プレッシオ様の物流課題解決事例｜AI自動化で配送計画8割減
目次
プレッシオ様の物流課題解決事例｜AI自動化で配送計画8割減
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、物流業の中小企業様でよく見られる深刻化する人手不足による「2024年問題」と、それに伴う物流業務の逼迫について、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
実際の株式会社プレッシオ様（産業機械メーカー・従業員186名）では、どんな課題があったのでしょうか？
こちらの企業様では、自社製品を顧客に届けるための物流網を協力会社と共に維持していましたが、「2024年問題」の煽りを直接受けていました。具体的には、トラックドライバーの時間外労働規制により、長距離輸送のリードタイムが延び、輸送コストも上昇傾向にありました。社内では、ベテラン担当者が経験と勘を頼りに毎日数時間をかけて配送計画を作成していましたが、急な依頼や交通状況の変化に対応しきれず、配送遅延が発生することも少なくありませんでした。さらに、紙の伝票や日報の手入力作業に多くの時間が割かれ、入力ミスによる手戻りも頻発し、従業員の大きな負担となっていたのです。
💥 課題の影響：東京商工リサーチの調査によると、2024年度の「人手不足」関連倒産は77件（前年度比60.4％増）と急増し、過去最多を更新しています。 [7, 8] このように、人手不足は事業継続を脅かす深刻な問題です。
📚 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（例：Locus）：交通状況や配送条件をリアルタイムに分析し、最も効率的な配送ルートを自動で算出します。 [22]
- • n8nワークフロー：異なるツールやシステム間のデータ連携を自動化する、いわば自動化の司令塔です。 [25, 26]
- • AI-OCR（例：DX Suite）：手書きの伝票や日報を高い精度で読み取り、テキストデータに変換します。 [21]
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を使うことで、これまで手作業で行っていた一連の業務を、なめらかに連携させ自動化できます。 [27] まず、ドライバーが提出した紙の運転日報をAI-OCRでデータ化します。n8nがそのデータを受け取り、勤怠管理システムに自動で入力します。同時に、受注管理システムからその日の配送先リストをn8nが取得し、配送ルート最適化AI「Locus」へデータを渡します。Locusが最適なルートを計算すると、n8nがその結果を各ドライバーのスマートフォンに通知し、管理者のチャットツール（例：Slack）にも完了報告を送ります。これにより、データ入力から配車計画、ドライバーへの指示までが完全に自動化されるのです。
3 実装手順
まず、現在の配送プロセス全体を可視化します。どの作業にどれくらいの時間がかかっているのか、どこでミスが発生しやすいのかを洗い出し、自動化すべき最優先の課題を特定します。
洗い出した課題に基づき、最適なAIツール（AI-OCR、配送ルート最適化AIなど）を選定します。その後、n8nで各ツールを連携させるための基本的なワークフローを設定します。 [28]
一部の部署や特定のルートで試験的に自動化ワークフローを導入します。現場のフィードバックを元に、AIの認識精度やルート算出の条件などを微調整し、最適化を図ります。
全社的に本格運用を開始します。導入前に設定したKPI（作業時間、コスト、エラー率など）を定期的に測定し、導入効果を定量的に評価します。
運用データを分析し、さらなる改善点を見つけ出します。例えば、倉庫内のピッキング作業にもAIロボットを導入するなど、自動化の範囲を段階的に拡大していきます。 [10, 19]
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 配送計画の作成時間 | 80%削減 |
| 燃料コスト | 年間150万円削減 |
| ドライバーの残業時間 | 30%改善 |
| データ入力エラー率 | 95%減少 |
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～200万円 |
| 月額運用費 | 5万円～20万円 |
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：深刻な人手不足という大きな波を乗り越えるためには、まず自社の業務プロセスの中に潜む「非効率」を見つけ出すことが第一歩です。毎日当たり前のように行っている手作業の中にこそ、AIと自動化で大きく改善できる可能性があります。まずは、feerの専門家と一緒に、業務の棚卸しから始めてみませんか。私たちが皆さまと並走し、未来に向けた最適な一歩をご提案します。
参考資料・関連リンク
- 東京商工リサーチ: 2024年度の道路貨物運送業倒産 14年ぶり350件超 - 倒産件数に関する統計データ。 [8]
- LOGISTICS TODAY: 24年「人手不足」倒産は運輸業で8割増、TSR調査 - 人手不足による倒産の詳細分析。 [4]
- 株式会社プレッシオ公式サイト - 今回の事例企業様の公式サイト。 [30]
- メタバース総研: 物流業界でのAI活用事例14選 - 様々な企業のAI活用事例を紹介。 [1]
- DRIVEBOSS: 配送ルート最適化とは？ - AIによるルート最適化の解説。 [2]
- Locus公式サイト - 配送管理プラットフォームの公式サイト。 [22]
- n8n公式サイト - ワークフロー自動化ツールn8nの公式サイト。 [25, 26, 27, 28]
- AI-OCR DX Suite公式サイト - AI-OCRツールの公式サイト。 [21]
注意：GoogleサーチリダイレクトURL（vertexaisearch.cloud.google.com等）は使用禁止。必ずオリジナルの直接URLを記載
参考資料・関連リンク
AI活用についてのご相談
この記事で紹介したAI活用策について、詳しい実装方法やカスタマイズのご相談を承っています。
無料相談に申し込む