ベテランの勘に頼る配車業務を生成AIで標準化する物流会社の実証

ベテランの頭の中にあった配車のロジックを取り出し、誰でもたどれる手順として組み直したことが、この設計の中核にあります。経験の浅いスタッフがAIのナビゲーションに従えば熟練者と同等の手配に近づけるという組み立て方は、人の勘を置き換えるのではなく、勘の中身を手順に開いていく発想に近いものです。言語化されないまま運用されてきた判断を対話的に引き出し、整理していく作業は、自然言語を扱う生成AIが力を発揮しやすい領域でもあります。

判断の軸を「経費」という測れる数字に定めた点も見逃せません。依頼ごとの運送距離、変動する燃料代、高速代、人件費という具体的な変数に対象を絞り、1便あたりの利益を最大化して赤字運行を防ぐという評価基準を置いています。漠然と最適化を掲げるのではなく、赤字かどうかという誰にでも分かる線を引いたことで、AIの提示が現場で判断材料として使える形になったと考えられます。

現場ノウハウとAI導入知見の役割分担も、この進め方を支えています。ヨロズ物流が蓄積した運送データと実務の勘所、スーパー・アカデミーが多数の導入支援で培った実践的なノウハウは、どちらか一方だけでは配車モデルとして形になりません。さらに、机上の検証で終わらせず実運用環境で精度向上と実証を進める段取りは、現場の例外に当たりながら精度を詰めていく構えの表れでしょう。