【背景】 ベテラン依存と「2024年問題」への対応
関東圏で複数拠点を展開する中堅物流企業様。日々の配車計画は、長年1名のベテラン配車担当の経験に大きく依存していました。普段は回っているものの、以下のような課題が顕在化していました。
- 繁忙期における調整時間の増大と、それに伴う配送遅延のリスク
- 担当者が不在の日に全体の効率が著しく低下する「属人化」の弊害
加えて、労働時間規制(いわゆる2024年問題)への対応が不可避となり、「現場の無理」に頼らない、持続可能な運用体制への転換が急務となっていました。
【取り組み】 現場に合わせた配車支援ツールの構築
Nihon Codeは、いきなり高度な自動化を目指すのではなく、まず既存業務を可視化し、現場が「使い続けられる」形に落とし込むことからスタートしました。具体的には、以下のポイントを整理しました。
- 業務工程のどこに最も時間がかかっているか
- どの判断が特定の個人の経験(暗黙知)に基づいているか
これらをベースに、以下の主要機能を備えたWebアプリを構築しました。
- 配送先・車両・ドライバー情報の一元管理基盤
- 基本的な最適化ロジックとAIを活用したルートの自動提案
- 現場の直感的な判断を即座に反映できる微調整UI
最初のバージョンは1拠点に限定し、約1ヶ月で導入. その後、現場のフィードバックをもとに週次で改善を重ねるアジャイル形式で開発を推進しました。
【成果】 「誰でも回せる」状態を、短期間で実現
導入から数ヶ月で、現場には以下のような劇的な変化が生まれました。
- 配車計画の作成時間を約40〜50%削減
- 特定の担当者に依存しない、拠点全体での柔軟な運用体制の確立
- 繁忙期でも安定して最適な配車を組める、予測可能な業務フローへの改善
完全な自動化ではなく「現場の判断を支えるデジタル化」に徹したことで、無駄な待機時間の削減やルート見直しなど、継続的な自律改善につながっています。
【Point】 現場にフィットする形で、段階的に改善
本プロジェクトでは、AIはあくまで一部の補助にとどめ、「現場で使い続けられること」を最優先に設計しました。大規模なシステム投資を行うことなく、短期間で実用的な改善を実現しています。
Project Period
6 months
Industry
物流・ロジスティクス
Focus
脱属人化 / 2024年問題対応 / 現場主導DX
Tech Stack
Web Application / Route Optimization / Hybrid AI