物流DXが進まない7つの理由と解決策｜成功企業が実践する“現場を動かす”進め方

物流業界では、人手不足や高齢化、需要変動への対応など、構造的な課題が山積しています。
DX（デジタルトランスフォーメーション）の必要性は業界全体で認識されているものの、
「ツールを導入しても効果が出ない」「現場がついてこない」といった声は少なくありません。

なぜ物流DXは進まないのでしょうか。
背景には、経営層と現場の温度差、業務の属人化、システムの分断、そして人材育成の遅れといった“7つの壁”が存在します。

本記事では、物流DXが進まない原因を構造的に整理し、 実際に成果を上げている企業がどのように突破口を見出しているのかを解説します。
最後には、“現場で使われるDX”を定着させるための人材育成・AI活用のポイントも紹介します。

まずは基本から整理したい方はこちら
物流DXとは？目的・効果・課題・成功の鍵を解説

物流DXが進まない7つの壁｜なぜ現場は変わらないのか

多くの企業が「DXを進めたい」と考えながらも、現場の変化が追いつかない背景には共通の構造的課題があります。
ここでは、上位企業の取り組みや各種調査でも指摘される“7つの壁”を整理し、なぜDXが進まないのかを解きほぐします。

① 経営層と現場の温度差

物流DXが進まない最大の理由の一つが、経営層と現場の“認識のズレ”です。
経営側は「コスト削減」「効率化」といった成果指標を重視する一方、現場では「業務が複雑になる」「ツール操作が難しい」と感じているケースが多く見られます。

DXの目的が単なる経費削減やIT導入に偏ると、現場の納得感が得られません。
本来の目的である“業務を楽にし、付加価値を高める仕組みづくり”を共有できなければ、改革は形だけで終わってしまいます。

② 業務の属人化・アナログ依存

現場作業が熟練スタッフの経験と勘に頼っている――。
物流現場では、こうした属人化がDXの大きな障害となっています。

紙の伝票、FAXでのやり取り、電話での確認といったアナログ手段が根強く残り、 作業ノウハウがデータとして蓄積されないことで、自動化・分析の基盤が整いません。

属人化を解消しない限り、DXの前提である「データドリブンな業務改善」は実現できないのです。

③ システムの分断とデータ連携の壁

物流業務は、倉庫管理（WMS）、輸配送管理（TMS）、受発注管理など複数システムで構成されています。
しかし、多くの企業ではこれらが個別最適化され、部門ごとにデータが分断された“サイロ化”状態にあります。

結果として、全体を見渡した最適化や分析ができず、“データはあるのに活用できない”という矛盾が生まれます。
DXを推進するには、データの統合と一元管理の仕組みが欠かせません。

④ IT人材・DX推進人材の不足

DXの推進には、業務理解とITスキルの両方を兼ね備えた人材が必要です。
しかし、物流業界では専任のDX担当者がいない、あるいはIT部門が他業務で手一杯というケースが多く見られます。

外部ベンダーに任せきりでは、現場の知見が十分に反映されず、運用フェーズで形骸化するリスクが高まります。
“外注するDX”から“自ら育てるDX”へ――。人材育成を並行して進める視点が欠かせません。

⑤ 下請け構造・荷主主導の業界特性

物流業界のもう一つの特徴は、多重下請け構造と荷主主導のビジネスモデルです。
下請け企業では投資判断の裁量が小さく、独自にシステム導入を進めづらい環境にあります。

その結果、全体最適よりも「自社工程だけを最適化する」局所的な取り組みに留まり、 データ連携や標準化が進まないという構造的課題を抱えています。

業界全体で共通基盤を整える取り組みが、今後の物流DX推進のカギとなります。

⑥ 投資コスト・ROIの不透明さ

「費用対効果が見えない」「DX投資の成果を説明できない」――。
こうした声は、多くの企業で聞かれます。

短期的なコスト削減効果ばかりを求めると、DXの本質である“中長期的な変革”が評価されにくくなります。
成果を可視化するためには、業務効率やミス削減率など、定量的なKPI設計が不可欠です。

ROIを測定しながら改善を重ねることで、DX投資の説得力を高めることができます。

⑦ “ツール導入＝DX”という誤解

最後の壁は、“ツールを入れればDXが完了する”という誤解です。
多くの企業で、新しいシステムを導入したものの、現場教育や運用設計が追いつかず「使われないDX」に終わっています。

DXは導入ではなく「定着」こそが重要です。
ツールを現場が使いこなし、改善を続ける文化をつくれなければ、成果は一過性で終わります。

物流DXを進めるための実践ステップ｜成功企業に共通するアプローチ

多くの企業が「DXを進めたい」と考えながらも、現場の定着に苦戦しています。
そこで注目されているのが、“小さく始めて学びながら進める”アプローチです。
ここでは、実際に成果を上げている企業に共通する4つのステップを紹介します。

① “全体改革”ではなく“小さな成功”から始める

DX推進の失敗例で最も多いのが、「最初から全社改革を目指す」ケースです。
大掛かりなシステム導入や業務フローの全面見直しを一気に進めると、現場が混乱し、運用フェーズで頓挫することも少なくありません。

成功企業は、まず“現場単位の課題解決”にフォーカスしています。
たとえば、倉庫内の入出荷記録のデジタル化や、配送ルートの自動提案など、小さな領域で成果を可視化することから始めます。
この「成功体験」が社内の理解と協力を生み、次のステップへとつながるのです。

② 現場と経営の“共通言語”をつくる

DXが進まない原因の一つに、「現場と経営の目線がかみ合っていない」ことがあります。
経営層は経済合理性を重視し、現場は“日々の作業を止めずにどう効率化するか”を重視しています。

そのギャップを埋めるには、共通の言語と指標を設定することが重要です。
例えば、DX推進会議を設け、「目的」「KPI」「課題」「成果の定義」を明確に共有する。
これにより、データに基づいた議論ができるようになり、経営判断と現場改善をつなぐ“データ対話”が生まれます。

③ データを“意思決定の武器”に変える

多くの物流企業では、データは蓄積されているものの「見える化」が不十分です。
その結果、意思決定が経験や勘に頼りがちになり、改善サイクルが止まってしまいます。

まずは、作業実績・残業時間・配送ルートなどの日々の業務データを可視化しましょう。
数値に基づく判断ができるようになることで、 「どの業務を自動化すべきか」「どこに投資すべきか」が明確になります。

成功企業は、“感覚”から“データドリブン”への転換を進めています。
データが意思決定の武器となることで、DXの取り組みが経営戦略そのものに組み込まれていくのです。

④ DX人材を“外から採る”より“中で育てる”

DXを推進する上で最も大きなボトルネックは「人材不足」です。
外部から専門家を採用するのはコストも高く、現場理解のギャップも生まれやすい。
そこで重要になるのが、自社の中でDX推進人材を育てることです。

現場を知る社員が、AIやデジタルツールを使いこなすスキルを身につけることで、 「現場×デジタル」を掛け合わせた内製力が生まれます。

近年は生成AIを活用し、専門知識がなくても分析・改善提案ができる環境が整いつつあります。
つまり、少人数でも“動かせるDXチーム”を構築することが可能になっているのです。

 SHIFT AIの「生成AI研修プログラム」では、 DX推進を担う現場人材を“育てながら動かす”仕組みを提供しています。
業務理解とAIリテラシーを両立させ、「使われるDX」を現場に根づかせたい方に最適です。

成功企業に学ぶ物流DXの定着術｜“人を起点に変える”とは

DXの本当の成果は、ツールを導入した瞬間ではなく、それが「現場で使われ続ける状態」をつくれたときに現れます。
成功している企業ほど、“技術”よりも“人の理解と文化”に重点を置いています。
ここでは、DXを現場に根づかせた企業の共通点を3つ紹介します。

① 現場の“理解と共感”から始める

DXが定着しない最大の理由のひとつが、「現場の納得がないまま進むこと」です。
経営層やシステム部門が主導して導入したものの、現場では「業務が増えるだけ」「自分たちのやり方を否定された」と感じてしまうケースも少なくありません。

成功企業は、“現場を巻き込む設計”からスタートしています。
現場スタッフへのヒアリングを通じて課題を共有し、プロジェクト段階から一緒に検討することで、「使わされているDX」から「自分たちの仕事を楽にするDX」へと意識を転換。
小さな改善提案を現場から吸い上げる仕組みを整えることで、DXが“自分ごと化”されていきます。

② 学び続ける仕組みをつくる

DXは導入して終わりではなく、「学び続ける仕組み」をどう設計するかが成果を左右します。
成功している企業では、ツール導入後も継続的な教育・フォローアップを行い、 現場で生まれた知見を全社に共有する“学習のサイクル”を確立しています。

たとえば、新しいシステムやAIツールを使うトレーニングを定期的に実施し、 その結果を現場で検証 → 改善案を吸い上げて再教育につなげる、という循環型の体制です。

この「学び→実践→改善」のサイクルが回り始めると、DXは一過性ではなく企業文化として定着していきます。

③ AIと人が協働するチーム設計

DX推進の最終フェーズでは、“AIと人の役割分担”が鍵になります。
AIがデータ収集・分析を担い、人が判断・改善・創造に集中できる環境を整えることで、現場の付加価値が格段に高まります。

成功企業では、AIを単なる“効率化ツール”としてではなく、「共に考えるパートナー」として活用しています。
たとえば、生成AIを使って作業手順書を自動作成したり、現場のトラブル傾向を分析して改善提案を出したりする仕組みを導入。
人がより戦略的・創造的な業務に時間を使えるようになります。

このように「AIが整理し、人が判断する」チーム設計を行うことで、現場はより柔軟で、変化に強い組織へと進化していきます。

これからの物流DXは“生成AI×人材育成”がカギになる

これまでのDXは、ツールを導入し、業務を効率化することに焦点が置かれてきました。
しかし今後の物流DXで差を生むのは、「生成AIを使いこなす人材を社内に育てられるかどうか」です。
AIを活用する力が、企業の変化対応力と競争力を決定づける時代に入っています。

生成AIで変わる“現場の情報活用”

物流現場では、マニュアル確認や問い合わせ対応、業務引き継ぎなど、情報共有に多くの時間が費やされています。
こうした「人に聞かなければわからない情報」を、生成AIが自動で整理・提供する仕組みが広がり始めています。

たとえば、チャットボット型AIを導入すれば、作業手順やトラブル対応マニュアルを自動で提示でき、 新人や派遣スタッフでも即戦力として業務を進められるようになります。

属人化を防ぎつつ、教育や確認作業にかかるコストを大幅に削減できる——
この変化は、現場の学習と改善のスピードを一気に引き上げます。

現場教育・リスキリングにおけるAI活用例

生成AIの活用は、教育や人材育成の分野でも大きな変革をもたらしています。
たとえば、新人教育ではAIが講師代わりとなり、日々の作業手順を対話形式で教えることが可能です。
また、ベテラン社員のノウハウや過去の事例をAIが自動で整理・分析し、「現場ナレッジの共有資産化」を実現します。

この仕組みにより、教える側の負担を減らしながら、全員が均一の教育を受けられる環境を整えられます。
AIは単なるツールではなく、“人材を育てるパートナー”としての役割を担うようになっているのです。

AI人材を“外注”ではなく“内製化”する戦略

AIの導入で成果を出す企業に共通するのは、「外注に頼らず、社内でAIを使いこなす人材を育てている」ことです。
AIは導入して終わりではなく、使いながら学び、改善し続ける存在です。

社内にAI推進担当やAIリーダーを置き、現場の課題解決を自ら進める企業では、
プロジェクトの成功率が約2倍に高まるという調査結果もあります。

AIを“導入するもの”ではなく、“共に学ぶ相棒”と位置づけることが、 これからの物流DXを持続的に成長させる最大のポイントです。

 SHIFT AIの「生成AI研修プログラム」では、 物流DXを推進できる“AI活用人材”の育成を支援しています。
現場での実践を通じて、“使われるDX”を実現し、変化に強い組織をつくることが可能です。

まとめ｜物流DXを進める鍵は「技術」ではなく「人」

物流DXの本質は、最新のシステムやAIを導入することではありません。
それを「現場で使いこなし、価値を生み出す人材」を育てることにあります。

どれほど優れたツールを導入しても、 現場が理解し、学び、改善を続ける文化がなければ成果は定着しません。
DXとは、テクノロジーを通じて“組織の考え方と働き方を変えるプロセス”なのです。

まずは、小さな一歩からで構いません。
特定の現場・業務で成果を見える化し、学びながら改善を積み重ねる姿勢こそが、 企業を持続的に成長させる原動力になります。

そして最終的な差を生むのは、 「AIを使いこなし、現場で成果を出せる人材」がいるかどうか。
それが、これからの物流業界における最大の競争力になります。