大手スーパーマーケットでのAI活用による配送ルート自動最適化プロジェクト

背景・課題

近年、大手スーパーマーケットチェーンにおいては、人手不足や燃料価格の上昇、環境規制強化を背景に配送効率化が重要課題となっています。従来の配送はドライバーや現場担当の経験に依存しがちで、急な欠員や天候悪化時の対応に遅れが生じ、結果として配送遅延やコスト増が発生していました。また、店舗ごとの納品時間指定や渋滞情報、積載制限など制約が多岐に渡るため全体最適を図ることが難しい状況でした。

AI活用ソリューション

AIを活用した配送ルート最適化システムを本部主導で導入。IoTデバイスおよびGPS連携により、過去の配送実績や交通渋滞情報、店舗ごとの需要予測、荷量データをリアルタイム収集。これらのデータをもとにAIがベイズ推定・数理最適化手法（例えば巡回セールスマン問題へのヒューリスティック適用）などで候補ルートを自動算出。社内では主要3拠点で3ヶ月間のPoCを実施し、現場スタッフへのヒアリングによるフィードバックを受けて運用設定値を段階調整、現場事情（ピッキング負荷・車両動線）も反映しシステム本導入。運行管理者やドライバーにも逐次研修を行い「人とAIの協働体制」を重視した運用とした。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

初年度で見積ベース約780万円のコスト削減を達成。また運行の効率化でCO2排出量は前年同月比で7.8%削減。現場からも「運転ルートの可視化」「負荷分散」の意見が寄せられ、翌年度はグループ全拠点への拡大が決定。

実事例

某大手食品スーパーにて本部主導でAIルート最適化を導入。リアルタイムの荷量・渋滞・過去実績を統合し、AIが配車の自動案を提示。3拠点でのPoC後全社展開。定量効果・現場改善事例共に業界で高い評価を得ている。

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC140JC0U3A710C2000000/

さらなる展開

今後は同じアルゴリズムを使い、在庫配送・ラストワンマイル配送や、リコール品一括集荷など販促・品質管理部門と横断した最適化にも活用予定。AIの判断ロジックは随時改善され、自動車両割当・ピッキング計画への展開も進行中。

導入ロードマップ

1. 現状調査・課題整理 - 配送データと業務現場を調査し、課題と改善要求をリストアップ。
2. 社内PoC設計 - 主要拠点でAIルートシステムを限定運用し現場検証。社員やドライバーへのフィードバックを収集。
3. 本社承認・調整 - PoC結果をもとに正式導入予算化、運行ルールや責任範囲を整理。
4. 全社展開・研修 - 全拠点へ導入。担当者への運用トレーニング、稼働状況のモニタリング。
5. 運用最適化・拡張 - 運用効果分析し年度ごとにアルゴリズム調整。他部門・関連業務へ順次拡張。