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  5. ネスレ日本が委託先7000人のドライバーと荷待ち時間を共有、物流可視化の試験運用|ネスレ日本株式会社の導入事例

やさしく事例解説実施 2026.06 ・ 更新 2026.09.01

ネスレ日本が委託先7000人のドライバーと荷待ち時間を共有、物流可視化の試験運用

導入企業ネスレ日本株式会社製造業
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支援企業株式会社Hacobuシステム開発・実装AIサービス・ツール
取り組み領域
物流・配送管理/荷待ち時間の可視化
使ったAI
「MOVO Vista」と「MOVO Driver」
主な成果
2026年6月に試験運用を開始(約7000人への展開は10月半ば目処の予定)
ネスレ日本が委託先7000人のドライバーと荷待ち時間を共有、物流可視化の試験運用 のヘッダー画像※イメージ画像です

こんな方へおすすめのAI解説です

  • 外注先の現場が見えない
  • 待ち時間の実態を数字でつかめない
  • 電話やFAXでの確認に追われている
概要困りごと工夫成果うちでも?企業

01 — Overview

どのようなAIの取り組み?

全体像

ネスレ日本が委託先7000人のドライバーと荷待ち時間を共有、物流可視化の試験運用 の全体像の図解

取り組みの概要

食品・飲料メーカーのネスレ日本が、物流クラウドを手がけるHacobuの配車受発注・管理サービス「MOVO Vista」と、トラックドライバー向けスマートフォンアプリ「MOVO Driver」を使い、委託先約7000人のドライバーと直接情報をやり取りする体制の整備に着手しました。ドライバーがアプリで出荷元・納品先の到着・出発・荷待ち時間を記録し、荷主であるネスレ日本がその実績を管理画面でリアルタイムに確認する形です。2026年6月に主要協力会社1社・一部のドライバーで試験運用が始まり、2026年10月半ばを目処に、年間約2万件の出荷に関わるドライバー全体へ広げる計画が示されています。2026年8月末以降は位置情報の共有機能も順次活用していく予定で、配送業務の指揮命令は従来どおり元請け事業者が担います。

出典:ネスレ日本、Hacobu の「MOVO Vista」で委託先約 7000人のドライバーと情報連携。荷待ち時間・位置情報を可視化し、持続可能な物流網の構築へ | 株式会社Hacobu(発行元:株式会社Hacobu)

02 — Problem

何に困って、AIを入れたのか

ドライバー不足と長時間労働が続く物流の現場では、荷積み・荷降ろしを待つ時間が労働時間を押し上げる大きな要因になっています。2026年4月に本格施行された改正物流効率化法でも、発荷主・着荷主の双方に荷待ち時間・荷役時間の把握と削減が求められるようになりました。ただ、ネスレ日本のように複数の運送事業者や協力会社で輸送網を組む荷主にとって、実際に走っているドライバーがいつ着き、どれだけ待ち、いつ出たのかを直接知る手段は限られていました。

編集部の見立てでは、ここでの困りごとの本質は「荷待ちが長い」ことそのものより、荷主と実務を担うドライバーとの間に委託関係が幾重にも挟まり、改善の起点になるはずのデータが誰の手元にも揃わない構造のほうにあったのではないでしょうか。数字がなければ、どの拠点の何時台が詰まっているのかを特定できず、削減の議論は互いの現場感覚のぶつけ合いになります。法律が把握を求めても、把握するための経路そのものが存在しない。出発点はそこだったと考えられます。

03 — Key points

どうやって、うまくいったのか

目を引くのは、荷主が新しい端末や独自システムをドライバーに配るのではなく、すでに21万ダウンロードを超えて現場で使われているドライバー業務支援アプリを情報の入り口に据えた設計です。委託先のドライバーは荷主の指揮下にはなく、業務用の道具を一方的に増やすことは難しい。日々開くアプリに到着・出発・荷待ちの記録を寄せる形にすれば、記録という新しい作業を最小限の負担で成立させられます。荷主側が「無理のない形でデータ収集と情報連携を実現できる」と判断した理由も、この動線の話として読めます。

次に効いているのが、配送業務の指揮命令は従来どおり元請け事業者が担うと明示し、取り組みの目的を荷主とドライバーの情報連携・データ共有に限定した線引きです。荷主が現場のドライバーと直接つながる仕組みは、一歩間違えれば商流の飛び越しや実質的な指揮命令と受け取られかねません。データは荷主も見るが、指示は元請けから出す。緊急時の迂回指示や安全確認も元請け事業者の役割として位置づけられており、既存の役割分担を動かさずに可視化だけを足す構図になっています。

進め方は、対象と機能の両方で範囲を絞る形をとっています。まず主要協力会社1社と一部のドライバーで試験運用を行い、そのうえで年間約2万件の出荷に関わる約7000人へ広げる。機能面でも荷待ち時間・作業時刻の記録を先に置き、位置情報の共有、到着予定時刻から遅延の兆候を検知するアラートを後段に回しています。社外の多数の事業者にまたがる相手へ最初から全機能を求めれば、入力されないデータの山が残るだけになりかねません。

04 — Results

具体的に、どんな成果が出たのか

公表されているのは、2026年6月に主要協力会社1社・一部のドライバーで試験運用が始まった段階までです。展開は2026年10月半ばを目処に、年間約2万件の出荷に関わる委託先約7000人のドライバーへ広げる計画で、蓄積したデータから物流拠点ごとの荷待ち実態を可視化し、改善活動につなげる想定になっています。位置情報の共有は2026年8月末以降、遅延の兆候を知らせるアラート機能は同年10月末までの提供が目標です。削減幅といった数字はこれからで、まずは拠点ごとの待ち時間を数値で語れる状態をつくることが当面の到達点。

改善・向上したこと
データ分析・意思決定支援
取り組み内容
PoC(実証実験)AIツールの社内導入

05 — For your company

うちでも使える?

応用しやすいのは、自社の従業員ではない相手、つまり委託先や協力会社、取引先の現場担当者の作業実績を知りたい場面です。この事例の要は高度な分析ではなく、記録してもらう場所を相手の日常業務の中に置き、見る側は管理画面で受け取るという役割の分け方にあります。相手がすでに使っているアプリや業務システムがあるなら、そこに数タップぶんの記録を足せないかを検討する余地があります。

一方で、そのまま持ち込みにくい条件もあります。ドライバー向けアプリのように業界の広い範囲で使われている共通の道具がない領域では、入力の窓口づくりから始めることになり、負担が相手側に寄ります。委託関係のもとでは、情報の提供を求めること自体が圧力として受け取られる場合もあるため、指揮命令との線引きを先に決めておかないと現場は動きません。

最初の一歩は、社外の相手に記録してほしい項目を3つ以内に絞って紙に書いてみること。多くの場合、本当に要るのは到着・開始・終了といった時刻の数点であり、その先の分析はデータが溜まってから考えても間に合います。

06 — Company

この事例の支援企業

株

株式会社Hacobu

システム開発・実装AIサービス・ツール

クラウド物流管理ソリューション「MOVO」シリーズと、物流DXコンサルティング「Hacobu Strategy」、システムインテグレーション・AI導入支援「Hacobu Solution Studio」を展開。トラック予約受付サービス「MOVO Berth」、動態管理サービス「MOVO Fleet」、配車受発注・管理サービス「MOVO Vista」、AI発注・輸送最適化サービス「MOVO PSI」などのクラウドサービスと、ドライバー向けスマートフォンアプリ「MOVO Driver」を提供し、物流DXパートナーとして企業間物流の最適化を支援している。

この事例で使われたサービスMOVO Vistaサービスのページへ

この取り組みに関心があれば、
株式会社Hacobuの公式情報をご覧ください

記事の情報

出典
ネスレ日本、Hacobu の「MOVO Vista」で委託先約 7000人のドライバーと情報連携。荷待ち時間・位置情報を可視化し、持続可能な物流網の構築へ | 株式会社Hacobu発行元:株式会社Hacobu
作成
公開情報をもとに、WarpBiz編集部が調べてまとめた記事です。
実施時期
この取り組みの実施時期は2026年6月です(更新 2026.09.01)。
この記事に載っている企業の方へ
本記事は公開情報をもとに作成しています。内容の修正・削除をご希望の場合はこちらからご連絡ください。

07 — Category

カテゴリー詳細

どこで使ったか

部門
運輸・物流の業務
業務テーマ
運輸・物流の業務›運行管理・安全運転物流全体の管理

どんなAIで

AIの種類
予測・分析・最適化›データ分析AI
活用データ
数値・Excel・ログ›物流データ
機械・設備・位置›GPS・走行データ

何を使ったか

使ったAI
MOVO VistaMOVO Driver
提供方式
動かし方›クラウド(SaaS)モバイルアプリ
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