AI活用による配送ルート最適化、6ヶ月後レポート

背景・課題

中堅物流会社A社では配送業務の効率悪化が問題となっていました。長年の経験則による配車が中心で、特に金曜夕方や悪天候時は大きな遅延・経費増加が常態化。新人スタッフでも運用しやすい体制・データに基づいた改善策導入の要望がありました。

AI活用ソリューション

まず既存の配車データ3年分を分析。AIによるルート探索は各車両のサイズ・積載率、取引先ごとの時間指定、ドライバーのスキル・経験値を考慮した配車アルゴリズムを試作。PoC時はスタッフのアドバイスを優先し、AI提案と実運用の差分を記録。改善提案の根拠や制約事項を現場会議で毎週共有・調整、AIの出力根拠（どの点を考慮したか）も逐一フィードバック。運用6ヶ月後に、効果検証を行いました。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

効果として、単月配車コスト約4.3%削減、平均待機時間7%短縮を達成。アンケートに基づく社内・顧客コメントや実運用例も週報で社内共有。ROIとしては初期投資額を19ヶ月で回収できる見込み。

実事例

AIと現場連携による導入事例。実際の配車担当や現場スタッフの声、顧客アンケート結果を通じ、特に新人運用・悪天候時にAI支援が有効だった点が具体的に紹介されています。定量データや導入ハードル（現場調整負荷）にも触れています。

https://www.nikkei.com/article/DGKKZO68530150X10C23A2TJC000/

さらなる展開

今後は他拠点展開、および倉庫内在庫仕分けへの横展開を計画。現場リーダーが毎月定例で改善要望を提出し、AI側のモデル更新を進める体制構築中。数値だけでなく人的・運用ノウハウも記録し継承することで更なる全社効率化を目指します。

導入ロードマップ

1. 現状調査 - 配車履歴データ収集と、現場ヒアリング（約1ヶ月）を実施。
2. QCD・要件分析 - 取引先ヒアリングや車両制約・人員条件・QCDバランス（品質・コスト・納期）の整理と要件明文化。
3. PoC・テスト運用 - AI配車アルゴリズムの試験運用（約3ヶ月）。現場責任者とのフィードバックループ重視。
4. 運用評価・効果測定 - KPI（コスト・時間・満足度）実測・アンケート分析・社内外報告。
5. 本格導入・他拠点展開 - 課題点修正後、本番リリースへ。以後、他拠点や他業務向け横展開も段階的に検討。