実施時期: 2022年10月|2026.06.02 最終更新
配送ルートの非効率をAIで解決し、トラック台数を約1割削減
※イメージ画像です
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アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 物流業界のドライバー不足に課題を感じている
- 配送ルートの非効率さやトラックの稼働率に悩んでいる
- CO2排出量の削減など環境対応を推進したい
プロジェクト概要
背景・目的
物流業界では、いわゆる「2024年問題」としてドライバー不足が深刻化しており、持続可能な供給体制の構築が急務となっています。全国に店舗網を持つファミリーマートにおいても、安定的に商品を供給するための物流網の維持や、CO2排出量削減といった環境負荷低減への対応が求められていました。こうした現場の課題を解決するため、同社はテクノロジーを活用した配送業務の抜本的な効率化に着手することになりました。
アプローチと成果
アプローチ
ファミリーマートは、配送ルートの最適化を図るため、AIを活用した配送シミュレーターを自社開発しました。このシステムは、各店舗への配送ルートをAIが計算し、最も効率的な経路を導き出すものです。
2022年10月からは全国の定温センターにおいて本格稼働を開始しました。さらに、2023年10月からは冷凍配送の領域にも同システムを導入し、全国の拠点へと順次拡大を進めています。また、2024年の春夏以降には常温配送への導入も予定しており、継続的な物流網の進化を図っています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
コスト削減
業務の自動化
人手不足の解消
生産性向上
CO2排出量削減
推進したこと
内製化・自走体制の構築
自社専用AIシステムの開発
AI配送シミュレーターの導入により、定温センターにおける配送コース数とトラックの稼働台数をそれぞれ約1割削減するという定量的な成果を達成しました。これにより、深刻化するドライバー不足への対応だけでなく、車両稼働の最適化によるCO2排出量の削減にも貢献しています。今後は常温配送への展開も予定されており、さらなる物流効率化と環境負荷低減が期待されています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
自社活用（自社開発・活用推進）
AI導入・開発手法
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
全社共通・汎用業務
AIによる定型業務の自動化
運輸・物流
配送ルート最適化
配車計画の自動化
輸配送コストの最適化
活用したデータ
数値・Excel・ログ
在庫・生産・物流データ
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習（数値データからの予測・推論）
統計モデル（数値データに基づく傾向分析）
活用・導入したAIモデル・ツール
その他のツール
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功要因は、自社の物流ネットワークに特化したAIシミュレーターを内製し、定温・冷凍・常温と段階的に適用範囲を広げている点にあります。このアプローチは、多店舗展開を行う小売業や、複雑な配送ルートを持つ運送業における配車計画の最適化に広く応用できるでしょう。導入にあたっては、現場の配送条件や積載量の制約を正確にデータ化し、AIモデルに組み込むことが重要視されます。物流の効率化やドライバー不足対策を検討される方は、ぜひ他の配車最適化事例も参考にしてみてください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社ファミリーマート
全国に店舗網を持つコンビニエンスストア
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