2024年問題 対策 コフジ物流の対策事例 物流の実務ガイド（2026-10）

夜の11時40分。事務所には蛍光灯だけがついています。

明日の配車表は、まだ埋まりきっていません。あの便は、帰りが空車になりそうなんですよね。ドライバーの拘束時間も気になります。スマホの検索窓に「2024年問題 対策 コフジ物流」と打って、出てきたページを上から順に開いては閉じていく。

どのページにも「共同配送が有効です」「混載で効率化」と書いてあります。でも、明日の配車表のどこを触ればいいのかは、どこにも書いてない。

それ、あなたの読み方が悪いわけじゃないです。事例紹介って「何をやったか」で止まるものが多くて、「やる前に何を確認したか」までは、まず載らないんですよ。

もう一つ、疑ってみてほしい通説があります。「混載や共同配送は、荷主を何社も束ねられる大手の話」という思い込みです。この記事で紹介する事例には、地域密着の運送会社や業界団体の名前も並んでいます。

この記事で持ち帰れるのは、次の3つです。

• コフジ物流のページと公的な事例集の「読む順番」
• 自社の配送データから混載の相手候補を探すプロンプト3つ
• 荷主や協力会社に切り出す相談文のひな形

事例を読んでも動けない原因は、前提条件が抜け落ちていたから

まず背景を一行だけ。2024年度から、トラックドライバーへの時間外労働の上限規制が適用される問題が、物流の現場に重くのしかかっています（参考）。いわゆる2024年問題です。

対策というと、つい「ドライバーを増やす」「運賃を上げる」に意識が向きます。もちろん大事な論点です。ただ、今夜の配車表にすぐ効く話ではないですよね。

今夜から触れるのは、同じ荷物をどう運ぶか、という運び方の側です。その代表が、複数の荷主や企業の荷物を組み合わせる混載や共同輸配送。混載は、別々の荷物を一台に積み合わせて運ぶやり方のことです。

ここで事例の読み方が効いてきます。事例記事は結果が派手に書かれがちで、僕たちが本当に知りたいのは前提のほうなんですよね。

• どんな荷物同士を組み合わせたのか
• どの方面、どの曜日、どの時間帯の話なのか
• 誰が相手探しをして、誰が窓口になったのか
• 契約や商慣習（業界の暗黙の取り決め）で何を変えたのか

この4つが読み取れない事例は、読んだだけで終わります。逆に、ここを意識して読むと、公開されている事例がぐっと「使える資料」に変わるんです。

物流2024年問題の好事例は、経営改善事例サイト「経営のミカタ」内の特集ページにも掲載されています（参考）。後で見る公的事例集と合わせて、「前提を拾う目」で読んでみてください。

コフジ物流のページは、混載便の「成功」と「改善」が並ぶ読みどころ

検索で名前の挙がるコフジ物流は、混載便を活用した成功事例と改善事例を持っています（参考）。

僕がここで注目したいのは、成功だけでなく改善の事例も並んでいる点です。うまくいった形だけでなく、手直しの跡も読めるはずだからです。現場で効くのは、むしろ手直しのほうなんですよね。

ただし、個々の事例の中身を、僕がここで要約することは控えます。ページに書かれていないことを、もっともらしく足してしまう危険があるからです。AIに「コフジ物流の成功事例を要約して」と丸投げしても、同じことが起きかねません。

おすすめは、ページの本文を自分でコピーして、AIには整理だけさせるやり方です。次のプロンプトは、書かれていないことを「記載なし」と明示させる作りにしています。

あなたは物流現場の改善担当をサポートするアシスタントです。
以下の事例ページ本文だけを根拠に、表で整理してください。
本文に書かれていない項目は、推測せず必ず「記載なし」と書いてください。

【整理する項目】
1. 混載・共同化の対象（荷物の種類・方面など）
2. 組み合わせた相手（業種・立場）
3. 事前に確認・調整したこと
4. うまくいった点
5. 改善・手直しした点
6. 自社に当てはめるとき、追加で確認すべきこと（質問を3つ）

【事例ページ本文】
[ここにページ本文を貼り付け]

使いどころ：コフジ物流のページや、気になった事例の本文を読んだ直後に。読んで「で、何が条件だったの？」とモヤモヤしたときです。

検証する観点：「記載なし」が適切に使われているか、貼った本文にない数字や固有名詞が混ざっていないかを確認してください。6番はAIの提案なので、そのまま鵜呑みにせず、自社で確かめる質問として使うのがコツです。

北海道経産局の事例集は、混載の「型」を7つ見せてくれる

もう一つの一次資料が、北海道経済産業局の事例集です。物流効率化に役立つ事例集として作成されていて（参考）、共同輸配送や商慣習の見直しが紹介されています（参考）。

紹介されている事例を、「型」の視点で並べ直してみました。型は、僕が読みやすいように付けた分類です。

表の中の事例は、いずれも事例集に掲載されたものです（参考）。個別の成果や数字は、この記事では扱いません。必ず原文で確認してください。

先日、マルコシ・シーガルと花咲運輸の事例を読んでいて唸ったんですよ。食品・日用品と、地場の水産品を組み合わせて物流を効率化しているんです（参考）。

混載の相手探しって、つい「同じ業界の知り合い」から始めがちですよね。でもこの事例は、まったく性格の違う荷物同士を組み合わせている。ここから先は僕の読みですが、相手を探す軸は業界ではなく、荷物の性格や動く方向に置いたほうが見つかりやすいのかもしれません。

「うちの荷物は特殊だから」と諦める前に、特殊な荷物だからこそ噛み合う相手がいる可能性は残っているんだと思います。

混載の相手候補は、配送データの棚卸しから見つかる

では、自社でどう始めるか。出発点は、相手探しではなく自社データの棚卸しです。いつ、どこへ、何を、どの車で運んだのか。これが見えないまま「誰かと組みたい」と言っても、相手も困ります。

ここでAIが役に立ちます。CSVやExcelの表を貼って、パターンを拾わせるんです。

あなたは物流の配車・運行管理に詳しいアナリストです。
以下は当社の配送実績（匿名化済み）です。
混載・共同輸配送を検討する際の「相談の入口」になる便を探してください。

【データ列】
日付, 曜日, 発地エリア, 着地エリア, 荷種, 数量, 車種, 待機時間(分), 帰り便の荷物の有無

【見てほしい観点】
1. 帰り便が空になりやすい方面と曜日
2. 同じ方面に、荷種の違う便が重なっている日
3. 待機時間が長い便に共通する条件
4. 上記を踏まえた「相談先の候補像」（業種や荷物の性格で3つ。会社名は挙げない）

【出力形式】
観点ごとに、根拠となった行の日付と便を示した箇条書き。
データから言えないことは「判断できない」と書いてください。

【データ】
[ここに表を貼り付け]

使いどころ：先月か先週など、直近の実績を一覧にした後に。配車担当が感覚で持っている「あの方面は帰りが寂しい」を、見える形にしたいときです。

検証する観点：根拠として挙がった日付と便が、元データに実在するか。「判断できない」がきちんと出ているか。AIが列にない情報（積載率など）を勝手に補っていないか。この3点を確認してください。

荷主名、住所、個人名はそのまま貼らず、エリア名やコードに置き換えてください。社内のAI利用ルールがある場合は、それに従うのが前提です。

ここで、僕自身の話を一つ。匠座では毎朝の記事生成に品質ゲートを置いていて、「一次情報に無い数字は書かない」を縛りにしています。この縛りがあると、今回のようにページの存在しか確認できない事例は、「存在する」としか書けません。

最初は物足りなく感じるんですよね。でも、盛った数字がそれらしく並ぶ記事のほうが、読者にとってよほど危険です。業務でAIを使うときも同じで、「分からないことは分からないと書かせる」設計が、結局いちばん効いてくると思ってます。

荷主に切り出す一言と、導入前後の「想定の一日」

棚卸しで候補が見えたら、次は声をかける番です。ここで手が止まる人が多いと思います。僕もそうだと思うんですが、「うちの都合で相談して、迷惑じゃないか」と考えてしまうんですよね。

ポイントは、お願いではなく、確認から始めることです。たとえば次のように。

あなたは物流会社の営業・調整担当のアドバイザーです。
以下の条件で、荷主（または協力会社）への相談メールの下書きを作ってください。

【相手】[荷主 / 協力会社 / 同業他社 のいずれか]
【関係性】[取引年数や普段のやり取りの温度感]
【こちらの状況】2024年度からの時間外労働の上限規制を受け、[方面]の便の運び方を見直したい
【相談したいこと】[帰り便の活用 / 混載の可否 / 納品時間の調整 のいずれか]
【こちらから出せる情報】[曜日、方面、荷種のおおまかな傾向]
【出せない情報】[取引先名、単価]

【条件】
・結論と依頼内容を冒頭の2行で書く
・まずは「15分ほど話を聞いてほしい」という軽い依頼にする
・断りやすい書き方にする
・300字以内

使いどころ：相談したい相手が一人決まった段階で。ゼロから書くと30分かかる文面を、たたき台にするためです。

検証する観点：「出せない情報」に触れていないか、相手に有利・不利を匂わせる表現がないか、依頼が1つに絞れているか。送る前に必ず自分の言葉に直してください。

では、導入前後で一日がどう変わるのか。以下は実在の人物ではない、僕が思い描く想定の情景です。効果の数字はあえて入れていません。

Aさん（混載を試す前）の一日

• 7:30　配車表を見て、あの方面の帰りが空車になると分かっているのに、手が打てない
• 11:00　ドライバーから、荷待ちが長引いているとの連絡が入る
• 16:30　翌日の拘束時間を気にして、配車を組み替える
• 23:40　空き時間に「2024年問題 事例」を検索し、結論が出ないまま画面を閉じる

Bさん（試した後）の一日

• 7:30　棚卸しで見つけた「帰りが空きやすい方面」を、相談先の候補像と並べて確認する
• 11:00　先週送った相談メールの返事を受け、15分の打ち合わせを設定
• 16:30　相手の条件を聞き取り、「記載なし」だった前提を埋めていく
• 23:40　翌日の配車表を見て、試験的に組む便を一つだけ決めて寝る

Bさんは全部を変えたわけではないんですよね。一方向の一便から始めています。混載は一気に切り替えるものではなく、小さく試して手直しするものだと、僕は考えています。

正直な限界・つまずきどころ

万能の話ではないので、うまくいきにくいケースも書いておきます。

• 相手が見つからないとき。 方面や曜日が合わない、荷物の条件が合わないなど。棚卸しをしても、候補が出ないことはあります
• 荷物の性質が合わないとき。 温度管理や取り扱いの条件が違うと、組み合わせられない場合があります。事例の組み合わせをそのまま真似するのは危険です
• 窓口が決まらないとき。 荷主、運送会社、倉庫のどこが旗を振るのかが曖昧なまま進めると、話が止まります
• 社内の合意が取れないとき。 営業は「顧客に迷惑がかかる」、現場は「手間が増える」と感じやすいです。最初の一便の目的を、社内にも共有してください
• データが整っていないとき。 配送実績が紙や口頭だけだと、プロンプトに貼る前の整理で時間がかかります

そして、AIの限界も。AIは、貼ったデータからパターンを拾うのは得意です。でも、相手の事情や商慣習までは知りません。候補像は、あくまで「声をかける入口」にしてください。

よくある質問に先に答えます

Q1. 費用はどのくらいかかりますか？

混載の導入費用について、今回確認できた一次情報には金額がありません。そのため数字は出せません。棚卸しと相談文づくりは、手元の表計算ソフトと一般的な対話型AIで試せる範囲です。

Q2. どれくらいの期間で形になりますか？

こちらも、事例ページから期間は確認できていません。ただ、今日の初手（棚卸しと一通の相談メール）は30分で動けます。仕組みづくりは相手次第なので、先を急がないでください。

Q3. ITスキルがなくてもできますか？

表をコピーして貼れれば十分です。プログラミングは要りません。むしろ、出力の根拠が元データにあるかを確かめる、現場の目のほうが大事です。

Q4. 配送データをAIに貼って大丈夫ですか？

荷主名、住所、個人名は、エリア名やコードに置き換えてください。社内の情報管理ルールがあれば、その範囲で。迷うときは、貼る前に責任者へ確認するのが安全です。

Q5. 小さな会社でも意味がありますか？

事例集には、地域密着企業として混載化に取り組む富田通商の例があります（参考）。規模の大小だけで決まる話ではないはずです。

ここまでの整理

ここまで読んで「自社だけでやるには手が足りない」と感じた方は、『AI鬼管理｜Claude Code業務自動化トレーニング』（Claude Codeで日々の業務を自動化する実践トレーニング（無料の業務効率化診断あり））のような外部サービスという選択肢もあります。急ぎでなければ、まずは無料のチェックリストで足元を固めるのがおすすめです。

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今日やること

今日の30分で、次の3ステップに絞ってください。

1. 10分：事例を「前提」で読む。 コフジ物流のページ（参考）を開き、本文をコピーして、先ほどの事例読解プロンプトに貼ります。「記載なし」の多い項目が、自社で確認すべきことです
2. 15分：先週分の実績を匿名化して貼る。 配送データの棚卸しプロンプトに貼り、帰り便が空きやすい方面と曜日を一つだけ選びます。元データの行に戻って、AIの指摘が合っているか確かめてください
3. 5分：相談文の下書きだけ作る。 候補像に近い相手を一人思い浮かべ、相談メールの下書きを作って保存します。送るのは明日で構いません

編集長メモ：ヘリックス（執筆者について）

コフジ物流の個別の中身は、一次情報の範囲では「混載便の成功事例と改善事例がある」としか言えません。だからこそ、ページを読む型とデータの棚卸しを渡しました。全部読む前に、帰り便の空く方面を一つ決めてみてください。

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