配送ルート最適化とは？｜AI活用事例や製品・サービスを紹介

Q: 配送ルート最適化サービスを利用するメリットは？

配送ルート最適化サービスを利用すると、「配送時間を削減できる」、「人件費や車両費を削減できる 」、「属人化を解消できる」、「ドライバーへの指示を効率化できる」などのメリットがあります。

最終更新日:2023/12/15

配送ルート最適化とは？

製造から配送に至るまでのサプライチェーンを滞りなく運用するためには、配送・調達・生産計画が必要不可欠になります。たとえば、自動車製造業の場合、原材料となる鋳鉄や樹脂材などを製造している企業が存在しており、その原材料が部品を加工する企業へと出荷されていくわけです。そのため、さまざまな業種において「配送」は極めて重要なものであり、業務のスピードにも大きな影響を与えるものといえるでしょう。

そのような中で、最近ではAIの活用によって配送ルートを最適化させるという技術に注目が集まり始めています。この「配送ルート最適化」とは一体どのような仕組みなのでしょうか。今回は、配送ルート最適化の仕組みやメリット、活用事例などを詳しくご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

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配送ルート最適化とは？

■配送ルート最適化とは

配送ルート最適化とは、物流や食品といった業界で日常的に発生する配送業務において、「どの車両が・どのような順で・どの経路で配送するべきか」を計算し、配送ルートを作成していく技術のことを指します。配送先が一ヶ所であれば、特に計算などを行わずにGoogleマップやカーナビなどを活用するだけでも特に問題ありません。しかし、配送先が複数存在する場合、配送する順番や経路などによって、配送時間に大きな差が生まれてしまう可能性があるのです。

配送を担当するドライバーの負担を軽減させるためにも、より効率的に配送を行えるルートを計算する必要があるため、これまではベテラン従業員の経験に頼って配車計画とルート作成をアナログで行う企業も少なくありませんでした。しかし、最近ではAI技術が発展したことにより、複数箇所のルート計算や、より複雑な条件の現場制約を併せて算出できるシステムが多くなってきています。

配送ルート最適化の仕組み

配送ルート最適化の仕組みは、AIが蓄積された膨大なデータを活用し、事前に設定した条件や制約をもとにスコアリングすることで「どの車両がどの順番・経路で回るのが効率的なのか」をスコア化するというものです。

はじめは、数値化の難しい要素（道幅の狭い道路は通行できない、案件に適さないドライバーなど）を条件化することができず、実務レベルには達していませんでした。しかし、AI技術の発展に伴い、最近では高度なルート作成が簡単に行えるようになってきています。現在は、100カ所以上の配送場所を回るルートであっても、わずか5分ほどで配送計画を作成できるようになるなど、配送ルート最適化の技術も向上されてきている状況です。

配送業界の現状・課題

近年はインターネットショッピングの需要が増加したことにより、小口配送が増加しています。特に2020年以降は、新型コロナウイルスの影響によって自宅で過ごす時間が増えたため、これまで増加傾向にあったオンラインでの購買行動に拍車がかかったのです。

配送業者側の傾向としては、1回の運送で運ばれる貨物の重量は減少から横ばいとなっています。ただ、近年は0.1トン未満の貨物輸送量が割合・件数ともに大幅に増加している状況です。0.1トン未満の輸送量が非常に増えており、小口発送の増加が顕著なものとなっています。

小口発送が増加することで生まれる影響としては、トラック積載効率が低下し、物流効率も低下してしまう点が挙げられるでしょう。配送需要が増える一方で、積載効率が低下してしまうと、それだけ配送の回数も増加してしまいます。かといって、ドライバーの数自体は、コロナ禍以前より大きく増えたわけではありません。そのため、配送業界への負荷が高くなってしまっているというのが現状なのです。

また、近年は少子高齢化に伴う人手不足も深刻化しています。これらの課題を解決に導けるとして、配送ルート最適化システムに注目が集まり始めているわけです。

AIによる配送ルート最適化サービスを利用する4つのメリット

そんな「配送ルート最適化」のサービスを利用するメリットとしては、「配送時間を削減できること」「人件費や車両費を削減できること」「属人化を解消できること」「ドライバーへの指示を効率化できること」などが挙げられます。これら4つのメリットについて詳しくみていきましょう。

配送時間を削減できる

その名前からもわかる通り、配送ルート最適化はAI技術を用いて「最適なルートの計算・作成」を行うため、配送時間を削減できるメリットがあります。特に新人の従業員は、ベテラン従業員のように経験を積んでいるわけではないため、配送計画の作成業務や配送業務の時間が長くなってしまう傾向にあります。

しかし、配送ルート最適化サービスを活用すれば、そういった経験の差を埋めることができるため、新人も即戦力として活躍できるようになるのです。

人件費や車両費を削減できる

配送時間が短縮されることによって従業員の残業も減少するため、人件費の削減が可能になります。また、場合によっては残業時間だけでなく人数そのものを減らせる可能性もあるでしょう。そして、配送業務の効率化を実現できれば「車両台数の削減」も可能になるため、保有する車両の維持費・ガソリン費削減につなげられます。

属人化を解消できる

配送ルート最適化システムを活用することによって、土地勘のない新人従業員や、ルート作成のノウハウを持ち合わせていない新人従業員でも問題なく配送を行えるようになります。これまでは、配車計画やルート作成を行うために少なからず「経験」が必要であったため、新人従業員ではそれらの業務を遂行できないケースも少なくありませんでした。その結果、ベテラン従業員の負担が増加し、なかなか休めなくなってしまうなどのトラブルが発生することもありますた。

しかし、配送ルート最適化システムを活用すれば、経験の有無に関わらず、誰でも適切なルートを作成できるようになるため、属人化を解消することができます。

ドライバーへの指示を効率化できる

配送ルート最適化システムの中には、どのドライバーがどこを走行しているのか、リアルタイムで動向管理できるものも存在します。そのようなシステムであれば、急な配送が発生した場合や配送遅延が発生している場合など、カバーが必要なときでも適切に場所を把握し、効率的に指示を出せるようになります。

配送ルート最適化の注意点

配送ルート最適化を行う際には、いくつか注意しなくてはならない点も存在します。特に以下の3点は、事前に把握しておくべきポイントといえます。

配送ルートによって様々な条件を考慮する必要がある

配送する自動車ごとに、車両の積載量や交通状況、停車環境などが大きく異なります。それらの環境を考慮した上で最適なルートを選択しなければ、逆に配送時間を伸ばしてしまう可能性もあります。

より効率的な配送を実現するためにも、積載量や交通状況、停車環境といった情報を有効活用し、適切なルートを算出していくことが重要になります。

配送のタイミングを考慮する必要がある

配送は、配送業者だけでなく配送先の都合も考慮しなくてはなりません。いくらシステムを活用して効率的な配送ルートを作成できたとしても、配送した際に受取人が受け取り可能なタイミングではなかった場合、再配達しなければならなくなってしまうのです。

そのため、配送のタイミングも考慮しながら計画を立てていくことが重要になるでしょう。

仕事量を平等にしなければならない

配送ルート最適化においては、ドライバーの業務量も踏まえた上でルート作成を行う必要があります。特定のエリアに配送が集まった場合、一人のドライバーに業務が集中してしまう可能性も否めません。仕事量が不平等であると、従業員のストレスを増加させる原因となってしまい、場合によってはドライバーの離職を招いてしまう可能性もあるため注意が必要です。そのため、ドライバーの担当エリアなども考慮しながら仕事量を平均化できるよう、配送ルートを算出することが大切になるでしょう。

配送ルート最適化の種類

■配送ルート最適化の種類

配送ルート最適化システムにはいくつかの種類が存在します。それぞれの特徴について、詳しくみていきましょう。

AI型

AI型とは、その名の通りAIを活用して配送ルートの最適化計算を図るシステムのことです。AIを活用することによって、計画立案に経験や知識を反映させることができるようになるため、より効率的な配送計画の作成が可能になります。

配送ルート最適化システムの中でAIが活躍する場面としては、主に以下の3つが挙げられます。

1.AIアルゴリズムによるルート検索・作成

複数台のルートを一度に計算することができるのは、高精度のAIアルゴリズムが搭載されているからに他なりません。システムによってアルゴリズムやAIの利用範囲は異なりますが、一例としては「メタヒューリスティクス」という組み合わせ最適化のアルゴリズムが挙げられます。

2.クラウドサービスによる計算データの提供

ルート計算はPCが処理する中でも特に複雑な計算を必要とするものであるため、これまでは高性能なPCが必要とされていました。しかし、クラウドサービスの場合、PCが処理を行う必要はなく、クラウドサービス側が保有している膨大なデータ量をAIで分析し、ユーザーのPCやスマホに渡すだけで済むので、短時間でのルート検索が可能になったのです。

3.さまざまな条件、制約の考慮

配送ルートの最適化は、ただ走行距離を短くすれば良いというものではありません。配送先の時間指定、高速道路の利用の可否、高さ制限、渋滞情報など、さまざまな要因を加味する必要があるからです。これらを加味した上でルートを作成するためにも、AIの活用によってデータを蓄積し、分析・計算を行う必要があるのです。また、日々の学習によって分析・計算の精度が向上していくことも大きな魅力といえます。

シミュレーション型

シミュレーション型とは、シミュレーション機能を搭載した配送ルート最適化システムのことです。配送先の詳細や車両台数、納品時刻、稼働時間、ドライバーの休憩時間、積み卸しの作業時間といった細かな条件を加えた複雑な配送計画でも、適切な判断を行うことができます。

人間の経験や簡易的な計算ではなく、システムによる厳密なシミュレーションを実施するため、配送エリアの見直しや積載量の増加など、条件変更によって生まれる効果についても見極めることが可能です。

動態管理型

動態管理型とは、車両の位置情報をGPSで取得し、リアルタイムでデータ化することで、走行指示や運行管理に役立てられるシステムのことです。車両やドライバー情報はもちろんのこと、走行ルートや到着予想時刻、道路状況などといった情報もリアルタイムに可視化できるというメリットがあります。

そのため、管理者は状況に応じて柔軟に指示を出すことができるのです。

AI活用で実現した配送ルート最適化の事例6選

■AIで実現した配送ルート最適化の事例
この章では、配送ルート最適化の活用事例を紹介します。

事例①：ブルボン

ブルボンは、名古屋大学発のスタートアップ企業であるオプティマインドと共同で、ブルボンが運営管理を行っている自動販売機「プチモール」の管理業務における配送ルートの最適化を検証するための実証実験を行いました。

この実証実験では、オプティマインドが開発した配送ルート最適化クラウドシステムの「Loogia(ルージア)」を利用し、プチモールから逐次収集する商品の販売データから算出したメンテナンスの優先度をもとに、AIによって「どの車両が、どのプチモールを、どの順に回るのか」という配送ルートを最適化提案します。そして、最適化情報に基づいた業務実証によって、その有効性とシステムのスパイラルアップを検証していくというものです。

AIの活用によってルートの最適化を図ることで、移動時間の短縮によるメンテナンス精度の向上や、作業効率の向上、作業環境の改善、移動ルート選択の簡易化、労働時間の改善による生産性向上などが実現されることが期待されています。

事例②：ヤマト運輸

ヤマト運輸でも、AIを活用した配送ルート最適化システムの活用によって業務効率化を実現しています。ヤマト運輸では2017年から配送ルート最適化システムを導入しており、そのシステムの活用と併せて、ドライバーが持つ専用端末を廃止して市販のスマートフォンやタブレットを利用することで、導入関連費用の低減につなげているそうです。

このシステムは2017年時点で全国にある約4000の拠点で導入されています。送り状情報をデジタル化することでビッグデータとして蓄積していき、その日に配達する住所から、最も効率的な配送ルートを割り出していくという仕組みです。

事例③：日本郵便

日本郵船では、AIを活用した配送ルート最適化によって、より短時間に多くの荷物を配ることができるようにしています。2020年6月には、ゆうパックなどの配送ルート作成にAIを活用しており、配達員がどの順番で配達すれば最も効率的であるかを予測できるようになったそうです。

これまでは、時間指定の荷物や道路事情を考慮した上で、一つひとつの宛先を紙の地図に印を付けたり、付箋を貼ったりしてルートを決めていたため、ルート作成に1時間近くかかってしまうケースもあったそうです。しかし、AIの導入によって、配達先と次の配達先の距離などを踏まえて最短ルートを算出できるようになったことで、信号待ちが長い交差点を避けたり、事故の確率が高まる右折ルートを回避したりすることができるようになりました。

事例④：NTT東日本

東日本電信電話株式会社北海道事業部、株式会社調和技研は、AIを活用した農作物（馬鈴薯：ジャガイモ）の積荷作業車とトラックの配送ルート最適化のプログラムを開発しました。今秋の収穫よりJA士幌町で実際の集荷配送業務に活用し始めます。

馬鈴薯の集荷は積込作業用タイヤショベルと運搬するトラックを集荷場から圃場に配車、タイヤショベルやトラックは、台数や運転手に限りがあることから集荷待ちにより農作物が劣化することがあります。そのため、農作物を効率的に集荷することが必要です。また、日々集荷ルートを作成する担当者の負担や物流業界における運転者不足などの課題がありました。

これらの課題解決に向け、NTT東日本及び調和技研は、集荷配送の最適化ルートを作成するAIプログラムを開発しました。集荷希望日・集荷場所、タイヤショベルやトラックの台数、優先したい条件（時間や距離等）を入力すると、タイヤショベルとトラックの最適なルートを地図上に表示します。これにより、担当者が地図を見てルートを作成するよりも、トラックの移動距離や待ち時間を少なくし、これまで大きな負担となっていた担当者のルート作成時間の軽減にもつながります。集荷待ちの減少による馬鈴薯の劣化抑制、トラックの移動距離削減による化石燃料の削減、作業の効率化による労働力不足問題への対応が期待できます。

事例⑤：ローソン

ローソンでは、AIを活用して店舗への商品配送を効率化するシステムを2021年から導入しています。AIを活用し、配送ルートなどを最適化して商品配送を効率化することで、配送コストや二酸化炭素（CO2）の排出量を抑制することができるといいます。

ローソンが導入したのは、名古屋大学発のスタートアップ「オプティマインド」のAIです。これまでの配送計画は、配送センターの担当者が立地を考慮しながら3ヶ月ごとに作成していました。必要となる商品の種類・量も、店舗や日によって異なるため、トラックは事前に決めた時間と台数で走らなければならず、積載率低下や配送効率低下を招いてしまうことがあったそうです。

そのため、AIの活用によって大幅な配送効率化、二酸化炭素排出量抑制などが期待されています。

事例⑥：株式会社ゼロ

車両輸送を行っている株式会社ゼロでは、ドライバーが車両動態管理クラウドサービス「Cariot」のモバイルアプリを使⽤することにより、管理側が輸送状況を的確に把握できるようになったといいます。

ドライバーの位置情報を正確に把握できるようになったことで、これまで対応が難しかったイレギュラーな事案にもフレキシブルに対応することができるようになりました。事前に組んだ配⾞スケジュールを急遽変更しなければならない場合でも、リアルタイムに位置情報が把握でき、最初に拠点へ戻ってくる⾃⾛員を事前に把握ができるため、イレギュラーな事案にも柔軟に対応できるようになったといいます。

配送ルート最適化のアプリ・サービスを一覧で紹介

配送ルート最適化におすすめのアプリ・サービスを紹介します。

サプライチェーンの計画業務最適化サービス

株式会社グリッドが提供する「サプライチェーンの計画業務最適化サービス」は、AIの活用によって、担当者が膨大な時間をかけて行っていた複雑な制約下での需要予測、生産計画、操業計画業務を最適化するシステムです。

プロジェクト発足から運用支援までのトータルソリューションとなっているため、計画業務の自動化を図りたい企業、計画の最適化を図りたい企業などにも最適なシステムといえるでしょう。

「LYNA　CLOUD　ライナクラウド」

（参照：LYNA 自動配車クラウド-クラウド型完全AI自動配車システム）

LYNA CLOUD（ライナクラウド）は、誰でも簡単に配車計画を作成することができるクラウドサービスです。クラウドタイプのサービスであるため、パソコンにソフトをインストールする必要がありません。インターネット環境さえ整っていればいつでもどこでも利用できるという点は大きな魅力といえるでしょう。

そんなLYNA CLOUD（ライナクラウド）の大きな特徴として挙げられるのは、独自のAIエンジン「ライナメタヒューリスティクス」です。ロジスティクスの現場で20年以上改良してきたAIエンジンであり、企業ごとに異なる複雑な制約・条件を網羅し、配車計画に欠かせない「距離」「時間」「人件費」などのコストを最重要視して計算することができます。

「GuRutto」

●「GuRutto」

（参照：効率的なルート作成を簡単に | GuRutto(グルっと) 複数地点を一筆書き）

GuRutto は、わずか2ステップで、まるで一筆書きを書くようにルートが作成できる配送ルート最適化サービスです。行き先を入力し、条件を設定するだけでルートを作成できるため、「ルート作成できる後継者がいない」「手作業でのルート作成を効率化したい」といった課題を持つ企業に最適なサービスといえるでしょう。

なお、無料プラン、スタンダードプラン、プロプランという3つの料金が用意されており、基本的な機能は無料で利用できるのも魅力のひとつです。有料プランには、車両の稼働時間、顧客の希望時間、荷物の重量を考慮してルート作成を行える機能が備わっています。

複数の住所の最短ルートを見つけるMapFan

（参照：法人向けサービス | GeoTechnologies）

GeoTechnologies（ジオテクノロジーズ）のWebサービスMapFanを活用すれば、「複数の住所を最短ルートで回る」ことが可能となります。

MapFanのマップツールでは、表示される地図に位置情報を加えることで、オリジナルのルートマップを作成できます。1つのマップにつき最大で2,000カ所の地点を登録でき、最大30カ所のルートの表示が可能であるため、たくさんのルートが必要な方にもおすすめです。また、所要時間や地点までの距離、高速道路の料金が表示されるため、事前に計画を立てて移動する際の参考にしやすいでしょう。