はじめに

前回の記事では、Transportation Management System (TMS) の進化とデータ駆動型物流の重要性を解説し、ビッグデータとリアルタイム分析の役割を紹介しました。第2回では、TMSのユーザー体験（UX）とデータ可視化に焦点を当てます。優れた直感的なダッシュボードは、物流管理者やドライバーが迅速に意思決定を行い、効率を最大化する鍵です。この記事では、ダッシュボード設計の原則と、ReactおよびPlotlyを使用した実践的な可視化例を紹介します。物流システムのUI/UXに興味のある開発者やデザイナー向けの内容です。

TMSにおけるユーザー体験の重要性

TMSのユーザー体験は、システムの有効性を大きく左右します。物流管理者、倉庫スタッフ、ドライバー、顧客など、複数のユーザーがTMSを利用するため、直感的なUIとデータ可視化が不可欠です。優れたUXは以下の利点をもたらします：

効率向上：直感的な操作で学習コストを削減。
意思決定の迅速化：リアルタイムデータで迅速な対応を支援。
エラー削減：明確なインターフェースで操作ミスを防止。
顧客満足度向上：顧客向けの追跡画面で透明性を提供。

例：Amazonの配送追跡画面は、顧客にリアルタイムの配送状況を提供し、信頼感を高めています。

ダッシュボード設計の原則

TMSのダッシュボードを設計する際、以下の原則を考慮します：

シンプルさ：重要な情報（配送状況、遅延率、コスト）を一目で把握できる。
アクセシビリティ：デバイス（PC、モバイル）間で一貫した操作性。
リアルタイム性：最新のデータを即座に表示（例：リアルタイム追跡）。
カスタマイズ性：ユーザーが必要な情報を選択可能。
視覚的明瞭さ：グラフや色分けで情報を強調。

例：物流管理者のダッシュボードは、配送件数、遅延率、車両稼働率をグラフで表示し、異常があれば赤で警告。

使用する技術

TMSのダッシュボード構築には、以下の技術が適しています：

React：動的でインタラクティブなUIを構築。
Plotly：柔軟で視覚的に魅力的なデータ可視化。
Tailwind CSS：迅速でレスポンシブなスタイリング。

ダッシュボードの実装例

以下は、ReactとPlotlyを使用して、TMSの配送パフォーマンスを可視化するダッシュボードを構築する例です。このダッシュボードは、模擬データを使用して配送件数と遅延率を表示します。

プロジェクト構造

tms_dashboard/
├── public/
│   └── index.html
├── src/
│   ├── App.js
│   ├── components/
│   │   └── Dashboard.js
│   └── index.js
├── package.json
└── tailwind.config.js

依存関係

package.json：

{
  "dependencies": {
    "react": "^18.2.0",
    "react-dom": "^18.2.0",
    "plotly.js": "^2.27.0",
    "react-plotly.js": "^2.6.0",
    "tailwindcss": "^3.4.1"
  },
  "scripts": {
    "start": "react-scripts start",
    "build": "react-scripts build"
  }
}

インストール：

npm install

メインファイル（index.html）

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>TMSダッシュボード</title>
  <link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/tailwindcss@2.2.19/dist/tailwind.min.css" rel="stylesheet">
</head>
<body>
  <div id="root"></div>
</body>
</html>

Reactコンポーネント（App.js）

import React from 'react';
import Dashboard from './components/Dashboard';

function App() {
  return (
    <div className="container mx-auto p-4">
      <h1 className="text-3xl font-bold mb-4">TMSダッシュボード</h1>
      <Dashboard />
    </div>
  );
}

export default App;

ダッシュボードコンポーネント（Dashboard.js）

import React, { useEffect, useState } from 'react';
import Plot from 'react-plotly.js';

const Dashboard = () => {
  const [data, setData] = useState([]);

  // 模擬データ取得（実際はAPIから取得）
  useEffect(() => {
    const mockData = [
      { date: '2025-08-01', deliveries: 120, delayRate: 5 },
      { date: '2025-08-02', deliveries: 150, delayRate: 8 },
      { date: '2025-08-03', deliveries: 130, delayRate: 3 },
      { date: '2025-08-04', deliveries: 170, delayRate: 10 },
      { date: '2025-08-05', deliveries: 160, delayRate: 7 },
      { date: '2025-08-06', deliveries: 140, delayRate: 4 },
      { date: '2025-08-07', deliveries: 180, delayRate: 9 }
    ];
    setData(mockData);
  }, []);

  // Plotlyグラフデータ
  const plotData = [
    {
      x: data.map(d => d.date),
      y: data.map(d => d.deliveries),
      type: 'scatter',
      mode: 'lines+markers',
      name: '配送件数',
      line: { color: 'blue' }
    },
    {
      x: data.map(d => d.date),
      y: data.map(d => d.delayRate),
      type: 'scatter',
      mode: 'lines+markers',
      name: '遅延率 (%)',
      yaxis: 'y2',
      line: { color: 'red' }
    }
  ];

  const layout = {
    title: '配送パフォーマンス',
    xaxis: { title: '日付' },
    yaxis: { title: '配送件数', side: 'left' },
    yaxis2: { title: '遅延率 (%)', side: 'right', overlaying: 'y' },
    grid: { rows: 1, columns: 1 }
  };

  return (
    <div className="bg-white p-6 rounded-lg shadow-md">
      <h2 className="text-xl font-semibold mb-4">配送状況の概要</h2>
      <Plot data={plotData} layout={layout} style={{ width: '100%', height: '400px' }} />
      <div className="mt-4">
        <h3 className="text-lg font-semibold">最新データ</h3>
        <table className="w-full table-auto">
          <thead>
            <tr className="bg-gray-100">
              <th className="px-4 py-2">日付</th>
              <th className="px-4 py-2">配送件数</th>
              <th className="px-4 py-2">遅延率 (%)</th>
            </tr>
          </thead>
          <tbody>
            {data.map((item, index) => (
              <tr key={index} className="border-t">
                <td className="px-4 py-2">{item.date}</td>
                <td className="px-4 py-2">{item.deliveries}</td>
                <td className="px-4 py-2">{item.delayRate}</td>
              </tr>
            ))}
          </tbody>
        </table>
      </div>
    </div>
  );
};

export default Dashboard;

実行方法

プロジェクトをセットアップ：

npx create-react-app tms_dashboard
cd tms_dashboard
npm install react-plotly.js plotly.js tailwindcss

src/App.jsとsrc/components/Dashboard.jsを上記のコードで置き換え。
public/index.htmlを更新。
アプリケーションを起動：
```
npm start
```
ブラウザでhttp://localhost:3000にアクセス。

表示内容：

グラフ：配送件数（青）と遅延率（赤）を折れ線グラフで表示。2つのY軸を使用し、データ比較を容易に。
テーブル：最新の配送データを一覧表示。
デザイン：Tailwind CSSでレスポンシブかつモダンなUI。

解説：

React：動的UIを構築し、状態管理でデータを更新。
Plotly：折れ線グラフで配送パフォーマンスを可視化。
Tailwind CSS：迅速なスタイリングで視覚的明瞭さを確保。

実際のTMSでは、APIからリアルタイムデータを取得（例：Flaskバックエンド）し、WebSocketで動的更新を追加します。

ダッシュボードの改善アイデア

このダッシュボードをさらに強化する方法：

リアルタイム更新：WebSocketで配送状況を動的に更新。
インタラクティブ性：フィルタやドリルダウン機能を追加。
モバイル最適化：レスポンシブデザインをさらに強化。
カスタムウィジェット：ユーザーが表示項目を選択可能。

まとめと次回予告

この記事では、TMSのユーザー体験とデータ可視化の重要性を解説し、ReactとPlotlyを使用した直感的なダッシュボードの構築例を紹介しました。優れたダッシュボードは、リアルタイム追跡や意思決定を加速します。次回は、IoTとAPIを活用したリアルタイム追跡システムの構築方法を解説し、Pythonで模擬GPSデータを扱う実践例を紹介します。

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