物流のラストワンマイルをAIで効率化する — 現場の「走りやすさ」を損なわない導入法

配送ルートのAI化というと、最短距離を自動で計算する仕組みを思い浮かべる方が多いかもしれません。ところが、地図上の最短ルートが、ドライバーにとって走りやすいルートとは限りません。この記事では、2024年問題で人手が限られる中、ベテランの経験をAIに組み込み、現場の納得を得ながら導入するために確認したい項目を整理します。

まず決めること：AIが出すのは「最短」ではなく「下書き」

配送ルートのAI化で多いつまずきは、地図上の最短距離だけを追ってしまうことです。AIは多くの組み合わせから、移動距離や時間が短い順序をすぐに出せます。ただ、道路の幅や右折のしにくさ、時間帯の渋滞、顧客が避けてほしい時間帯といった事情は、地図に載っていません。

そこで、AIの役割はルートを決めることではなく、人が手直しする前の下書きを作ることだと最初に決めます。極端に狭い道や右折待ちの長い交差点を含むルートが続くと、ドライバーは「現場を分かっていない」と感じ、導入が止まってしまいます。計算上の正解と現場の納得の差を埋めることが、最初の課題です。

チェックリスト1：ベテランの判断を制約条件として書き出しているか

• 車高・車幅の制限がある道路や、通行禁止エリアを回避の条件にしているか
• 荷受時間の指定（タイムウィンドウ）に加え、納品時の付帯作業の時間を見込んでいるか
• 右折での入庫や、特定の時間帯に慢性的に渋滞する区間を避ける設定があるか
• 新人でも走りやすい大通りを優先するルートを選べるか

「この路地はトラックでは入りにくい」「このビルの荷捌き場は10時台が最も混む」といった情報は、これまでベテランの頭の中にしかありませんでした。こうした経験に基づく、言葉にしにくい知識（暗黙知）を条件として一つずつ書き出す作業が、配送AIづくりの中心です。条件が入って初めて、AIは現場で使えるルートを提案できます。

チェックリスト2：まず走行を記録し、ドライバーと振り返っているか

• 今の配送ルートを、GPSやデジタルタコグラフ、スマートフォンのアプリで記録しているか
• 走行の記録と、AIが計算した理論上のルートを並べて比べているか
• 遠回りしている場所の理由を、ドライバー本人に聞いているか

いきなりAIにルートを決めさせるより、今のルートを見える形にするところから始めるのが現実的です。ベテランがあえて遠回りしている場所には、多くの場合理由があります。逆に、惰性で通っていた道が非効率だったと気づくこともあります。

この振り返りをドライバーと一緒に行うと、AIへの抵抗感を減らしながら、条件の精度も上げられます。目的は監視ではなく、走行の無駄と無理を見える形にして負担を減らすことだと、最初に伝えておきます。

チェックリスト3：AIに任せる判断と、人が決める判断を分けているか

• AIには、時間と距離をできるだけ短くするベースのルート作りを任せているか
• 当日の体調や車両の状態、最新の交通規制、顧客との関係は人が判断する形か
• 人が加えた修正を記録し、次の提案に反映する流れがあるか

AIは多くの組み合わせから候補を絞り込むのが得意ですが、急な天候の変化や荷物の急増、工事による通行止めといった例外には、人の判断が向いています。AIがルート案を示し、ドライバーや配車担当者が経験に基づいて微調整する形にすると、ドライバーは道具としてAIを使う立場を保てます。この関係が、システムが定着するかどうかを分けます。

チェックリスト4：1エリア・数台の車両から試す計画か

• 特定の配送エリアと、協力的な数名のドライバーに対象を絞っているか
• 最初はAIのルートに従わせず、記録をとるだけの期間を設けているか
• 現場の意見を、条件の調整に反映する手順を決めているか

全車両への一斉導入は避けます。一つの拠点でうまくいっても、別の拠点では条件が異なることが多いためです。次の順で進めます。

1. 1ヶ月程度、今の配送ルートを記録し、比べる基準になるデータを集める
2. AIのルートと実際のルートを比べ、ずれが生じる理由を確かめる
3. 一部のドライバーにAIのルートを参考に走ってもらい、走りやすさの意見を集める
4. 意見をもとに、右折の回避や狭い道の回避などの条件を調整する
5. うまくいった形を、ほかの車両や拠点へ段階的に広げる

チェックリスト5：蓄積した走行データの使い道を決めているか

• 新人ドライバーがAIの支援で担当コースを回れるようにする計画があるか
• 遅延が起きやすい箇所の特定や、荷量の配分の見直しに使う予定か
• 安全運転の指導にデータを活かす方法を決めているか

運用が軌道に乗ると、目に見えやすい変化は配送品質の平準化です。特定のエリアを長く担当したベテランでないと効率よく回れなかったコースも、AIの支援があれば新人が回りやすくなります。走行データは、配送のノウハウを会社の資産として蓄えていく基盤になります。

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、対象にする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

配送ルートのAI化では、まずAIの役割を最短ルートの決定ではなく、人が手直しする下書きづくりと決めます。そのうえで、ベテランの判断を制約条件にすること、走行の記録と振り返り、AIと人の判断の分担、1エリア・数台から試す計画、走行データの使い道の5つを確認してください。現場の納得を保ちながら、ベテランだけに頼らない配送体制に近づけます。

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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。