毎日の配送ルートを特定のベテラン配車担当者が経験で組んでおり、不在時には効率が落ちて配送遅延も発生していました。ドライバーごとの配送効率にもばらつきがあり、残業時間と燃料費の増加が経営を圧迫していました。

アスタは、配送先、時間指定、荷物量、車両の積載量、GPSログ、交通情報を整理し、AIが車両割り当てと配送順を自動生成する仕組みを構築しました。ルートをドライバーのスマートフォンへ送る運用により、配車時間を1日3時間、総走行距離を約15％、平均残業時間を20％削減しました。

クライアント概要

抱えていた課題｜ベテランがいなければ、効率的な配車を組めない

AI導入前に確認したのは、表面上の作業時間だけではありません。判断がどこに集中し、現場や顧客、経営へどのような影響が広がっているかを整理しました。

配車判断が一人の頭の中にあった

配送先の位置だけでなく、納品時間、荷物量、車両の積載量まで考えてルートを組むには経験が必要でした。判断手順が共有されておらず、担当者の不在が配送品質へ直結していました。

ドライバーごとに走行距離と所要時間がばらついた

同じ配送件数でも、回る順番や道路の選び方で効率は変わります。経験の浅いドライバーでは遠回りが増え、遅延や残業につながることがありました。

燃料費と長時間労働が同時に経営を圧迫していた

非効率な走行は燃料費を増やすだけでなく、ドライバーの労働時間も延ばします。必要だったのは、最短距離だけでなく、現場の制約を満たす実行可能な配送計画でした。

アスタの支援内容｜データと現場運用を一つの流れにする

アスタは、AIツールを入れることだけを目的にせず、現在の業務、利用できるデータ、導入後に人が確認する範囲を整理しました。そのうえで、AIの出力が日々の具体的な行動へつながるよう、次の流れで仕組みと運用を整えています。

1．配車担当者が考慮する条件を整理

住所だけでなく、時間指定、荷物の重量、車両の積載上限など、日々の配車で守る条件を洗い出しました。暗黙の判断も計算へ反映できる形にします。

本事例では、次の情報を判断材料として整理しました。

• 配送先の住所と納品指定時間
• 荷物の量・重量と車両の積載可能量
• 過去の走行データ（GPSログ）
• リアルタイムの渋滞・交通情報

2．走行実績と交通情報をデータ化

過去のGPSログから実際の所要時間や走行傾向を確認し、リアルタイムの渋滞・交通情報も組み合わせられる状態を整えました。

3．車両割り当てと配送順を自動生成

その日の配送リストを読み込むと、AIが制約を満たす車両の割り当てと、短い時間で回れる配送順を算出します。配車担当者は結果を確認して必要な調整を行います。

4．スマートフォンへルートを送信

確定したルートをドライバーのスマートフォンアプリへナビゲーションとして送ります。配車表の作成だけで終わらせず、実際の運行まで同じ情報をつなげました。

得られた成果｜総走行距離15％、平均残業時間20％を削減

配車案の作成時間は1日あたり3時間短縮され、担当者が不在でも一定の基準で計画できるようになりました。総走行距離は約15％短縮し、燃料費の削減にもつながっています。

ドライバーの平均残業時間も20％減り、経験の浅い人でもベテランに近い効率で配送できるようになりました。配車計算だけでなく、ドライバーが迷わず走れる情報共有までつないだことが、労働環境の改善につながっています。

ご担当者様の声

「配車担当の負担が減っただけでなく、ドライバーの労働環境改善にも直結した。燃料費の削減効果も大きく、投資回収は想定より早かった。」

物流・運送業で検討できるAI活用テーマ

物流・運送業では、配車、車両、荷役、安全、顧客対応、収支が密接につながっています。道路状況や当日の変更も起こるため、AI案を人が確認・変更できる運用として設計することが重要です。

アスタは特定のAIツールを導入することから始めず、経営課題と現場業務を確認し、効果を見込めるテーマを整理します。小さく試したうえで、データ、確認手順、担当者の役割まで整え、現場で使われる状態へ伴走します。

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