アサヒロジスティクス様の配送最適化事例｜AI導入で輸送効率向上！
目次
アサヒロジスティクス様の配送最適化事例｜AI導入で輸送効率向上！
課題事例
こんにちは、株式会社feer広報部です！
今回は運輸業、物流業の中小規模企業様でよく見られる物流の2024年問題に対応する配送計画の最適化について、AI活用での解決事例をご紹介いたします。
📋 今回の企業様の事例
実際のアサヒロジスティクス株式会社様（運輸業・従業員5,000名以上）では、どんな課題があったのでしょうか？ [22]
2024年4月からトラックドライバーの時間外労働に上限が設けられ、物流業界は大きな転換期を迎えています。 [15, 21] アサヒロジスティクス様のような大手企業でも、この「2024年問題」は深刻な課題でした。 [8, 12] ドライバー一人ひとりの稼働時間が限られる中で、従来通りの物量を運び、売上を維持するためには、配送計画のあり方を根本から見直す必要があったのです。これまでは経験豊富なベテラン担当者の知識と勘に頼って配車計画を組むことが多く、業務が属人化しやすいという問題がありました。 [2, 6] また、日々の交通状況の変化や急な配送依頼に対応しながら、全車両の積載率や走行距離を最適化することは、人間の手だけでは限界に達していました。
💥 課題の影響：輸送能力の低下は売上減少に直結し、ドライバーの収入減はさらなる人手不足を招く悪循環に陥る危険性がありました。 [15]
📚 参考資料：この課題についての詳細は以下をご参照ください
AI改善提案
そこで！feerがおすすめするAI活用ソリューションをご提案いたします！
こちらの企業様のような課題は、AIと自動化の組み合わせで驚くほど改善できるんです。
1 使用するAI技術・ツール
今回の解決策では、以下のようなツールを組み合わせて使用します。
どれも実績のある信頼できるツールばかりです！
- • 配送ルート最適化AIツール (例: HacobuのMOVOシリーズ, LYNA CLOUD)：膨大な配送データから最適なルートと車両の割り当てを自動で算出します。 [3, 6, 19]
- • n8nワークフロー：各ツールやシステムを連携させ、データの受け渡しや通知を自動化する要のツールです。 [25, 26]
- • Google Workspace：スプレッドシートでのデータ管理や、チャットでの情報共有を円滑にします。 [14]
2 n8nワークフローによる自動化アプローチ
ここが今回のメインとなる自動化の仕組みです！
n8nは、プログラミングの知識があまりなくても、様々なサービスを繋ぎ合わせて業務の流れを自動化できるツールです。 [28] 今回のケースでは、以下のようなワークフローを設計します。まず、基幹システムやGoogleスプレッドシートからその日の配送オーダー情報を自動で取得します。次に、取得した情報をHacobuなどの配送計画最適化AIツールのAPIに送信し、最適な配送ルートの計算を依頼します。計算が完了すると、n8nが結果を受け取り、各ドライバーのスマートフォンや車載端末に配送指示を自動で通知します。同時に、管理部門のSlackやGoogle Chatにも計画完了の通知を送り、関係者全員がリアルタイムで情報を共有できる環境を構築するのです。 [27]
3 実装手順
過去の配送実績データ、車両情報、ドライバーの勤務体系などを収集し、どこに非効率な点があるかを可視化します。
自社の要件に合った配送ルート最適化ツールを選定します。 [4, 17] n8nと連携させるためのAPI設定や、Google Workspaceとの接続設定を行います。
まずは特定のエリアや一部の車両に限定して試験的に導入し、現場のドライバーからのフィードバックを元に、AIの計算条件などを調整します。
全社的に展開し、導入前後で「総走行距離」「実車率」「時間外労働時間」などのKPIを比較し、定量的に効果を測定します。
蓄積されたデータを定期的に分析し、さらなる効率化のポイントを探します。将来的には需要予測AIと連携させるなどの拡張も検討します。 [9]
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 配車計画作成時間 | 80%削減 |
| 総走行距離 | 15%削減 |
| ドライバーの時間外労働 | 20%削減 |
| 燃料費・車両維持費 | 年間数百万円の削減 [16] |
導入期間・コスト概算
| 項目 | 期間・費用 |
|---|---|
| 導入期間 | 3ヶ月～6ヶ月 |
| 初期費用 | 50万円～300万円 |
| 月額運用費 | 5万円～50万円 |
まとめ
いかがでしたでしょうか？
今回ご紹介した事例のように、適切なAI活用で業務効率は大幅に改善できます。
次のステップ：2024年問題は、もはや避けては通れない経営課題です。 [18] しかし、見方を変えれば、AIや自動化ツールを導入し、業務プロセスを刷新する絶好の機会でもあります。まずは自社の配送データを整理し、どこに改善の余地があるかを把握することから始めてみませんか。feerは、お客様一人ひとりの状況に寄り添い、最適な解決策を一緒に考え、実現まで伴走します。お気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- アサヒロジスティクス株式会社 公式サイト - 企業の公式サイト
- 株式会社Hacobu - 物流DXツール「MOVO」提供企業の公式サイト
- LYNA 自動配車クラウド - AI自動配車システムの公式サイト
- n8n.io - ワークフロー自動化ツールn8nの公式サイト
- 物流の2024年問題について - 国土交通省 - 公式ドキュメント
- 物流2024年問題対策、AIが配送計画を自動作成する新機能を提供開始 - PR TIMES - 関連ニュース記事 [10]
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