実施時期: 2023年05月|2026.06.02 最終更新
属人化した配車計画をAI需要予測で最適化し、全国の物流網を効率化
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プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 配車計画や人員配置が担当者の経験や勘に依存している
- 急な需要変動に対応できず、配送ロスや非効率が発生している
- 物流コストの高騰に対応するため、配送網を最適化したい
プロジェクト概要
背景・目的
全日本食品は、全国約1,600店が加盟するスーパーマーケットのボランタリーチェーンを運営しています。同社では、各物流センターの担当者が長年の経験と勘に頼って配車計画を立てており、業務の属人化が大きな課題となっていました。
加盟店からの発注内容を正確に予測できない状況下では、流動的な需要に対応するための工数が増加し、配送トラックが1日の内に同じルートを複数回通るといったロスも発生していました。さらに、担当者の経験や土地勘が通用しない新規エリアや店舗のマネジメントにおいては、業務負担がより一層重くなるという問題に直面していました。 多頻度・小ロットでの配送が求められる食品小売業界において、物流コストの高騰や配送網の維持は喫緊の経営課題であり、これらの状況を打破するためにAIを活用した物流最適化プロジェクトが始動しました。
アプローチと成果
アプローチ
この課題を解決するため、株式会社DATAFLUCTが提供する予測AI「Airlake Forecasting」とデータプラットフォーム「Airlake platform」を組み合わせた専用システムを開発しました。このシステムは、過去の販売実績やカレンダー情報、配送曜日といった多角的なデータをAIが分析し、毎日の各店舗の配送金額と配送センターの取扱い金額を自動で算出する仕組みです。
各加盟店の商品需要を高い精度で予測することで、最適な配送ルートの構築と人員配置を可能にしています。2023年5月に関東・北海道エリアの物流センターで先行導入を開始し、実際の運用を通じて課題を改善しながら、徐々に対象エリアを拡大していくという段階的なアプローチを採用しました。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
コスト削減
業務の自動化
属人化解消
生産性向上
推進したこと
システムへのAI機能組込み
AI活用の社内展開・定着
AIによる高精度な需要予測システムの導入により、担当者の経験や勘に依存しない標準化された配車・人員計画が可能となりました。属人化の解消だけでなく、配送ロスの削減や業務効率の大幅な向上といった具体的な成果を生み出しています。 先行導入エリアでの確かな手応えを受け、現在では全国46箇所の物流センターへのシステム展開を完了しています。全社的な物流業務の最適化が進んだことで、コスト削減と同時に、将来に向けた持続可能な物流網の構築を実現しています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
全社共通・汎用業務
物流・SCM部門
運輸・物流
配送ルート最適化
配車計画の自動化
需要予測・在庫配置最適化
輸配送コストの最適化
小売・流通・EC
需要予測
活用したデータ
数値・Excel・ログ
売上・受注・販売実績
在庫・生産・物流データ
カレンダー情報
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習（数値データからの予測・推論）
統計モデル（数値データに基づく傾向分析）
活用・導入したAIモデル・ツール
その他のツール
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功の最大の要因は、属人化していた配車計画を、過去の実績やカレンダー情報などのデータに基づくAI予測へと置き換え、段階的に全国展開を進めた点にあります。このアプローチは、食品小売業に限らず、製造業の生産計画や運輸業の配送ルート最適化など、需要変動が激しく経験則に頼りがちなあらゆる現場に応用可能です。導入にあたっては、現場の担当者がAIの予測結果を信頼して活用できるよう、先行導入を通じて精度を検証し、運用フローを丁寧に構築することが重要視されます。同様の課題を抱える企業は、自社のデータ活用状況を見直し、スモールスタートでのAI導入を検討してみてはいかがでしょうか。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社DATAFLUCT
データプラットフォーム構築・運用支援事業、DX推進支援・運用支援事業、サステナブルデータビジネス事業
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全日本食品株式会社
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