今井 義徳– Author –
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異なる属性の商材をどう束ねるか
物流2024年問題や新物効法に対応する「共同物流・フルライン化」の解説資料。食品・非食品の混載を阻む3つの壁（運用・データ・標準化）の正体と、破綻しないシミュレーション手法、現場との合意形成を導く実行論がわかります。 -
飲料物流の「三重苦」を乗り越える構造改革 新物流効率化法の先を見据えた「共同配送・往復輸送」実装のロードマップ
重量勝ち・低単価・季節波動という「三重苦」を抱える飲料物流。法的義務化や「社名公表リスク」が迫る中、自社の物流をどう改革すべきか？清涼飲料大手5社の先行事例をもとに、競合の垣根を越えて持続可能なサプライチェーンを構築するための「標準化の3ステップ」を解説します。 -
予算とROIから逆算するレガシー刷新
レガシー刷新はなぜ予算オーバーとROI遅延に陥るのか。従来の「作って直す」開発では手戻りが膨らみ、投資効果が見えにくくなります。本資料では、AIによる手戻りゼロの設計と段階的導入により、ROIを早期に実現する次世代ロードマップを解説します。 -
現場が使わないAIは、投資のサンクコストになる
AI導入後の「現場での形骸化」を防ぐ鍵は、数学的最適解と現場の納得感の融合にあります 。本書では、AIの思考プロセスを可視化する「説明可能な設計」や、当事者意識を醸成するUXアプローチを解説 。現場の手修正をシステムの進化へと繋げ、投資をサンクコスト化させない次世代の運用指針を提示します 。 -
「安く・早く」は誰でもできる時代。
AIによりシステムは「安く・早く」作れる時代になりました。しかし設計を誤れば、負債を高速で量産するだけです。本資料では、サプライチェーンにおける設計力の重要性と、AI時代に求められるパートナー選定の考え方を解説します。 -
「継ぎ目」で失われる利益を回収する
「システムを新しくしたのに利益が出ない」その原因は、受注・倉庫・配車の各部門でデータが断絶している「継ぎ目」にあります 。本資料では、AIを柔軟な「ハブ」として活用し、データの粒度や揺らぎを瞬時に解消する方法を解説 。膨大なコストをかけず、短期でキャッシュを回収する新時代のDX戦略を提示します 。 -
なぜ巨額投資したサプライチェーン領域のシステムが、稼働初日に現場で拒絶されるのか
巨額投資したシステムが、なぜ稼働初日に現場で使われなくなるのか。背景には「例外処理」を設計に落とし込めない構造的課題があります。本資料では、AI時代における新たな落とし穴と、現場・業務・システムを一体で捉える刷新の考え方を解説します。 -
後発でのシステム刷新を迎える企業が業界のDXリーダーに躍進するチャンスが訪れている
既存システムの限界が顕在化する中、単なるリプレイスやパッケージ導入ではDXは実現しません。本コラムでは、後発企業がシステム刷新をチャンスに変え、物流DXのリーダーへ躍進するためのアプローチを解説します。
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