AI自動配車で配車時間を1日3時間削減、Excel頼みだった運送会社の現場

積み切れるかどうかという最も重い判断を機械側へ移した切り分けが、この取り組みの軸になっていると考えられます。車両台数・積載量・配送条件という、その日の配送が成立するかを決める条件をAIが計算して配車計画を組み立てるため、担当者は自分で組む側から結果を確かめる側へ回ります。手作業では計算の誤りがそのまま現場の積み残しに直結していましたが、負荷の集中していた工程を先に自動化の対象に選んだことで、経験の浅い担当者でも配車表を成立させられる状態がつくられました。

計画づくりだけで完結させず、配送の途中で間違いを止める仕組みを置いた設計も見逃せません。GPSと連動し、配送先と異なる場所に到着すると警告が表示されるため、似た名称の店舗を取り違えても納品してしまう前に気づけます。計画の精度を高める方向だけに寄らず、現場では間違いが起きうる前提に立って実行段階に検知点を置いた発想です。

配車業務・動態管理・労務管理に加え、納品方法のマニュアル共有までひとつのシステムに載せた統合のしかたも、効果を押し広げた要素と見ています。配送ルートや納品手順を画面上で確認・更新できるため、教える内容がベテランの口頭説明からシステム上の情報へ移り、新人ドライバーが自分で参照できます。走行位置と配送状況がリアルタイムで見えることは、事務所が電話に頼らずに状況をつかめることでもあります。