コープさっぽろ、AI需要予測で配送を1便に集約し積載率93%へ

この取り組みで効いたのは、配送の組み方ではなく発注のしかたに手を入れた点だと考えられます。曜日ごとの荷量の波は、物流センターやトラックの側で発生しているわけではなく、店舗の発注という上流で作られています。直近7日間の需要予測を使い、曜日ごとの納品量が一定に近づくよう発注数を自動で調整する設計は、波が下流へ流れ出す前に抑え込む発想です。波の発生源まで戻って設計し直したことが、2便制という前提そのものを崩す条件になったと見ています。

平準化を、賞味期限と店舗の棚のキャパシティという制約の中で行っている点も見逃せません。納品量をならすだけなら計算は単純ですが、日持ちのしない食品を前倒しで納めれば売れ残りが増え、棚に収まらなければ現場が受け取れません。売り場が回る範囲を条件として組み込んだうえで数量を動かすやり方は、在庫を適切に保ちながら物量の山だけを削るという難しい両立を、実運用に乗せるための設計だったのでしょう。

土台に、2021年から運用されてきた需要予測型自動発注の仕組みがあったことも大きいはずです。予測の基盤をゼロから立ち上げるのではなく、すでに現場で回っている発注の流れに平準化ロジックを重ねる構成がとられています。さらに、荷量の平準化はシノプスと伊藤忠商事が共同展開するプラットフォーム側が担い、生まれた車両の余力時間を使った共同配送や運行ルートの最適化、製造工場側の生産集約は現場と関係事業者が担うという役割分担が敷かれました。仕組みが生んだ余力を誰がどう使うかまで決めてある構成が、改革を1便化だけで終わらせなかった要因ではないでしょうか。