CLOの選任義務化対策
2026年4月に選任が義務化される「CLO（物流統括管理者）」。
PALは、CLOに必要なデータ基盤の構築から中長期計画の策定、改善活動まで支援します。
こんな課題は
ありませんか？
-
CLOに選任されたが、何をすればいいか分からない
-
中長期計画に
必要なデータがない -
報告用にデータ化するのに
膨大な労力がかかる -
各拠点に機械はあるが
全体像が見えない -
システムはあるがデータが
バラバラで経営報告に使えない -
地方センターの状況が
把握できない
その課題、PALなら
解決できます
課題解決のために、PALができること
01
現状を定量化し、説得力のある中長期ロードマップを策定
まず、各拠点のデータを統合し、物流の現状を可視化します。そのうえで、課題に優先順位をつけ、取り組むべき順番を整理し、経営層に説明できる3〜5年の中長期ロードマップを策定します。
02
既存システムをつなぎ、定期報告に耐えうるデータ基盤を構築
WMS、TMS、ERPなど既存システムのデータを統合し、全社の物流状況を一元管理できるようにします。輸送効率、コスト、安全性など、CLOの定期報告業務に必要な指標をリアルタイムで把握でき、経営層への報告資料をスピーディーに作成できます。
03
実行フェーズまで徹底伴走。成果が出るPDCAサイクルを定着
CLOには、改善施策の「策定」のみならず、実行と成果創出も求められます。PALは、データ統合と分析により、費用対効果の高い施策を特定。実行フェーズまで伴走し、効果を測定しながら次の改善につなげ、成果が出続けるPDCAサイクルを構築します。
04
データ基盤の構築で、関係部署との調整を円滑に
データ基盤により各部署の認識を統一し、建設的な議論を可能にします。物流・営業・生産・情シスなど関係部署との調整を支援し、本社と現場の温度差を解消。全社が同じ方向を向いて改善に取り組める環境を整えます。
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関連するサービス
「アナログ×デジタル」の知見を融合し、現場の課題から経営戦略までを一気通貫で支援。部分最適に留まらない「全体最適」の視点で、お客さまの物流を確実な成果へと導きます。
医療用品通販Ｍ社様
大規模GTPシステムの運用最適化
Core First
導入した搬送ロボットの投資対効果を高めるため、データに基づくPDCA基盤を確立しました。経営層と現場が同一指標で運用できるようになり、生産量と品質の双方で成果を上げています。
取扱い生産量
180％ 向上
仕分け生産性
140％ 向上
仕分け精度
99% 実現
食品スーパー製造加工A社様
アナログ情報のデジタル化による業務分析基盤の構築
Core First
現場に散在するアナログ情報をデジタル化し、論理的な分析を可能にするデータ基盤を構築しました。効果的な施策を迅速に実行できる環境を整えたことで、各種指標が向上しました。
取扱い生産量
147% 向上
庫内生産性
137％ 向上
食品スーパー製造加工A社様
食品製造・物流プロセスの全面可視化と改善基盤構築
物流コンサルティング
製造・荷役・保管・運送のパフォーマンスを可視化し、データ起点の論理的な改善基盤を確立。その結果、取扱い生産量147%向上、運送効率120％向上など、改善を実現しています。
取扱い生産量
147% 向上
庫内生産性
137％ 向上
運送効率
120％ 向上
PALが解決できる課題
CLOの選任義務化対策
中長期計画策定 データ基盤構築 定期報告対応 改善実行支援
サプライチェーン最適化／Scope3対策
拠点間データ統合 CO₂排出量可視化 輸送ルート最適化 物流コスト削減
物流DX投資戦略・最適化
データ分析 PoV（価値検証） 既存システム活用 初期投資ゼロ
2024年問題対策・輸送効率化
輸送可視化 荷待ち時間削減 労働時間管理 CO₂排出量削減
倉庫・センターの省人化・自動化
導入前検証 初期投資ゼロ 現場データ分析 既存資産活用
物流コスト削減・生産性向上
PoV（価値検証） 初期投資ゼロ データ統合基盤構築 現場定着支援
物流の可視化
輸送状況可視化 意思決定支援 課題特定・改善 倉庫・輸送データ統合
データ統合・連携・管理
既存資産活用 意思決定支援 現状診断 戦略策定
