物流MaaSの実現に向けた研究開発・実証プロジェクト（見える化・自動荷役等による輸配送効率化）

News Release

日本工営株式会社
2022 年 8 月 4 日
物流 MaaS の実現に向けた研究開発・実証プロジェクト
（見える化・自動荷役等による輸配送効率化）
データの連携×機能の自動化で最適物流を目指す２プロジェクトが決定

日本工営株式会社（本社︓東京都千代田区、代表取締役社長︓新屋浩明）は、経済産業省の令和４年度
「無人自動運転等の CASE※1 対応に向けた実証・支援事業（無人自動運転等の先進 MaaS 実装加速化のための総
合的な調査検討・調整プロジェクト）」を受託し、物流 MaaS の実現に向けた研究開発・実証プロジェクト（見える化・
自動荷役等による輸配送効率化）を 2022 年 6 月より募集していましたが、この度実施プロジェクトを決定しました。
※1
クルマを IoT（あらゆるモノがインターネットにつながる仕組み）端末と位置づけてデジタル化・電動化を推進し、自動車産業を製造業から
モビリティ（移動）産業へ変革させる動きの総称。C＝Connected、A＝Autonomous、S＝Shared＆Service、E＝Electric


日本国内の運輸部門における CO2 排出量の約 4 割を占める貨物自動車分野においては、カーボンニュートラル、慢性
的な需要過多・人手不足、デジタル化、100 年に一度と言われる CASE など、その事業環境が厳しさを増す中で、新た
な技術も活用しながら、様々な課題へ対応することが求められています。


本事業は、カーボンニュートラルへの対応、人口・労働力減少、新型コロナウイルスの感染拡大に伴う宅配貨物増加、
「物流 2024 年問題」への対応策として、物流拠点・輸送機器の自動化・機械化の必要性が一層増すことなどの社会情
勢の変化を受けて、政府における自動運転やフィジカルインターネット実現に向けた取り組みとも整合性を図りながら、物
流 MaaS 実証の計画策定や実証推進、効果検証等を行うプロジェクト実施者を募集したものです。実施プロジェクトを通
じて、結節点や貨物における各種データの可視化や、結節点内のシームレスなデータやオペレーションの連携の実現、積
付・積卸荷役の業務革新を通じたドライバー不足への対応等の取り組みを実施します。


事業の実施体制




１．選定結果
 荷主事業者・運送事業者・IT 事業者・保険会社・架装設備業者連携による運行品質向上モデルの構築
（実施主体︓三菱ロジスネクスト株式会社）
 新たな幹線輸送スキームによる省人化、環境負荷低減、働き方改革の実現（実施主体︓NEXT Logistics
Japan 株式会社）
＊詳細は別紙１をご覧ください。

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２．その他
プロジェクトの情報は、以下の特設サイトからご確認ください。

▼物流 MaaS の実現に向けた研究開発・実証事業（見える化・自動荷役等による輸配送効率化） 特設サイト
https://maas-logistics-koubo2022.jp/

▼物流 MaaS 勉強会のとりまとめや、昨年度成果を踏まえた今年度の方向性の詳細
https://www.meti.go.jp/policy/automobile/caseyosannmaas.html



【お問い合わせ先】
公募に関するお問い合わせ先
E-mail: ml-mobichalle@dx.n-koei.co.jp

本件に関する報道関係のお問い合わせ先
日本工営株式会社 コーポレートコミュニケーション室
Tel︓03-5276-2454 E-mail︓ c-com@n-koei.co.jp

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 別紙１

IT事業者・保険会社等との連携による運行品質向上モデルの構築 幹線スキームによる省人化、環境負荷低減、働き方改革の実現

三菱ロジスネクスト（株） NEXT Logistics Japan（株）
① IoTセンサー等による荷役作業の可視化 ① 荷役の自動化
昨年度の取組に加え、ドライバーへのウェアラブル端末データ、フォーク 実装でのオペレーションと性能を検証し、機器連携における自動荷役の
リフトのIoTセンサーデータを分析し、車両・ヒト・貨物の状況把握による 課題抽出を行う。荷役精度や荷役時のサイクルタイム、人員の省人化
荷役作業のQCD改善を検証する。 を検証する。

② 事故要因モデル（FT図）の定着に向けた課題検証 ② 荷姿の統一による積載率の向上
昨年度作成したFT図モデルを実務展開し、各シーンでの課題と効果を 実運行での高積載に向けた要件、課題抽出を行い、最適パターンや積
検証する。また、バイタルセンサーによる事故要因の事前把握も合わせて 載率、CO2削減効果を検証する。
検証する。
実証実験イメージ
実証実験イメージ

〈IoTセンサー等による荷役作業の可視化〉 〈事故要因モデルの定着に向けた課題検証〉

クロスドック クロスドック
（結節点） （結節点）



省人且つ高積載率での
幹線輸送を実現


〈荷姿の統一による積載率の向上の検証〉 〈荷役の自動化の検証〉