物流DXが進まない7つの課題と解決策｜構造的な壁・人材育成・成功企業の共通点を解説

物流業界では、人手不足・燃料高騰・再配達の増加など、構造的な課題が年々深刻化しています。
その打開策として注目されているのが「物流DX（デジタルトランスフォーメーション）」です。

しかし現場では、「システムを導入しても使われない」「データを活用しきれない」など、
思うように成果が出ないDXが少なくありません。
実際に、導入済み企業のうち約6割が「効果を実感できていない」との調査結果もあります。

なぜ、物流DXは思うように進まないのか——。
そこには、単なる技術的な課題だけでなく、業界構造・組織文化・人材育成の問題が複雑に絡んでいます。

本記事では、物流DXを阻む“7つの課題”を体系的に整理し、 それを乗り越えるための実践的なアプローチと成功事例を紹介します。

ツールを入れるだけでは変わらない。 本当に成果を生むDXとは、「人と仕組みが共に進化すること」です。

物流DXの基本的な仕組みや効果を知りたい方は、 物流DXとは？目的・効果・課題・成功の鍵を解説 もあわせてご覧ください。

物流DXとは？｜いま業界全体で変革が求められる理由

物流DXとは、単に業務をデジタル化するだけでなく、 人・データ・テクノロジーを連携させ、サプライチェーン全体を再設計する取り組みです。

これまでアナログな手法で支えられてきた日本の物流は、 いま“持続不能な構造”に直面しています。
その象徴が、2024年問題です。

2024年問題で露呈した「持続不能な構造」

2024年4月、ドライバーの時間外労働の上限規制が施行されました。
これにより、輸送力の2〜3割が不足するとの試算も出ています。
一方で、燃料費高騰・再配達の増加・EC市場の拡大など、物流需要は増え続けています。

つまり、日本の物流は「労働時間を減らしながら、業務量を増やす」という矛盾を抱えたまま進んでいるのです。
この構造では、人材の確保だけでは限界があり、業務効率と付加価値の両立が急務となっています。

こうした背景のもと、デジタル技術を活用して“現場を最適化”するDXが注目されているのです。

DXがもたらす3つの変化（効率化・可視化・自律化）

物流DXの目的は「業務をデジタルに置き換えること」ではなく、 現場の意思決定を速く・正確に・自律的にすることです。
そのために、DXがもたらす主な変化は次の3点に整理できます。

1️⃣ 効率化（Efficiency）：
AIやRPAを活用し、配車・倉庫・事務などの作業を自動化。
→ 作業時間や人件費を削減し、限られた人員で運営できる体制に。

2️⃣ 可視化（Visibility）：
在庫・車両・人員などのデータをリアルタイムで共有。
→ 属人化を解消し、全体最適で意思決定が可能に。

3️⃣ 自律化（Autonomy）：
AIが学習し、需要予測やルート最適化を自動で提案。
→ 「人が指示する」から「人とAIが協働する」段階へ。

これら3つの変化が、物流現場の“ムダ・ムラ・ムリ”を根本から減らし、 持続可能なオペレーションを実現します。

単なるデジタル化ではなく「業務再設計」である理由

物流DXの本質は、既存業務の効率化ではなく“業務そのものの再構築”にあります。
紙の伝票を電子化したり、Excelをクラウド化するだけでは、 業務プロセスの非効率や属人化は解消できません。

本来のDXは、

• どの情報を誰が、いつ、どう使うのか
• どの業務がボトルネックになっているのか
• どの工程を自動化すれば人がより価値の高い仕事に集中できるのか

をゼロベースで設計し直すことです。

つまり、物流DXとは「デジタル導入」ではなく、 人とテクノロジーが共に新しい働き方を作るための変革プロジェクトなのです。

物流DXの基本的な仕組みや成功の鍵を詳しく知りたい方は、 物流DXとは？目的・効果・課題・成功の鍵を解説 をあわせてご覧ください。

物流DXが進まない7つの課題

物流DXの必要性は多くの企業が理解しています。
それでもなお、現場では「システムを入れても成果が出ない」「業務が変わらない」といった声が絶えません。

その背景には、単なる技術の問題ではなく、業務構造・人材・文化といった複数の要素が絡み合った“7つの壁”が存在します。

ここでは、上位企業の事例や調査をもとに、物流DXが進まない根本要因を整理します。

① 属人化した現場と紙・電話中心の業務体制

多くの物流現場では、ベテラン社員の経験と勘によって運営が支えられています。
受注や配車、在庫確認などの情報伝達が紙・電話・FAXで行われており、データ化が進んでいません。

この状況では、業務の可視化や分析ができず、 「誰が・いつ・何をしているのか」が把握できないまま日々が過ぎていきます。

結果として、非効率な業務の温存や、担当者依存によるリスク集中が発生。
DXの前提である“データを活用した改善”が行えない構造が続いているのです。

ポイント：
DXの第一歩は“デジタル化”ではなく、“情報共有の仕組み化”。

② システム分断とデータ連携の壁

WMS（倉庫管理）・TMS（輸配送管理）・在庫管理システムがそれぞれ独立して運用され、 システム間のデータ連携ができていない企業が少なくありません。

拠点や取引先ごとに異なるシステムを導入しているケースも多く、 API非対応やフォーマット不一致が原因で、情報統合が進まないのです。

結果、業務担当者が手入力でデータを転記するなど、 「デジタル化したのにアナログ作業が残る」状態に陥っています。

ポイント： DX推進では“ツール導入”ではなく“システム統合設計”がカギ。

③ ROI（費用対効果）が見えにくい

「DXに投資しても、どれくらい効果が出るのか分からない」——。
こうした声が、物流DXの意思決定を鈍らせる最大の要因です。

現場では、コスト削減・生産性向上などの定量効果を測定する仕組みが整っていないことが多く、 結果的に“効果不明のDX”として経営層の信頼を失います。

また、成果が可視化されないために社内理解が進まず、 「DX＝費用ばかりかかる取り組み」と誤解されるケースもあります。

ポイント： DXのROIは「コスト削減」だけでなく、「時間・人材活用・顧客満足度」の総合指標で見ることが重要。

④ DX人材の不足とリテラシー格差

物流現場でDXを推進できる人材が圧倒的に不足しています。
多くの企業では、DX担当者が他業務との兼任であり、専門知識を持たないままプロジェクトを進めているのが実情です。

また、経営層・管理職・現場スタッフの間でデジタルリテラシーに大きな格差があり、 ツールを導入しても“操作方法が分からない”状態で定着しないケースが後を絶ちません。

DXを成功させるためには、外部委託ではなく社内で使いこなせる人材の育成が不可欠です。

ポイント： DX推進のボトルネックは「人材」——教育とリスキリングが鍵。

⑤ 現場と経営の温度差

DXを「現場任せ」にする企業が多い一方、 経営層は「DX＝システム導入」と捉えており、目的共有のズレが生まれています。

現場は「業務が増える」「操作が面倒」と感じ、 経営は「効果が出ない」と不満を募らせる——。

この“温度差”が、DXプロジェクトの停滞を招いているのです。

経営と現場が同じゴールを共有し、成果を可視化しながら進める仕組みを作らない限り、「ツール導入で終わるDX」から抜け出せません。

ポイント： DXは経営課題。トップダウンとボトムアップの両輪が必要。

⑥ 業界構造（多重下請け・商慣行）による情報断絶

物流業界では、元請け・下請け・再下請けが連なる多重構造が一般的です。
この構造が、情報共有の大きな障壁になっています。

各社が自社システムを独自に運用しており、 データを開示するインセンティブがないため、サプライチェーン全体の最適化が進みません。

加えて、紙・FAX・電話といった旧来の取引慣行が根強く残り、 クラウド連携やAPI接続が難しい現場も多いのが実態です。

ポイント： DX推進には「自社最適」ではなく「全体最適」の視点が欠かせない。

⑦ 変化に耐えられない組織文化

DXを進める上で最大の障壁は、“人の意識”です。
「今のやり方で十分」「システムは難しい」という固定観念が、 新しい取り組みを受け入れにくい文化を作っています。

また、失敗を恐れる風土や、現場の忙しさを理由に変化を後回しにする傾向も強く、 結果として“変わらない組織”が出来上がってしまいます。

DXは、ツールではなく文化を変える挑戦。 「変わることを前提にする組織」こそ、物流DXの第一歩なのです。

ポイント： 成功企業に共通するのは“変化を学び続ける文化”の構築。

DX推進を阻む“構造的な壁”を読み解く

物流業界におけるDXの遅れは、単なる技術的課題ではありません。
その根底には、長年にわたって形成されてきた業界構造・商慣行・組織文化といった“目に見えにくい壁”が存在します。

この壁を理解しなければ、いくらツールを導入しても現場は変わりません。
ここでは、DX推進を妨げる3つの構造的要因を整理します。

多重下請け構造による「情報の非対称性」

物流業界では、元請け企業から再下請け企業まで、多層的な委託構造が一般化しています。
その結果、現場レベルでの情報共有やデータ連携が困難になり、 サプライチェーン全体での最適化が進まない状況が続いています。

上位企業は取引コストやリスク管理の観点から、 下位事業者に対して情報を開示しないケースも多く、 結果として、「情報を持つ者」と「持たない者」間で非対称性が生じています。

この構造は、「現場の実態が見えないまま、経営が判断してしまう」 という根本的な断絶を生み出します。

DXの真価を発揮するには、企業単位の最適化ではなく、 サプライチェーン全体でのデータ共有と連携基盤の整備が欠かせません。

ポイント： DXを「競争領域」ではなく「共創領域」として捉える視点が必要。

短期的コスト意識が長期的投資を阻む

DX推進におけるもう一つの壁は、短期的なコスト意識です。
物流業界は利益率が低く、日々の業務が「いかにコストを削減するか」に焦点を当てて回っています。

そのため、DXのような中長期的な投資施策は「今は余裕がない」「現場に負担がかかる」と後回しにされがちです。
結果として、既存業務にしがみつく構造が固定化され、 “変革への一歩”を踏み出せないまま時間だけが過ぎていきます。

しかし、コスト削減を続けるだけでは持続可能な競争力は生まれません。
必要なのは、「時間を生み出す投資」への転換です。
業務自動化やデータ活用に投資することで、将来的な人材不足や機会損失を防ぐ視点が求められます。

ポイント： DXは支出ではなく、“未来の利益を生む再設計コスト”。

部門最適の積み重ねが全体最適を妨げる

物流企業では、営業・倉庫・輸送・管理などの各部門が独立しており、 それぞれが“自分の業務を最適化する”ことに集中しています。

しかし、DXの本質は全体最適の実現です。
各部門のデータがバラバラに管理されている状態では、 「現場は効率化されたのに、会社全体の生産性は上がらない」という矛盾が生じます。

たとえば、

• 倉庫の在庫情報が配送計画と連動していない
• 営業の受注データが物流現場にリアルタイムで反映されない

 といった“サイロ化”が典型例です。

この構造を変えるには、 全社的にデータを共有し、意思決定を横断的に行える体制が不可欠です。
それを支えるのが、AIやデータ基盤だけでなく、組織設計と人材配置なのです。

ポイント： DXのゴールは“業務効率”ではなく、“全体で価値を生む仕組み”の再構築。

技術ではなく“組織設計の問題”

多くの企業は「DX＝テクノロジー導入」と捉えていますが、 本質的には「組織をどう変えるか」という経営デザインの問題です。

システムやAIは手段にすぎません。
それを活かせる組織文化・人材・ルールを整えない限り、 DXは一過性の取り組みで終わってしまいます。

AI経営メディアとして私たちが重視するのは、 “人とAIの共進化”によって、組織全体が学び続ける仕組みをつくること。
技術が人を支え、人が技術を進化させる——その循環こそが、 物流DXを持続的に進化させる唯一の道です。

課題を乗り越えるための3つの解決アプローチ

DXを進める上で最大の落とし穴は、「理想を描いて終わる」ことです。
業界全体の構造的な壁はすぐには変えられませんが、 企業単位で取り組める現実的な一歩は、今すぐにでも踏み出せます。

ここでは、物流DXを前に進めるための3つの実践アプローチを紹介します。

① 現場起点のスモールDXから始める

多くの企業が失敗するのは、「いきなり全社導入」を狙うからです。
最初から大規模なシステムを導入すると、現場が混乱し、 「業務が止まる」「操作が複雑」「結局使われない」といったトラブルが起こりやすくなります。

成功している企業は、まず“1業務・1拠点”単位での小規模DXから始めています。
たとえば、

• 倉庫の棚卸をクラウド管理ツールに置き換える
• 配送ルート最適化ツールを1チームだけで試す
• 請求処理だけRPA化してみる

このように“まずは効果を見える形にする”ことで、 現場の理解が進み、社内の抵抗感も減っていきます。

ポイント： 「小さく始めて、大きく育てる」ことがDX成功企業の共通項。

② データを意思決定に活かす仕組みを作る

DXの目的は、ツール導入ではなくデータに基づいた意思決定を可能にすることです。
多くの企業はデータを“集める”まではできていますが、 実際に“使う”フェーズまで到達できていません。

たとえば、

• 倉庫データが配車計画に反映されていない
• 売上や配送実績を見ても、次のアクションにつながらない

これではデジタル化しても成果は出ません。

必要なのは、データを現場の判断や経営の意思決定に組み込む仕組みです。
BIツールやAI分析を活用し、 「どのデータを見て、どんな改善を行うか」を明文化することで、“使われるDX”へと進化します。

ポイント： DXの本質は“可視化”ではなく、“行動を変える仕組み化”。

③ 人材育成で「自走する現場」を作る

どれほど優れたツールを導入しても、 それを使いこなす人材がいなければDXは定着しません。

多くの企業でDXが進まない最大の理由は、人材育成の遅れにあります。
推進担当者が他業務と兼任していたり、現場スタッフが目的を理解していないまま導入されているため、 「形だけのDX」で終わってしまうのです。

解決策は、ツール導入と同時にリスキリング（再教育）を行うこと。
AI・データリテラシー・プロセス改善のスキルを体系的に学び、 現場が自ら改善を提案できるようになれば、DXは“定着する変化”になります。

教育は一度きりではなく、継続的に学べる仕組みを作ることが大切です。

ポイント： 「人材が育つ組織」こそが、DXが根づく企業の共通点。

物流DXが進まない最大の理由は、技術ではなく「人材不足」です。
ツールを導入しても成果が出ないのは、使いこなす人が育っていないから。

SHIFT AIの生成AI研修プログラムでは、 DX推進を担う人材を育成し、現場に“使えるDX”を定着させるための支援を行っています。

成功企業の取り組み事例｜“現場が変わった”DX実践例

物流DXの成功は、最新技術を導入した企業だけのものではありません。
ポイントは、現場課題を起点にツールを選び、人を育てながら改善を重ねたことにあります。

ここでは、実際に成果を上げた3社の取り組みを紹介します。
共通するのは、「ツール×人材×教育」の連動です。

【倉庫業】WMS導入＋リスキリングで棚卸時間50％削減

ある中堅倉庫会社では、在庫管理が紙台帳中心で、棚卸作業に3日以上を要していました。
作業はベテラン社員に依存し、属人化とミスの多発が課題でした。

そこで同社は、クラウド型のWMS（倉庫管理システム）を導入。
同時に、現場スタッフ全員にデジタル操作研修を実施し、 「データを入力する」ではなく「活用して判断する」スキルを磨きました。

結果、棚卸時間は3日→1.5日に短縮（約50％削減）。
ミス率も30％改善し、繁忙期でも安定した出荷体制を維持できるようになりました。

成功の鍵：ツール導入と人材リスキリングを同時に行うことで、現場が“自走”できる状態を実現。

【運送業】AI配車＋現場協働で走行距離15％短縮

全国に拠点を持つ運送会社B社では、配車計画が担当者の経験に依存しており、 ドライバーごとの負荷偏りや無駄な走行が問題でした。

同社はAI配車システムを導入し、リアルタイムの交通・荷量データをもとに最適ルートを自動算出。
さらに、ドライバーと配車担当が週1回の“改善ミーティング”を実施し、 AIの提案ルートを実際の運行状況に照らし合わせて改善を重ねました。

その結果、平均走行距離は15％短縮、燃料コストも削減。
現場の声を反映した「人×AIの協働プロセス」により、持続的な成果が生まれています。

成功の鍵：AIを“使う側”に現場を巻き込み、実践を通して最適化を繰り返す文化を形成。

【総合物流】RPA＋生成AI活用で事務作業を月80時間削減

大手総合物流C社では、請求書処理・日報作成・顧客問い合わせ対応などの事務業務が肥大化しており、 現場改善に割ける時間が不足していました。

同社は、RPAツールで定型処理を自動化し、さらに生成AIを活用してレポート作成を自動化。
導入にあわせて事務スタッフ向けの「AIリテラシー研修」を実施し、 各自がプロンプトを工夫して効率化を進められるようにしました。

結果、事務作業は月80時間削減。
さらに、AIを活用したデータ分析から配送遅延の要因を特定するなど、 “自ら改善する文化”が現場に根づきつつあります。

成功の鍵：生成AIを現場の“思考支援ツール”として活用し、知的業務の生産性を底上げ。

上記3つの事例に共通するのは、
1️⃣ 現場起点で課題を明確化し、
2️⃣ 小規模導入で成功体験を積み、
3️⃣ 教育を通じて現場が自走する流れを作った点です。

ツールはあくまで「変革を加速させる装置」であり、 人が学び、仕組みを進化させ続けることこそがDXの本質です。

DX定着のカギとなる「人材育成とAIリテラシー」については、 物流DXとは？目的・効果・課題・成功の鍵を解説 でも詳しく紹介しています。

物流DXを推進するための組織・人材戦略

DXの最終的な成果を決めるのは、導入したツールの性能ではありません。
それを使いこなす「人」と「組織の仕組み」です。

多くの企業がDXを途中で止めてしまうのは、技術的な問題よりも、 “人が変わらない”ことに原因があります。

ここでは、物流DXを持続的に推進するために欠かせない人材戦略と育成の方向性を整理します。

ツールを入れても“人が変わらなければ定着しない”

多くの企業が直面するのは、 「システムを導入したのに現場で使われない」という問題です。

これは、現場が“なぜ変えるのか”を理解していないまま、ツールだけを導入してしまうことにあります。

DXは単なる技術導入ではなく、働き方そのものを変えるプロセス。
その変化を支えるのは、ツールでも外注でもなく、現場で動く人の理解と納得です。

つまり、DXの定着には「人の変化を設計する力」が不可欠なのです。

ポイント： DXは「ツール導入プロジェクト」ではなく、「人の行動変容プロジェクト」。

DXを進める3層の人材（推進リーダー／現場実践者／サポート人材）

DXを進める組織づくりには、役割の異なる3層の人材が必要です。

1️⃣ 推進リーダー（戦略設計・意思決定層）
　経営方針と現場課題を結びつけ、DXの方向性を明確にする。
　“目的なき導入”を防ぐ存在。

2️⃣ 現場実践者（オペレーション・改善層）
　実務を理解したうえでツールを運用・改善する中心人物。
　小さな成功体験を重ね、DXを日常業務に溶け込ませる。

3️⃣ サポート人材（IT・教育・分析支援層）
　ツールの管理やデータ整備、教育設計を担う。
　“現場が困ったときに支える”裏方の仕組み人材。

この3層が連携して初めて、現場が動き、DXが続く体制が生まれます。

成功企業の共通点： DX担当を“兼任”ではなく“職能として設ける”ことで、定着率が2倍に。

AIリテラシーとデータ思考が“現場の判断力”を変える

これからの物流現場では、AIやデータを理解し使いこなす力が、 現場判断の質そのものを変える時代に入っています。

AIによる需要予測や自動配車、異常検知など、 “アルゴリズムが提案する選択肢”をどう判断するかが現場の価値になります。

そのためには、

• AIの出す結果を鵜呑みにせず、背景データを読み解く「データ思考」
• AIに正確な情報を伝え、目的に沿った出力を得る「プロンプト設計力」

 が求められます。

つまり、AIは現場を置き換えるのではなく、判断力を拡張するパートナー。
これを理解し活かせる人材こそ、DXを動かす中心軸になります。

ポイント： “AIを扱える人”ではなく、“AIと協働できる人”を育てる。

教育・研修の仕組みが“継続的改善”を生む

DX推進は一度きりのプロジェクトではありません。
学び続ける仕組みを作ることで、変化に強い組織が生まれます。

成功企業は、導入後に終わらせず、次の3段階で教育を仕組み化しています。

1. 導入期： ツール操作と業務フロー理解を徹底
2. 定着期： 改善提案を奨励し、成功事例を社内で共有
3. 発展期： AI活用・データ分析・プロセス設計などを学ぶリスキリング研修を継続

このサイクルが回ると、現場が学び続け、変化に対応できる組織文化が形成されます。

ポイント： DXの定着度は、「教育を単発で終わらせない仕組み」に比例する。

 DXを推進する人材像や成功要因をさらに詳しく知りたい方は、 物流DXとは？目的・効果・課題・成功の鍵を解説 もあわせてご覧ください。

まとめ｜物流DXは“ツールの導入”ではなく“変化を定着させる仕組みづくり”

物流DXは、単にシステムを導入することではありません。
真の目的は、現場が動き続け、人が成長し続ける仕組みをつくることにあります。

どれほど高性能なツールを導入しても、 使う人の理解や仕組みの整備がなければ、効果は一時的で終わります。
一方で、ツール・人・仕組みの三位一体で進める企業は、 改善が文化として根づき、変化を継続できる組織へと進化しています。

物流DXを成功させるカギは、 技術よりも「人を起点にした仕組み設計」にあります。
ツールを活かせる人を育て、データを意思決定に結びつけ、 現場の学びが組織全体の成長へと波及する――
その循環を生み出せる企業こそが、DXの次のステージへ進めるのです。

SHIFT AIの「生成AI研修プログラム」では、 物流DXを推進できる人材育成と、現場に定着させるための支援を行っています。