温度管理商品の配送でトラック約1割削減、ファミリーマートの自社開発AI

配送ルートを計算する仕組みを既製品で調達せず、自社開発を選んだ判断がこの取り組みの土台になっています。コンビニの配送は、店舗ごとの納品時間帯、センターがカバーする配送圏、温度帯によって変わる車両の使い方といった制約が幾重にも重なり、そのままでは汎用の最適化ツールに載せにくい領域です。自社で作るという選択は、こうした自社の物流網に固有の条件を、計算のルールそのものへ書き込めることを意味します。裏を返せば、現場の配送条件をどこまで正確にデータとして表現できるかが精度を左右するため、内製はその作り込みを自分たちの手で回し続けられる体制を選んだ判断とも読めます。

適用範囲を温度帯という単位で切り、定温から冷凍、そして常温へと順に広げていく進め方も効いています。物流の仕組みを一度に全面刷新すれば、想定外の挙動が出たときに店舗への供給そのものが止まりかねません。温度帯ごとに区切れば、影響範囲を限定したまま検証でき、先に稼働させた領域で得た調整の勘所を次の領域へ持ち込めます。全国の拠点へ順次拡大するという広げ方も同じ発想の上にあり、一気に置き換えるのではなく、動かしながら適用先を増やす設計です。

効率化の物差しを配送コース数と稼働台数という現場の単位に置いたことも見逃せません。経路最適化は走行距離や所要時間といった計算上の数値で語られがちですが、それらが縮んでも車両とドライバーの手配が変わらなければ、現場の負担も環境負荷も動かないままです。ルートをコース単位で束ね直し、台数に跳ね返る形にしたからこそ、計算結果が配車計画という実務の言葉へ翻訳されたと考えられます。