物流の配車計画・配送最適化にAIをどう生かすか — 現場と並走する実現可能な自動化

人手不足が続くなか、物流現場では配車計画が特定の担当者に頼りきりになっていることが課題になっています。AIによる配車・ルートの最適化は有力な手段ですが、ベテランの経験や現場の制約を無視して設計すると定着しません。この記事では、AIと配車担当者が並走しながら自動化を進めるために確認したい項目を整理します。

まず決めること：配車AIに任せるのは「下案」まで

配車計画とは、荷物の量や配送先、希望時間に合わせて、車両とルートを割り当てる作業です。考える条件が多く、手作業では長い時間がかかることも珍しくありません。AIを使えば、多くの組み合わせの計算を短い時間で行えます。

ただし、ボタンを押せば完璧な配車表ができると期待すると、取り組みは止まりやすくなります。現場には「荷降ろし場が狭く小型車しか入れない」「このドライバーは特定の顧客と長年の信頼関係がある」といった、データになりにくい事情があるからです。計算と下案づくりをAIに任せ、微調整と最終決定は配車担当者が行う、という分担を最初に決めておきます。

チェックリスト1：現場の制約条件を書き出せているか

• 配送先ごとの車両サイズの制限や、納品の指定時間をリストにしているか
• ドライバーごとの積載の限界や、積み下ろしにかかる時間を把握しているか
• 配車担当者の頭の中にだけあるルールを、聞き取りで洗い出しているか

配車AIが現場で使われなくなる大きな理由は、制約条件が言葉や数値になっていないことです。経験や勘に基づく暗黙のルール（暗黙知）がAIに入っていないと、距離は最短でも実務では走れないルートが出てきます。最初の作業は、AIの選定より先に、こうした条件の棚卸しです。あわせて、AIの結果を人が評価し、修正するための準備とすり合わせの期間を確保しておきます。

チェックリスト2：AIと配車担当者の役割を分けているか

• 積載率・走行距離・時間指定枠（タイムウィンドウ）・巡回順の計算をAIに任せているか
• 急なキャンセルや車両トラブル、荷主ごとの細かな決まりへの対応を人に残しているか
• ドライバーの疲れ具合に応じた調整など、人の判断が要る部分を明確にしているか

AIが得意なのは、多くの地点の巡回順や積載の組み合わせを計算することです。一方で、その日の事情に合わせた柔軟な調整は配車担当者の領域です。AIの案を土台に担当者が修正する形にすると、担当者は計算作業から離れ、荷主との調整やトラブル対応に時間を使えるようになります。

チェックリスト3：小さく始めて、従来の計画と並走させているか

• 対象を、ルートが比較的安定した1拠点・1エリアに絞っているか
• 過去の配車実績をAIに入れ、ベテランの計画と比べる検証をしているか
• 実業務での並走期間に、担当者が修正した理由を記録しているか

一度に全拠点で動かさず、次の手順で段階的に進めます。

1. 現場の制約条件を棚卸しする
2. ルートが安定した1拠点・1エリアを試行の対象に選ぶ
3. 過去の配車実績でAIの計画とベテランの計画を比べる
4. 実業務でAIが下案を作り、担当者が修正しながら理由を返す
5. 精度と現場の納得感が得られたら、近隣エリアや他拠点に広げる

特に3と4の検証には時間をかけます。ベテランの判断基準を少しずつAIの設定に反映していく過程が、現場で使える配車の仕組みを育てます。

チェックリスト4：ドライバーと配車担当者が納得できる形か

• 休憩時間の確保や道路の混雑傾向など、計画の根拠をドライバーに説明できるか
• AIの提案ルートを、担当者が画面上で直感的に修正できるか
• 人の判断で計画を変えられる余地が残っているか

配車AIは現場を監視する道具ではなく、ドライバーの安全と配車担当者の負担軽減を支えるアシスタントです。

計算の精度と同じくらい、現場とのやり取りと使いやすい画面が定着を左右します。「AIの指示だから」と押し付けず、合理的な根拠を伝えることで、計画が受け入れられやすくなります。

チェックリスト5：たまった配送データを次の改善に使えるか

• 配送先ごとの荷待ち時間や荷降ろし時間を、数値で確認できるか
• ドライバーごとの稼働時間や走行距離の偏りを把握できるか
• 過去の配車パターンを、新しい配車担当者の育成に使えるか

運用を続けると、走行実績や待機時間のデータがたまっていきます。荷待ち時間が見えるようになれば、荷主に改善や運賃の見直しを相談するときの客観的な根拠になります。特定のドライバーへの負担の集中を防ぎ、残業時間をならす検討にも使えます。過去の配車パターンとAIの下案があれば、新しい担当者への引き継ぎも進めやすくなります。

MGCのAIソリューションの場合

MGCでは、AIソリューションとして、業務へのAIの組み込みをPoC（小さく試して効果を確かめる段階）から進めています。PoCは100〜300万円が目安で、本番導入は要件に応じて個別にお見積もりします。

期間はパイロット運用2〜4週間・本番運用1〜3ヶ月が目安で、対象の範囲によって変わります。初回相談・お見積もりまでは無料で、専門チームが一貫して担当します。

• AIソリューション：業務へのAIの組み込みを、PoCから本番運用まで進める支援
• 料金の考え方：AIソリューションの費用の構成と目安

まとめ

配車計画にAIを使うときは、まずAIに任せるのは下案までと決めます。そのうえで、制約条件の書き出し、役割の分担、小さく始めた並走、現場の納得感、データの活用の5つを確認してください。計算をAIが担い、配車担当者が判断に集中できる形が整います。

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本コラムは一般的な情報提供を目的としたもので、特定の成果を保証するものではありません。導入可否や効果は、企業の状況・データ・体制により異なります。具体的なご相談は個別にお問い合わせください。