第１章　物流が「たいへん」なのはなぜなのか
物流が担う「波動吸収」
ECサービスでのリードタイムの厳しさ
「to B物流」と「to C物流」のちがい
投資のむずかしさ
職人芸頼りの現状維持でよいのか
物流DXが、課題を解決してくれるのか


第２章　御社ではデータを本当に活用できている、といえますか?
そもそもデータとはなんなのか? データを使うとはどういうことか?
物流現場でデータ活用かが必要になる理由
認識と実数字のちがい
出荷キャパシティとコスト構造
工程改善、自動化プロジェクトにも必要な「データ」

第３章活用事例・効果を知る
活用ツールの選択肢は増えていて、助かってる
よくも悪くも「標準化」 やりやすく、ムリしない運用のすすめ
荷主と現場が共有することで 物流効率が改善される
即時データの取得で日々の対応精度があがる
数字を金額に落としこんだ現場理解の重要性
自直化機器を利用している現場でのデータ活用

第４章　物流自動化の最前線ではなにがおこっているのか
そもそも自動化するとはどういうことか
「なにを」「どの程度」自動化するか
本当にすべての現場で自動化は必要なのか
日本の物流現場と自動化の相性
「うちの現場は特殊」の背景
問われはじめている組み合わせる力
現場にフィットしそうかあたりをつける
自動化の効果は人が減るだけなのか
自動化のセカンド・ウェーブ
自動化のサード・ウェーブ

第５章　失敗しない物流自動化の進め方
「うちも自動化を進めなさい」「まず視察を」という言葉が飛び交っていると要注意
自動化で実現したいことってなに? 目的を明確にする
自社の実現目的をしっかりとみすえる
とにもかくにも、まずは現状把握から
じつは自動化推進にはセオリーがあった
ターゲットは仕分け工程の自動化
チャレンジが期待されるジャンル
社内合意がとれたらプロジェクトはこう進める
要件定義・仕様検討フェーズ
詳細設計フェーズ
マテハン製造・手配・設置工事フェーズ
テスト・トレーニングフェーズ
保守・メンテナンス計画も忘れずに

第６章　ユーザー事例
大手3PL A社の事例
大手食品卸業 B社の事例
中堅部品卸売業 C社の事例
大手3PL事業社 D社の事例
大手通販事業者 E社の事例

第７章　物流領域の近未来
販売と物流の共同作業化が進む
ツール活用の巧拙は 多くの現場で実践可能な戦略
かかわる人員に求められるスキルの変化