ドライバー不足に備えて配送業界が取り組むべきこと

From:朴成浩

あけましておめでとうございます。本年もどうぞよろしくお願い致します。

本年、私は45歳になります。

冒頭、こんなことを申し上げたのは、実はこれは非常に意味のあることだからです。

皆様はドライバーの退職が何歳から始まるかご存じでしょうか？

ドライバーは免許を必要とする高度な専門職なので、実はいきなりドライバーになる人は少ないのです。

当然、10代、20代のうちはドライバーをやめていく人より、新しくドライバーになる人の方が多いので、基本的に若い世代は年を重ねるごとにドライバー人口が増えていく、ということになります。

では、ドライバーが減っていく、つまり、新しくドライバーになる人より、ドライバーをやめていく人の方が多くなるのは一体、何歳が境目になるのでしょうか？

より深刻化していくドライバー不足問題

国交省やトラック協会が各種の統計情報を発表していますが、ここから、過去10年間の世代別のトラックドライバー人口の推移を分析してみると、大体、30代くらいまではドライバーをやめていく人よりも新しくドライバーになる人が上回ります。

つまり、10年前の20代のドライバーの数よりも、今現在、30代のドライバーの数の方が多い、ということです。

これが均衡し、減少に転じるのが実は40代なのです。つまり、今、40代のドライバーの方で10年後には何らかの理由でドライバーをやめてしまう人の数が、今40代でこれから新しくドライバーになる人の数を上回る、ということになります。

40代真ん中の45歳というのは、ある意味、ドライバー人口のピークというわけですね。ドライバーの「定年」は40代から始まる、と言っても良いかもしれません。

さて、恐ろしいのはここからです。

冒頭、私の年齢の話をしました。私はいわゆる「団塊ジュニア」のど真ん中の世代です。この世代は、今現在、ドライバーに限らず、最も多くの労働者を世の中に供給している世代になります。

今まではこの、労働人口の最大のボリュームゾーンは「黒字」でした。大量に人数のいるこの世代から新しくドライバーになる人がたくさんいたので、実際、マクロで見ればなんだかんだでドライバー人口は今までのところ目立った減少は表れていません。

現在の「ドライバー不足」はいわば需給の問題で、ドライバー人口という「供給」以上に、通販や多頻度小口化などによる輸送の「需要」が増えたため引き起こされている面が大きいわけです。

（なお、需要が増えているとは言っても、決して「輸送量」つまり「貨物量」そのものが大きく増えているわけではないことは注意が必要です。「貨物量」が増えないのに輸送の「負荷」は増える、弊社の松浦いわく「１＋１が２にならない」。こういう直感に反することが起こるのが輸配送の難しいところです）

しかしながら、これから起こることは全く様相が異なります。労働者人口の最大のボリュームゾーンである団塊Jr世代が40代後半に突入し、ドライバー職の「定年」を迎え始めるのです。

団塊世代の引退のときも代替労働者の問題がクローズアップされましたが、このときはまだジュニア世代という代わりがいました。しかし、もはや今回は後に代わりはありません。たとえば、私たち1970年代前半生まれの世代は1歳あたり約200万人もの人がいますが、これが今の20代、1990年代生まれとなると年間にたった120万人程度しかいないのです。

真の「ドライバー不足」とは「団塊ジュニアの引退問題」である。そして、それがいよいよ顕在化してくる、2017年はそういう年なのです。

人口減でやるべきは生産性の向上ではない

「ドライバー不足」をクローズアップしましたが、もちろん、不足するのはドライバーだけではありません。幹部社員の多くが元ドライバーという企業は少なくないことでしょう。

ドライバーはいわばロジスティクス企業の「足腰」です。ドライバーが少なくなるということは、ロジスティクスの根幹に関わるありとあらゆる人材が減少することである。これは覚悟しておいた方が良いでしょう。

では、こうしたロジスティクス人材の減少を見据えてどういう準備をしておくべきでしょうか？

最近、よく人口減に備えて生産性を向上させよう、という議論を見ます。要は今までと同じ仕事をより少ない人数でもこなせるようにしよう、ということですが、本当にそんなことが可能なのでしょうか？

たとえば、流行りの「AI」なんかを導入すればそんなにポンと簡単に生産性が上がると、あなたは本当に信じていますか？

個人的な意見になりますが、ことロジスティクスにおいてはよほどのことでもない限り生産性の劇的な向上は難しい、というのが、今までこの仕事に携わってきた率直な実感です。

ロジスティクスは高度に労働集約的な産業であり、「人が主役」の産業です。たとえば製造業では機械化・無人化によって生産性を大幅に向上させることも可能ですが、ロジスティクスにおいて全面的に同様のことを実現するのは技術的にもコスト的にも困難でしょう。

人もいない、機械化も難しい・・・となると、一体、どうすれば良いのでしょうか？

私は、重要になるのは「誰でもできる化」であると考えます。知識や習熟度などの点で今までは戦力と考えられなかった人たちを、うまく戦力化する「仕組み」を構築するということです。

もし、今までは長年の業務経験を経ないとできなかった仕事を入社間もない若手や新人でもできるようになれば、単に人手の不足を解消するだけではなく、仕事の領域自体を大きく広げていくことさえできると思いませんか？

もちろん、弊社はソフトウェアによってこういう仕組みを提供しようとしているわけですが、私は、こういうことを実現するのは決してAIやITだけとは考えません。会社によっては、簡潔で要を得た業務ルールの整備であったり、社内教育の仕組みであったり、いろいろなやり方があると思います。

いずれにしても「未経験者でもすぐに戦力化するにはどうすれば良いか？」という問題意識が重要であると思います。生産性の「向上」ではなく「底上げ」。これが人口減社会に備えて本当にやるべきことであると思います。

新年早々、長文にお付き合い頂き誠にありがとうございました。本年も日本のロジスティクス業界に大きく貢献できるよう一同邁進したいと思いますので、どうぞよろしくお願い申し上げます。

2017年1月
株式会社ライナロジクス
代表取締役 朴成浩

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