnderstandingBIImplementationCosts.png)](https://solution.ndisol.jp/domo/resource/13form) ### 最近の記事 ### カテゴリ 1. [BIツール 学習](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/category-bi_learning) 2. [BIツール 活用](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/category-bi_utilize) 3. [BIプラットフォーム](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/category-biplatform) 4. [データドリブン](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/category-datadriven) 5. [データ活用](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/category-data_utilize) 6. [Domo](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/category-domo) 7. [勤怠管理](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/category-attendance_management) 8. 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