ラストマイルオペレーションの革新、技術、経済性：オペレーションズマネジメントにおける研究の呼びかけ

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:LMO研究のフレームワークと研究課題の整理に有用。

🏢実務担当者:配送ネットワークの効率化と持続可能性の両立に示唆。

🏛政策担当者:都市物流の規制やインフラ整備の検討に参考。

ラストマイル業務（LMO）とは、財・サービスの配送における重要な最終段階に関わるプロセスであり、小売、フードサービス、ヘルスケア、人道支援サービス、エネルギー配給、電気通信、公共サービスなど、経済の主要セクターに広く関連している。これらの業務は、これらのセクターにおけるコスト、雇用、経済産出の大部分を占めている。例えば、ラストマイル配送のみに関わる世界の経済産出は、年間1650億ドルと評価され、年間約10%で成長している（InsightAce Analytic 2024）。近年の数十年間で、LMOの進化の速度は加速している（Agatz et al. 2024; Boutilier and Chan 2022; Boyer and Hult 2005; Dreischerf and Buijs 2022; He and Goh 2022; Lyu and Teo 2022）。技術主導のイノベーションは、LMOの計画、設計、実行における根本的な変化を促進し、これらの業務の経済性に重要な影響を与えている。ラストマイルを最終利用者まで拡張することで、利便性、アクセシビリティ、信頼性が向上した。例えば、Ziplineは、遠隔地域のコミュニティに救命製品を安全に配送するドローンを導入した（Ackerman and Koziol 2019）。ヨーロッパとアフリカの増加する数の薬局には、重要な医薬品への24時間365日のアクセスを可能にするスマートロッカーが装備されている（Gobir et al. 2024）。スマートフォンアプリに基づくプラットフォームを活用したいくつかのイノベーションは、ラテンアメリカの都市の近隣にある小さな街角の店舗に、日用品やその他の家庭用必需品を地元住民に販売・配送する手段を提供した（Escamilla et al. 2021）。人工知能を活用した他のイノベーションは、車両ルーティングツールや倉庫・フルフィルメント自動化（Ocadoのシステムなど（Mason 2019））、配送プロセスへのリアルタイムのコミュニケーションと可視性を提供するトラック・アンド・トレースシステム（InstacartやUber Eatsなど）、実需に先立って特定のエリアに在庫を移動させる先取り出荷アルゴリズム（Chen and Graves 2021）、および第三者サービスとの統合ツール（ClickPostやShipEngineによって成功裏に展開）に応用されている。しかしながら、かなりの課題が残っている。例えば、短い時間枠と多くの分散した場所への高い配送量のため、LMOには人為的ミスの余地がほとんどない。しかし、多くの企業がこれらのサービスを提供するために低技能、一時的、またはクラウドソース化された労働力を活用する傾向があるため、パフォーマンスと労働者の可用性には高いばらつきがある。LMOはまた、人件費の上昇、配送失敗、より要求の厳しい顧客、車両および駐車規制に一部起因して、高コストである。LMOにおける学術研究はオペレーションズ・リサーチにおいて長い伝統を持つが（例えば、Agatz et al. (2011)、Otto et al. (2018)、Boysen et al. (2019)、Reed et al. (2022)を参照）、LMOは、社会技術システム内でのプロセス理解と管理を必要とするオペレーション問題としてほとんど考慮されてこなかった。この必要性は明らかであり、管理的、経済的、社会技術的課題がLMOの成功の主要な決定要因であることを示す証拠が増えている。配送労働者は、都市環境においてルーティングアルゴリズムによる推奨を大部分無視することが指摘されており（Liu et al. (2023)）、労働条件はますます社会的および企業の関心事となっており、顧客体験は多くの場合において満足のいくものではない。さらに、LMOは、排出、交通渋滞、公共駐車スペースの乱用などの負の外部性と関連している。運用コストも非常に高く、多くの場合、食料品の宅配などではLMOが赤字になる点にまで達することがある。そして、広範な技術的イノベーションがあった一方で、その多くは大規模な拡張に失敗しているように見え、これは潜在的にプロセスの観点からのLMOの理解不足に起因する可能性がある。我々は、これらの課題をよりよく理解し、また最近のイノベーションの応用に基づく新しい運用慣行とビジネスモデルを提案するための新しい研究を必要としている。そのような研究には、オペレーションズ・リサーチにおける伝統的な研究を超えた、LMO研究の現象的および理論的範囲の拡大が必要である。オペレーションズ・マネジメントに応用されたイノベーションに関する理論は、ラストマイルにおける新しいビジネスモデルを支援する技術のスケーラビリティを取り巻く研究課題を研究するための貴重な基盤を提供できる（Arthur 1994）。同様に、技術、生産性、雇用を検討する理論モデルは、イノベーションがラストマイル環境における仕事の性質をどのように変えるかを理解するための基盤を提供できる（Autor et al. 2003; Autor 2015）。また、取引および情報コスト理論を使用して、技術的イノベーションがラストマイルにおける組織の境界と組織の性質をどのように変えるかを理解する機会も追加で存在する（Afuah 2003）。この分野におけるイノベーションの合流、パフォーマンスを決定する多次元の現象、およびオペレーションズ・マネジメント分野の理論からの視点は、オペレーションズ・マネジメントの学術コミュニティが恩恵を受けるLMOにおける研究プログラムを形成する機会を提供する。これは、「ラストマイル業務におけるイノベーション、技術、および経済」に関する特集号の論文募集における我々の主な目標の一つであった。この特集号のもう一つの目的は、LMOの理解を深めるための研究アジェンダを正式に策定し、研究の将来の方向性を提供することであった。そのために、セクション2では、オペレーションズ・マネジメントの文脈において、これらの業務、その機能、特徴的な特性、および課題をより深く掘り下げる。次に、セクション3では、LMOにおける最も緊急の課題に取り組み、この取り組みで対処すべきオペレーションズ・マネジメントにおける知識ギャップを特定するための研究機会を拡張する。セクション4では、これまでに生み出された勢いを基に構築し、オペレーションズ・マネジメント内の知識領域としてLMOをさらに前進させるための結論、推奨事項、および潜在的なイニシアチブで締めくくる。その際に、特集号のいくつかの論文を、LMO領域で行われ得る研究の模範例として紹介する。LMOは、エージェント（例えば、消費者、利用者、患者、労働者、組織）によって引き起こされるプロセスで構成され、エージェントが選択した場所と時間（または期間）でこのエージェントへのサービスの提供を可能にする。LMOは、プロセスに参加し価値を共創するエージェントとの相互作用を含み、定義上、異なるサービスプロセスを含む（Sampson and Froehle 2006）。これらのプロセスは、エージェントのサービス要求によって引き起こされ、エージェントが選択した時間にエージェントが選択した場所でサービスを提供するために必要な財および/または有形リソース（人、設備）の準備と移動を含む。LMOの重要な特性は、エージェントがサービスの提供場所と時間を選択し、サービスの提供が少なくとも部分的にエージェントとの同場所配置を必要とするという事実である。我々は、LMOが、関連する顧客の共創活動の性質と範囲が大きく異なる2つの主要なカテゴリに分類できると提唱する（Sampson and Froehle 2006）：財中心とエージェント中心である。財中心のLMOは、選択された場所と時間でのエージェントへの財へのアクセス提供を含み、その場所への財（例えば、食料品、食事）およびリソース（例えば、配送バン、配送員）の準備と移動を含む。典型的な例は、消費者宅への電子商取引の配送であろう。エージェントのインプットは限られており、主に必要な財（製品選択と数量）と配送（時間と場所）に関する情報、および財の受領中の提供者との軽微な相互作用を含む。中核的な付加価値は、エージェントが選択した場所と時間への財の移動である。財中心のLMOは「配送サービス」に対応し、最も多くの研究の注目を集めてきた。エージェント中心のLMOは、選択された場所と時間でのエージェントへのより一般的なサービスの提供を含み、その場所へのサービス提供リソース（例えば、人、設備、在庫）の準備と移動を含む。典型的な例は、エージェントが選択した場所でのエージェント所有の機器の修理の実行であり、技術者、工具、および在庫（スペアパーツ）のエージェントの場所への移動を含む。別の例は緊急救急車サービスであり、設備（車両、医療機器）、医療スタッフ、および在庫（医療用品）のエージェントの場所への移動を含む。エージェントのインプットは substantial であり、必要なサービス、サービス提供時間と場所、およびエージェントのリソースに関する情報、ならびにエージェントの場所での関連するサービス共創活動への関与を含む。中核的な付加価値は、エージェントのインプット（例えば、エージェント所有の機器、エージェント自身）の変革である。典型的には、カスタマイズのレベルとエージェントの共創は、財中心からサービス中心のLMOへと増加し、一方で取引量は減少する。LMOプロセスは、オペレーションの管理に独自の課題を提起する一連の特徴的な特性によって特徴付けられる。LMOの概念化と既存の文献に基づいて、我々はLMOの特徴的な特性と関連する課題を表1に要約する。編集後記の残りは、この枠組みに対してLMOを議論し、特徴的な特性と課題のいくつかをより詳細に扱う。LMOプロセスの独自性、その普及と広範な経済的関連性、および未解決のままの管理的課題は、オペレーションズ・マネジメント分野内でのLMOの特定の研究プログラムの開発を共同で動機付ける。非常に多様な地理的領域をカバーする必要性があり、特定の課題がある：多数の独立したリソース（下請け業者、クラウドソース化された労働力、在庫、契約またはレンタルされた設備、第三者プラットフォームを含む）への依存が、

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Last mile operations (LMO), the processes involved in the critical last stage of delivering goods and services, have widespread relevance across major sectors of the economy, including retail, food services, healthcare, humanitarian services, energy distribution, telecommunications, public services, and others. These operations account for a significant portion of the costs, jobs, and economic output in these sectors. Global economic output involving last mile deliveries alone, for instance, is valued at $165 billion per year and is growing at about 10% per year (InsightAce Analytic 2024). Recent decades have witnessed an acceleration in the rate of evolution of LMO (Agatz et al. 2024; Boutilier and Chan 2022; Boyer and Hult 2005; Dreischerf and Buijs 2022; He and Goh 2022; Lyu and Teo 2022). Technology-driven innovations have catalyzed profound changes in the planning, design, and execution of LMO, with significant implications for the economics of these operations. Extending the last mile to the final user has increased convenience, accessibility, and reliability. Zipline, for example, has introduced drones to safely deliver lifesaving products in remote communities (Ackerman and Koziol 2019). An increasing number of pharmacies in Europe and Africa have been equipped with smart lockers to allow 24/7 access to critical medicines (Gobir et al. 2024). Some innovations leveraging platforms based on smartphone apps have given small corner stores in neighborhoods in cities across Latin America the means to sell and deliver daily groceries and other household staples to local residents (Escamilla et al. 2021). Other innovations, leveraging artificial intelligence, have found applications in vehicle routing tools and warehouse and fulfillment automation (such as Ocado's system (Mason 2019)), track-and-trace systems that provide real-time communications and visibility into delivery processes (such as Instacart and Uber Eats), anticipatory shipping algorithms to move inventories to specific areas ahead of realized demand (Chen and Graves 2021), and integration tools with third-party services (successfully deployed by ClickPost and ShipEngine). However, considerable challenges remain. For example, because of short time frames and high delivery volumes to many dispersed locations, LMO have little room for human error. Yet, since many firms tend to tap into low-skilled, temporary, or crowdsourced labor to provide these services, there is high variability in performance and worker availability. LMO are also expensive, due in part to rising labor costs, delivery failures, more demanding customers, and vehicle and parking restrictions. Although academic research in LMO has a long tradition in Operations Research (see e.g., Agatz et al. (2011), Otto et al. (2018), Boysen et al. (2019) and Reed et al. (2022)), LMO have barely been considered as an operations problem that requires process understanding and management within a sociotechnical system. The need for this is apparent, as increasing evidence points to managerial, economic, and sociotechnical challenges as major determinants of LMO success. Delivery workers have been noted to largely ignore the recommendations by routing algorithms in urban settings (Liu et al. (2023)); working conditions are an increasing societal and corporate concern; and customer experiences are less than satisfactory in many cases. Further, LMO are associated with negative externalities such as emissions, traffic congestion, and the abuse of public parking space. Operational costs are also very high—often up to a point where LMO are loss-making, such as in grocery home delivery. And, while there have been extensive technological innovations, many seem to fail in scaling at large, which could potentially be due to a poor understanding of the LMO from a process perspective. We need new research to better understand these challenges, as well as to propose new operational practices and business models based on the application of recent innovations. Such research requires a broadening of the phenomenological and theoretical scope of LMO research beyond traditional work in Operations Research. Theories on innovation applied to Operations Management can offer a valuable foundation to study research questions surrounding the scalability of technologies to support new business models in the last mile (Arthur 1994). Similarly, theoretical models examining technology, productivity, and employment can provide a foundation to understand how innovations can change the nature of work in last-mile settings (Autor et al. 2003; Autor 2015). Additional opportunities also exist to use transaction and information cost theories to understand how technological innovations may change organizational boundaries and the nature of organizations in the last mile (Afuah 2003). This confluence of innovations in the field, the multidimensional phenomena that determine performance, and the perspectives from theories from the operations management field provide an opportunity to shape a research program in LMO that will benefit from the Operations Management academic community. This was one of the main goals of our call for papers for the special issue on “Innovations, Technologies, and the Economics of Last-Mile Operations.” Another objective of this special issue was to formalize a research agenda and offer future directions for research to advance our understanding of LMO. To that end, in Section 2, we delve deeper into these operations, their functionalities, distinctive features, and challenges in the context of Operations Management. Then, in Section 3, we expand on research opportunities to tackle the most pressing challenges in LMO and identify knowledge gaps in Operations Management to be addressed in this endeavor. We close in Section 4 with conclusions, recommendations, and potential initiatives to build on the momentum created so far and further advance LMO as a knowledge area within Operations Management. In doing so, we introduce the several papers in the special issue as exemplars of research that can be done in the LMO domain. LMO are made of processes triggered by an agent (e.g., consumer, user, patient, worker, organization) that enable the provision of a service to this agent at the agent's selected location and time (or time period). LMO involve interactions with the agent—who participates in the process and co-creates value—and, by definition, comprise different service processes (Sampson and Froehle 2006). These processes are triggered by an agent's request for service and include the preparation and movement of goods and/or tangible resources (people, equipment) required for providing the service to the agent's selected location at the agent's selected time. A key trait of LMO is the fact that agents select the location and time of the provision of the service and that the provision of the service requires at least in part co-location with the agent. We submit that LMO can be classified into two main categories that differ significantly in the nature and extent of the associated customer co-creation activities (Sampson and Froehle 2006): goods-focused and agent-focused. Goods-focused LMO entails the provision of agent access to goods at a selected location and time, involving the preparation and movement of goods (e.g., groceries, meals) and resources (e.g., delivery vans, delivery people) to that location. A typical example would be e-commerce deliveries to consumer homes. Agent inputs are limited, primarily including information about the required goods (product selection and quantities) and delivery (time and location), as well as engaging in minor interactions with the provider during goods reception. The core value added is the movement of the goods to the agent's selected location and time. Goods-focused LMO correspond to “delivery services” and have received most research attention. Agent-focused LMO entail the provision of more general services to an agent at a selected location and time, involving the preparation and movement of service provision resources (e.g., people, equipment, inventory) to that location. A typical example would be performing repairs of equipment owned by the agent at its selected location, involving the movement of technicians, tools, and inventory (spare parts) to the agent's location. Another example would be an emergency ambulance service, which involves the movement of equipment (vehicle, medical instruments), medical staff, and inventory (medical supplies) to the agent's location. Agent inputs are substantial, including information about the required service, service delivery time and location, and agent's resources, as well as engaging in relevant service co-creation activities at the agent's location. The core value added is the transformation of the agent's inputs (e.g., agent-owned equipment, the agent self). Typically, the level of customization and agent co-creation increases from goods-focused to service-focused LMOs, while the transaction volumes decrease. LMO processes are characterized by a set of distinctive features that raise unique challenges for the management of operations. Based on our conceptualization of LMO and extant literature, we summarize LMO's distinctive features and associated challenges in Table 1. The remainder of the editorial will discuss LMO against this framework and address in more detail several of the distinctive features and challenges. The distinctiveness of LMO processes, their pervasiveness and widespread economic relevance, and the managerial challenges that remain unaddressed jointly motivate the development of a specific research program for LMO within the field of Operations Management. Need to cover very diverse geographical areas, with specific challenges: Reliance on a large number of independent resources (including subcontractors, crowdsourced labor, inventory, contracted or rented equipment, third-party platforms) has th

• openalex https://doi.org/10.1002/joom.1355first seen 2026-08-02 18:31:45