配車が約3時間から5分に、運送会社が自動配車クラウドで業務量の偏りも改善

翌日分のオーダーが確定するのは14時、定時は17時30分。この3時間ほどの間に、100件を超える配送先の重量と行き先を確認し、6〜7台分のコースを人手で組み上げる必要がありました。量が多い日は定時では終わらず、21時近くまで作業が続くこともあったとされています。加えて、上田市内で完結するドライバーは早く戻れる一方、本社から200km以上離れた飯田方面に向かうドライバーは帰社が遅くなり、日々積み重なる時間差が不公平感につながっていました。

編集部の見立てでは、この困りごとの中心は計算の手間そのものではなく、配車担当者が「なぜこの割り振りなのか」を示す材料を持っていなかったことにあります。ドライバーは毎日走るなかで土地勘を蓄えていくのに対し、配車担当者は現場に出ません。この情報の非対称が「現場を知らないのに」という言葉を生み、担当者の心労と離職にまでつながっていったのではないでしょうか。

選定の分かれ目になったのは、実務の細部をどこまで条件として入力できるかという一点でした。比較対象には、方面だけを人が決めてその中のルートをシステムが組む半自動型のシステムもありましたが、それでは地域割りという最も偏りを生みやすい判断が人の手元に残ります。渋滞する時間帯、貨物量に応じた荷降ろし時間、「午前中に来てほしい」「午後でないと不在」といった顧客ごとの要望まで条件として表現できる設計を選んだことで、人が引き受けていた判断をまとめて計算側へ移せたと考えられます。

移行の進め方も、この取り組みを支えた要素です。従来方式と並行運用する余裕がないなか、最初の1週間だけ担当者が自分で組んだ配車と自動計算の結果を見比べ、翌週から本番へ移す形が取られました。導入直後は条件を入れ切れておらず結果が安定しなかったため、3〜4か月かけて条件を追加していく前提で運用が始まっています。上田から長野、松本へと地域をまたぐ見慣れないコースが出た当初には反発もありましたが、経営者がドライバー全員の前で目的と移行期間を明言したことが、精度が上がるまでの時間を確保する役割を果たしました。

見えなかった情報が画面に出るようになった点も見逃せません。配送先が地図にピンで表示され、区間ごとの距離と所要時間が数値で確認できるようになったことで、配車担当者は「この配送先は移動に時間がかかるから別の車へ」と根拠を示しながらドライバーと話せるようになりました。数字という共通の土台ができたことが、経験の差から生じていた対立をやわらげたのだと読み取れます。

配車を組む時間は、以前の2時間30分〜3時間から約5分になり、8〜9割の日は自動で出た結果に手直しを加えずに運用されています。経験がほとんどなくても配車を出せる状態になり、担当者が休みを取りやすい環境も生まれました。ドライバーの帰社時間は17時ごろにそろい、時間外労働も以前と比べて大きく減少。導入当初は反発の声もありましたが、1年ほど前からは不満はほとんど出ていません。今後は群馬県の営業所や食品配送への展開が検討されています。