環境対策リコーロジスティクス[ケース]：ロジスティクス・ビジネス[LOGI-BIZ]バックナンバー

2008年11号

*下記はPDFよりテキストを抽出したデータです。閲覧はPDFをご覧下さい。

NOVEMBER 2008　　38 環境対策リコーロジスティクス一運行ごとにCO2排出量を算出作業別にマスターつくりデータ取得車両千台の運行データを把握せよ　二〇〇五年に省エネ法（エネルギー使用の合理化に関する法律）が改正され、二〇〇台以上の車両を保有するトラック運送事業者と、自社に所有権のある貨物の年間輸送量が三〇〇〇万トンキロを超える特定荷主は、〇六年度からエネルギー消費量・ＣＯ２排出量などの報告書と省エネ計画書を提出することが義務付けられた。
　特定荷主には国内の大手メーカーや流通業者、約八〇〇社が該当し、リコーもそこに含まれる。
このため同社は、輸送管理の大半を委ねている物流子会社のリコーロジスティクス（以下、リコーロジ）に、ＣＯ２排出量の算定に必要なデータの取得・提供を要請した。
これを受けてリコーロジは、〇六年五月にリコーと合同でプロジェクトグループを発足させ、改正省エネ法に対応するための検討を開始した。
　リコーは国内有数の環境先進企業として知られる。
リコーロジでも?持続可能な社会の実現?というグループの経営理念を共有し、二〇〇〇年から環境活動に本格的に取り組んできた。
製品の販売に伴う動脈物流だけでなく、使用済みになった製品を回収してリサイクルするまでの静脈物流についても自らネットワークを構築。
さらには車両の燃費改善や低公害車の導入、輸送の往復化、モーダルシフト、循環型エコ包装などの施策を次々に進め、環境改善に成果を挙げている。
　今回、リコーから要請のあった改正省エネ法への対応も、環境活動の一環ととらえ、単に報告書作成のためにデータを把握するだけではなく、取得したデータを同社や荷主であるリコーが有効に活用し、環境改善や物流効率化につなげていくことを最終目的として取り組むことにした。
　リコーロジで環境活動を主導する経営管理本部と、リコー側の環境活動の中心組織である社会環境本部が双方の窓口となってプロジェクトチームを編成した。
リコー側からは社会環境本部のほかに販売本部の物流改革グループやＳＣＭ推進室、製品事業部の物流改革グループなどのメンバーがチームに加わっている。
把握したデータをリコー側で実際に活用して改善を進めるのはこれら直接部門だ。
その参加によって、データ取得活動の目的を明確にし、実効を上げようという狙いだ。
　プロジェクトチームは、まずデータの取得方法を検討した。
データ取得の範囲はリコーロジが管理する国内輸送のすべてに及ぶ。
販売先への製品の輸送だけでなく、使用済み製品の回収・リサイクル、保守用部品の輸送、輸出入コンテナの港や空港への輸送も含まれる。
その輸送形態や輸送ルートはさまざまだ。
　活動地域も全国にわたる。
リコーロジは、地域別に三愛ロジスティクス東部・関東・東京・中部・関西・九州という六つの子会社を持ち、倉庫内のオペレーションや輸配送の管理を委リコーロジスティクスは改正省エネ法に対応し、リコー製品の販売・回収・リサイクルに伴う全輸配送について、一運行ごとに重量・距離・車種・積載率を把握しCO2排出量を算出するシステムを構築した。
輸送形態別にデータ取得方法のマスターを作り、既存の輸送管理システムにリンクさせて運用。
環境改善へデータの高度活用を目指している。
39　　NOVEMBER 2008 託している。
これらの子会社が運営する拠点を含め、リコーロジグループとして現在、全国に四カ所（札幌・静岡・大阪・福岡）の本部倉庫と八〇カ所の配送拠点を設けている。
　配送拠点八〇カ所のうち六三カ所はコピー用紙やトナーカートリッジなどの消耗品（サプライ品）をエンドユーザーへ配送する比較的規模の小さな拠点だ。
このほかにブロック単位で設けた地域倉庫（物流センター）や、大型商品のエンドユーザー向け直送基地である「作業店」などがある。
本部倉庫とこれらの配送拠点が、すべての輸配送の基点となる。
　製品輸送の最も一般的なルートはリコーの工場で生産された製品を本部倉庫に受け入れたあと、物流センターを経由して販社や販売店へ配送するというパターンだ。
ただし複写機のような大型商品はエンドユーザーへ直接届けるため、本部倉庫から作業店を経由して直送する。
またサプライ品は、各地の配送拠点から専用便または複写機との混載便でエンドユーザーへ配送している。
　一方、使用済み製品はまず、エンドユーザーのもとから、都道府県ごとに全国八〇カ所に設けた回収センターへ回収する。
さらに北海道から九州まで十一カ所にあるグリーンロジスティクスセンターに集約して、ここで選別作業を行う。
選別後、再生品は再生センターへ、再資源化品は全国一〇カ所のリサイクルセンターへ送られる。
　回収センターとグリーンロジスティクスセンターは、すべてリコーロジグループが運営している。
このうちグリーンロジスティクスセンターは、ほとんどが製品の地域倉庫と同じ敷地内にある。
回収センターも複写機やサプライ品の配送拠点に設けており、製品を配送した車両が同時に回収も行う。
　これら動脈・静脈輸送および部品輸送、輸出入コンテナの国内輸送で、拠点間輸送や配送・回収に携わる車両の数はおよそ一〇〇〇台に上る。
このうち二五八台はリコーロジグループが保有する車両で、それ以外はすべて協力会社や路線会社の車両だ。
基幹システムからデータを吸い上げる　トラック輸送の場合、報告書の作成に必要なエネルギー消費量の算定法には、燃料法・燃費法・改良トンキロ法の三つがある。
自社便だけなら、燃料法に則り、実際の燃料使用量から直接算定できる。
だが協力会社などの車両のウエートが大きく、委託先に車両の燃料使用量や燃費のデータ提供を求めるのは困難なことから、これらのデータがなくても算定可能な改良トンキロ法を採用することにした。
　改良トンキロ法は、輸送トンキロと「エネルギー消費原単位」からエネルギー消費量を算定する。
エネルギー消費原単位は、軽・小型・普通車などの車種、燃料の種類、最大積載量、積載率によって変わる。
ガソリンと軽油では単位発熱量が異なり、また同じ輸送トンキロでも、大型車に貨物を満載して運んだ時と低い積載率のまま運んだ時とでは、環境への影響に違いが出るからだ。
　車種や積載率などのデータをきちんと把握して原単位の数値を細かくとることによって、エネルギーの消費量をより正確に算出することができる。
積載率を上げるなどの改善努力も反映しやすくなる。
そのためプロジェクトチームは、改良トンキロ法でエネルギー消費量を算定するために必要な貨物の重量・距離・車 CO2 排出量エネルギー使用量燃料使用量図1 工場を出荷してから顧客への納品まで、複数のルートや配送手段を経ているため、個々の配送地点間ごとにデータを収集した。
Ａ地点（工場）Ｃ倉庫Ｄ中継点Ｅ配送拠点Ｂ地点（顧客）車両単位の輸送重量（トン）輸送距離（km）最大積載量積載率車両単位の輸送重量／最大積載量燃料種類 A→B 3t 500km 軽油 4t 車 75％ A→C 3.5t 15km 軽油 4t 車 87％ C→D 4t 25km 軽油 6t 車 66％ D→E 10t 500km 軽油 12t 車 83％ E→B 3t 10km 軽油 4t 車 75％ NOVEMBER 2008　　40 種・燃料・積載率のデータ項目について、できるだけ精度の高いデータを取得する方針を決めた。
　リコーロジは国内向け製品輸送・回収・輸出入についてそれぞれ「Ｎ─�
圍劭稗咫廖孱劭� ＩＳ」「ＡＲＥＩＳ」という基幹システムを運用している。
これらの基幹システムは、リコーのオーダーエントリーシステムから送られる輸送指示情報などをもとに、配車計画や輸送実績管理を行っている。
この基幹システムを活用して一運行ごとに改良トンキロ法によるデータの取得を行うことにした。
　国内向け製品輸送を例にとると、?工場から本部倉庫まで、?本部倉庫から中継拠点を経て配送拠点まで、さらに?配送拠点からユーザーまでという具合に、輸送する区間ごとに基幹システムからデータを取得する。
取得したデータを一件ずつリコーのオーダーに紐付けて、リコーが新たに整備した「改正省エネ法データベース」に送る。
このデータをもとに、リコー側がエネルギー消費量・ＣＯ２排出量を算定する、という流れになる。
ドライバーの日報で実績調査　ただし基幹システムからすべてのデータを取得できるわけではない。
重量・距離・車種・燃料・積載率の五項目のうち、重量についてはどの輸配送ルートについてもデータがある。
リコーが製品の型番ごとに作成した商品マスターを基幹システムの中に持っているため、マ「拠点間マップ計測値」「区間配送みなし値」の三通りの取得方法を設定した。
まず自社便もしくは協力会社の固定車両で行っているルート配送と、複写機やサプライ品のエンドユーザー向け直送および回収について、一〇日間にわたりドライバーの日報から全車両の輸送距離を調査し、その平均値を「実績調査値」とした。
　工場〜本部倉庫間などの拠点間一次輸送は、固定車両による定期運行のため、マップで距離を計測する市販のソフトをマスターに活用した（拠点間マップ計測値）。
混載によるエンドユーザー配送や部品輸送などは配送先の住所まで把握できないケースもあった。
この場合は配送区域内のランドマークを届け先とみなして計測した（区間配送みなし値）。
　距離以外の車種・燃料・積載率については、車種を特定できるかどうかがデータ取得の大きなポイントになる。
車種さえ特定できれば使用している燃料の種類がわかり、さらに運んだ商品の重量から積載率を算出することもできる。
　基幹システムには自社便と協力会社の契約車両の車種情報が登録してある。
これらの車両による複写機とサプライ品のエンドユーザー向け配送については、登録された情報をもとに「Ｎ─�
圍劭稗咫廚杷杣峽弉茲鮑鄒�靴� いる。
このためＮ─�
圍劭稗咾稜杣峽覯未�蕁� 実際に運行した車両の情報を取得することができる。
また工場〜倉庫間輸送のように固定スターからオーダーごとの重量データを取得できる。
だがこれ以外の四項目は実データを取得できる範囲が限られる。
　実データの取得が不可能な場合は、みなし値をもとにエネルギー消費量を算定するしかない。
その際にできるだけ実測値に近いみなし値をとるため、項目ごとにデータの取得方法を検討し、これをもとに「改正省エネ法マスター」を作成した。
　基礎データの取得は改正省エネ法マスターを基幹システムにリンクさせることによって行う。
基幹システム上の運行実績からデータを取得できない項目については、改正省エネ法マスターを参照しながら、項目ごとに設定した方法でそれぞれのデータを取得した。
　改正省エネ法マスターでは、輸送を「発生作業別」に細かく区分している。
発生作業別とは、輸送形態、ルート、自社便か他社便かなどによる区分をいう。
拠点間輸送であれば協力会社のチャーター便か路線便かで区分する。
ユーザーへの配送も自社便と協力会社への委託とに分ける。
さらに配送先が販社のように固定している場合と、エンドユーザー向けのように不特定な場合とに分ける。
輸送距離や使用車種についてどこまで実データをとれるかは、こうした条件に左右されるため、発生作業別に区分を行う必要があった。
　これらの区分ごとにデータ取得方法を設定したうえで、それぞれのマスターを作成した。
四項目のうち距離については「実績調査値」 41　　NOVEMBER 2008 答するなどの目的で導入したもの。
ドライバーがＰＤＡ（携帯情報端末）を携帯し、配送完了時に伝票のバーコードをスキャンして情報をサーバーに上げるという仕組みだが、端末の操作によって走行距離を実測することもできる。
このシステムをＮ─�
圍劭稗咾縫螢鵐� させて実測データを取得できるようにした。
　サプライ品のエンドユーザー向け配送車両は、大半が傭車契約による軽貨物自動車だ。
それまでは配送距離を実績調査値によって把握していたが、配送先が毎日変わるため、データの精度は高いとはいえなかった。
全車両台数一〇〇〇台のうち傭車契約の軽貨自動車は六〇〇台強を占めている。
そのデータがみなし値から実測値に変わった効果は大きい。
　今秋からは倉庫間輸送の車種についても実データをとれるようになった。
すでに述べたように同社の基幹システム（Ｎ─�
圍劭稗咫砲� は自社便や契約車両の車種情報を登録してある。
ただしこれまではＮ─�
圍劭稗咾�藜崋� データを取得していたのはエンドユーザー向け配送の車両だけだった。
エンドユーザー向け配送は件数も車両の台数も多い。
煩雑な配車作業を効率化するため、配送拠点ではＮ─�
� ＲＩＳを積極的に活用していた。
　だが倉庫間のチャーター輸送のような単純な配車作業は、Ｎ─�
圍劭稗咾鮖箸錣困肪甘� 者が手作業で行っていた。
このためＮ─�
圍� ＩＳに入力されるデータの精度に不安があった。
経営管理本部ＣＳＲ推進室の三沢満マネージャーは「きちんと運用されていることが確認できないままＮ─�
圍劭稗咾離如璽燭鮖箸� のは危険が大きいと判断して、当初はみなし値を採用した」と説明する。
　その後、ＣＳＲ推進室ではＮ─�
圍劭稗咾� 活用して実績をとってもらえるように、各拠点を回ってデータの精度を上げることの意義を説き現場の協力を求めた。
さらに一カ月間かけて、各倉庫間の輸送で実際に配車された車両とＮ─�
圍劭稗咾貌�呂気譴織如璽燭両塙� を行い、データの精度を検証した。
そのうえで今年一〇月からチャーター輸送の車種データもＮ─�
圍劭稗咾留森埃太咼如璽燭�蕕箸襪� とにした。
　精度の向上に続く課題は取得したデータを改善にどう活かすかだ。
今年四月にリコーロジでは、リコーの販売本部や各事業部と共同でデータをもとに物流改善を進める際に、ロジ側の交渉窓口となる担当者をそれぞれ置いた。
「この仕組みができたことで、双方が同じ土俵の上に乗って共通のデータを見ながら改善に取り組めるようになった意義は大きい」と三沢マネージャーは強調する。
　今後は、輸送ルートの変更やリードタイムの見直しなどの具体的な改善策を講じることで、ＣＯ２排出量の削減にどれだけ効果が出るかをシミュレーションできる機能を盛り込むなど、データの高度活用に向けて基幹システムを手直ししていく考えだ。
（フリージャーナリスト・内田三知代）車両で定期運行しているケースも車種の特定が可能だ。
　これに対して、倉庫間輸送や販社・販売店向けルート配送の車両は運行ごとに車種を把握するのが困難なため、使用頻度の高い車種によるみなし値をとった。
また路線業者の車両や臨時便は車両情報を登録していないため、各拠点で取引のある事業者に対し、どんな車種の車をメーンに配車しているかなどをヒアリングしてマスターを作成した。
みなし値から実測値へ　昨年四月に、この仕組みによる日々のデータ取得を開始した。
ただしその後も、リコーへ提供するデータの精度を上げるためみなし値ではなく実測値を取得する方法を項目ごとに検討してきた。
その結果、まず昨年一〇月にサプライ品のエンドユーザー向け配送拠点全六三カ所に運行管理システムを導入、距離の実測を開始した。
　もともと、この運行管理システムは、届け先からの配送状況についての問い合わせに即経営管理本部CSR推進室の三沢満マネージャー