難しいビジネス問題を斬新な数理手法をソフトウェア化したアルゴリズムでどう解決するか。物流の世界でアルゴをどう使うか。
1. なぜ物流とアルゴか

2. 物流問題と解決のマッチング
　2.1　物流ネットワーク全体を見よう
　2.2　問題解決のマップ
　2.3　Edelmanケース1:　スペインのファーストファッションZARA

3. 拠点配置問題
　3.1　拠点配置問題とサプライチェーン
　3.2　拠点配置の分析例
　3.3　拠点配置の基本ロジック
　3.4　拠点配置最適化モデル
　3.5　拠点配置の事例
　3.6　拠点配置の特殊例
　3.7　分析用データの準備と加工
　3.8　Edelman ケース2： ヨーロッパの宅配便　TNT Express

4. 配車問題
　4.1 配車問題とは
　4.2　配車問題の分類
　4.3　走行距離と時間の計算
　4.4　配車問題の解法
　4.5　配車事例と投資効果
　4.6　Edelmanケース3：　米国の宅配事情　UPS と FedEx
　
5. エクセル・ソルバーによるによるモデル構築
　5.1　中継倉庫の出荷問題
　5.2　線形計画モデルの構築
　5.3　エクセル・ソルバーによる最適化計算
　5.4　拡張案の分析

6. 倉庫内の物流問題
　6.1　ピッキングの問題
　6.2　ロボットによるピッキング最適化
　6.3　製品の配置問題
　6.4　棚の配置問題
　6.5　Edelmanケース4：　宗教のモデル化　サウジアラビア宗教省

7. モデルによるネット通販と運送業の分析
　7.1　アマゾン・ドットコムの物流ネットワーク
　7.2　アマゾン・ジャパンの物流ネットワーク分析
　7.3　宅配便の物流ネットワーク分析
　7.4　「物流危機、官民で夜の荷量を減らせ」での提案
　7.5　革新プロジェクトはMoney Ball方式で立ち上げる

8. 近未来の物流システム
　8.1　広域運送業者の配車システム
　8.2　リアルタイム配車システム
　8.3　鉄道を使った同日配送システム

Appendix
　巡回セールスマン問題
　ビンパッキング問題