複数拠点をまたぐAI自動配車、ロジスティードが実証実験で探った全体最適

複数拠点の実績データを一か所に集約し、一元的に分析・差配できる状態をつくったことが、この取り組みの土台になっています。一つの拠点の中だけを見ていては、運びきれない案件と空いている車両が別々の拠点で同時に発生していても、突き合わせる機会そのものが生まれません。データを拠点横断で並べ直すという地味な工程が、判断すべき対象を初めて画面の上に出した部分だと考えられます。

空き車両や余った時間帯・地域を可視化し、そのまま次の案件獲得の材料として使えるところまで設計を伸ばした点も効いています。可視化を運行効率の話で止めず、どこで、いつ、どれだけ受けられるのかという営業の言葉に翻訳している。半澤氏が「単にシステムを作るだけではなく、それを事業にどう繋げるか」という視点を挙げたのは、この接続が具体的な形で見えたためでしょう。

進め方としても、いきなり実運用に載せるのではなく、仮想環境上のシミュレーションで効果を見極める順序が選ばれました。輸送の現場は日々細かな調整の連続で、完成したシステムを渡して「使ってください」と求める形では根づきにくい領域です。現場で使いながらフィードバックを受けて柔軟に直していくアジャイル開発のやり方は、この性質と噛み合っています。実際の輸送現場の事情を織り込んだうえで、現場目線で素早く手応えを出すことを優先した構成でした。