LPガス配送計画をAIで自動化、毎日30分の手作業が5〜10分に

残量予測から配送タイミングの決定、ルートの自動計算までを一つの流れとしてシステム側に持たせた点が、導入判断の中心に置かれています。残量が分かるだけでは配送員の判断作業は残り、ルート作成ツールだけでは「いつ行くべきか」が埋まりません。予測と計画のあいだに人の手作業を挟まない構成にしたことで、属人化していた判断そのものを置き換える道筋がついたと言えます。

地域特性に合わせた事前のチューニングも効いています。高知市内の市街地と、配送先が点在して移動距離が長い郊外エリアでは、最適な回り方の考え方が変わります。残量だけを重視するのではなく残量と移動距離の両面を見てほしいという現場の要望に対し、ソフトバンク側が地域性を踏まえて調整し、導入前に効果検証を行ったうえで運用に入るという段取りが取られました。この「入れる前に自社の地形で試す」順序が、ベテランの納得感を得る前提になったのではないでしょうか。

導入後も課題を一つずつ潰す並走型の運用が続いている点は見逃せません。稼働当初はデータ連携の不具合が起き、事前の検討事項に入っていなかった原因もあったものの、ソフトバンクと共同で調査・解消を重ねる形で対応しています。さらに管理者画面のダッシュボードで、1週間以内にガス切れになる物件や3日以内に片側が切れる物件、各配送員の計画と進捗を見える状態にした設計が、AIの出力を管理側が日々点検できる仕組みとして働いていると考えられます。