運輸業の配車計画効率化事例｜AI導入で計画時間を80％削減！
目次
運輸業の配車計画効率化事例｜AI導入で計画時間を80％削減！
課題事例
こんにちは、株式会社feer広報部です！
今回は運輸業の中小規模企業様でよく見られる2024年問題に起因するドライバー不足と人件費高騰について、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
実際の堀内運送株式会社様（運輸業・従業員100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、2024年4月からの働き方改革関連法適用により、ドライバーの時間外労働に上限が設けられました。 これにより、一人のドライバーが運べる量が減少し、売上維持のために新たな人材確保が急務となったのです。しかし、労働人口の減少や労働環境のイメージからドライバー不足は深刻化しています。 加えて、人件費の割増賃金率も引き上げられ、コストが大幅に増加しました。 特に、配車計画はベテラン担当者の経験と勘に頼りきりで、作成に毎日数時間もかかっていました。急な依頼が入ると計画の練り直しに追われ、非効率なルートが発生することも少なくなかったのです。この属人化した業務が、ドライバーの長時間労働とコスト増に拍車をかけていました。
💥 課題の影響：このまま対策を講じなければ、2030年度には国内の輸送能力が34%不足するとの試算もあり、事業継続に深刻な影響を及ぼす可能性があります。
📚 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！
- • AI自動配車システム (例: LYNA 自動配車クラウド)：車両情報、配送先、交通状況などを考慮し、最適な配送ルートを数分で自動作成します。
- • n8nワークフロー：異なるツールやサービスを連携させ、一連の業務プロセスを自動化する「自動化の要」です。
- • AI-OCR (AI文字認識)：FAXやPDFで届く手書きの配送依頼書を、高精度でテキストデータに変換します。
- • ビジネスチャット (例: Slack)：ドライバーへの指示や報告を自動化し、コミュニケーションを円滑にします。
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バラバラの業務を一つにつなぎ、自動で流れるように処理します。 例えば、FAXで配送依頼が来たらAI-OCRが自動で読み取り、その情報をAI配車システムに渡します。システムが最適なルートを計算したら、その結果をn8nが受け取り、担当ドライバーのSlackに自動で通知する、といった一連の流れを構築できるのです。これにより、担当者は確認作業だけで済むようになります。
3 実装手順
まず、受注から配車計画、配送完了までの業務プロセスを可視化します。どの作業にどれくらいの時間がかかっているかを洗い出し、ボトルネックを特定します。
洗い出した課題に基づき、最適なAI配車システムやAI-OCRを選定します。多くのツールには無料トライアル期間があるので、実際に試して自社の業務に合うか確認することが重要です。
ヤマト運輸などの大手も、まず一部のエリアで試験導入し、効果を検証しながら範囲を広げています。 同様に、特定の車両やエリアに限定して導入し、現場のドライバーからのフィードバックを基に、AIが作成するルートの微調整などを行います。
「配車計画作成時間」「ドライバーの残業時間」「燃料コスト」などを具体的な指標（KPI）として設定し、導入前後の数値を比較して効果を測定します。
導入後も定期的に効果を分析し、より効率的な運用を目指します。蓄積された配送データを活用して、将来の需要予測や、さらに効率的な人員配置へとつなげていきます。
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（例：4時間→約45分） |
| 燃料コスト | 年間約15%削減 |
| ドライバーの残業時間 | 約20%削減 |
| 事務作業時間 | 月間約50時間削減 |
導入期間・コスト概算
| 項目 | 期間・費用 |
|---|---|
| 導入期間 | 2ヶ月～4ヶ月 |
| 初期費用 | 30万円～100万円 |
| 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：2024年問題は、もはや避けては通れない経営課題です。しかし、見方を変えれば、デジタル化を進め、業務の属人化から脱却する絶好の機会でもあります。まずは、自社の業務プロセスの中で「時間がかかっている」「特定の人にしかできない」作業を洗い出すことから始めてみませんか。株式会社feerは、その第一歩からお客様と「共に走り」、最適な解決策をご提案します。お気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- 全日本トラック協会 - 知っていますか？物流の2024年問題 - 業界団体による問題提起と解説です。
- LYNA 自動配車クラウド 公式サイト - 今回の事例で紹介したAI自動配車システムの公式サイトです。
- n8n 公式サイト - ワークフロー自動化ツールn8nの公式サイトです（英語）。
- 【AI導入事例】配車計画最適化による業務効率の改善 | ブレインパッド - AIによる配車計画最適化の国内事例です。
- 堀内運送株式会社 公式サイト - 今回事例として挙げさせていただいた企業の公式サイトです。
- 物流業界向けAI導入・活用事例18選！ - AI Market - 物流業界の様々なAI活用事例が紹介されています。
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