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配送ルート最適化とは?

最終更新日:2021/02/24

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。

■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。

 

●配送ルート最適化サービスを利用するメリット

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、具体的にどのような点が挙げられるのでしょうか。ここからは、配送ルート最適化サービス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

その名前からもお分かりいただけるかと思いますが、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」を行ってくれるため、配送時間を削減できるという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ったのです。
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2点は、事前に把握しておくべきポイントといえるでしょう。

 

・配送のタイミングも重要

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というわけです。

 

■AIで実現した配送ルート最適化の事例

■AIで実現した配送ルート最適化の事例

 

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:食品・飲料メーカー

食品・飲料メーカーでも配送ルート最適化システムは積極的に導入されています。ある食品・飲料メーカーでは、昨今の少子高齢化に伴う人手不足により、小売店・飲食店への商品配送を担当するドライバーの確保が困難になっていたそうです。

そこで、配送ルート最適化システムを導入したところ、「配送ルート」「配送先の滞在時間」「一定距離以上の走行件数」「非効率走行の度合い」といった指標を可視化することができるようになり、より明確な改善案を立てることができるようになったといいます。結果的に、配送順序の最適化によって配送時間が1時間以上短縮されたケースもあったそうです。この結果を踏まえると、人手不足をカバーするための方法としても有効であることがお分かりいただけるでしょう。

 

事例⑤:物流業界

物流業界でも、積極的に配送ルート最適化システムは活用され始めています。その一例として挙げられるのが、車両輸送を主観事業とする株式会社ゼロです。株式会社ゼロでは、全国に点在する物流拠点から、新車や中古車・リース車をはじめ、バイクや特殊架装車両などを運ぶために、ドライバーが日々の輸送を行っています。

ただ、「安全性の担保」と「効率化」という2点が課題となっていたことから、配送ルート最適化システムを導入するという判断に至ったそうです。その結果、管理側が輸送状況を的確に把握することができるようになり、「安全性の担保」と「効率化」という課題も6〜7割ほど改善されたといいます。

 

■配送ルート最適化の製品・サービスを一覧で紹介

 

●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」

●「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。

 

●「NAVITIME Engine」

●「NAVITIME Engine」

(参照:NAVITIME Engine | ナビタイムAPI/SDKサービス|ナビタイムジャパン)

NAVITIME Engineは、ナビタイムの各サービスで使用されている経路探索エンジンを自社のシステムに組み込むことができるサービスです。ルート検索と到達圏検索が提供されています。

2021年1月からは、地域区分別・時間帯別の走行速度を考慮した計算が行えるようになりました。また、踏切や大型車などを考慮した検索にも対応しており、より実際の走行条件に近い結果を得られるようになっています。

到達圏検索が行えるため、「指定した地点から●●分以内に到達できる範囲はどこか」を簡単に調べることも可能です。配送を行う従業員の業務を効率化し、負担を軽減させるという目的でも大きく役立つ機能といえるのではないでしょうか。

 

■今後の展望

■今後の展望

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ました。少子高齢化に伴う人手不足が深刻化している現代において、配送ルート最適化がもたらすメリットは非常に大きいことがお分かりいただけたのではないでしょうか。

しかし、そのメリットを享受するためには、配送のタイミングや仕事量の平等化など、いくつか注意しなければならないポイントも存在します。それらの注意点を踏まえた上で配送ルート最適化を成功させるためには、今回ご紹介したような配送ルート最適化サービスを活用するのが有効な手段といえるでしょう。

ぜひこの機会に、配送ルート最適化サービスの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

 

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