物流業界が抱える「運んでも儲からない」という構造的課題

現在、物流業界ではドライバー不足、燃料費の高騰、労働時間規制（2024年問題）、需要の不安定化といった課題が深刻化している。現場では最大限の努力が行われているものの、空車の発生、積載率の低さ、非効率なルートといった問題が解消されずに「運んでいるのに利益が出ない」という構造が続いているのが実情である。

積載率が上がらない理由は構造的な最適化不足にある

積載率が上がらない理由は単純ではない。配車が経験や勘に依存していることに加えて、荷物・車両・時間の組み合わせが最適化されていない。さらに部門・拠点ごとに判断が分断されており、リアルタイムでの再最適化ができないという体制的な問題も存在する。要するに、問題は現場にあるのではなく、システムレベルでの最適化が不足していることが本質なのである。

AIデータ社が「AI LogiPro on IDX」に最適化AIモデルを搭載

企業データとAIの利活用を手がけるAIデータ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長　佐々木隆仁）は、物流業界における収益低迷の主要因である「積載率の非効率」に着目し、AI孔明 on IDXを基盤とした「AI LogiPro on IDX」に最適化AIモデルを搭載した「配車・積載最適化AI」の提供を開始した。本ソリューションは、配車・積載・ルート・人員配置を統合的に最適化し、物流企業の利益構造を根本から改善することを目的としている。

データ統合とAI分析による先読み配車が可能に

「AI LogiPro on IDX」は4つの段階で最適化を実現する。第一段階のデータ統合では、受注・配送・車両・ルート情報をドライブに集約し、アップロードされたデータをもとにAIが全体状況を即時に分析・整理する。第二段階のAI分析・予測では、需要予測・配送量の変動分析に加えて、過去データと業界知見をもとにしたリスク・遅延傾向の分析を行い、データにもとづく先を読んだ配車判断が可能になるという特徴がある。

最適化エンジンと継続的改善で現場で動く最適化を実現

第三段階の最適化エンジンでは、配車・積載・ルートの最適パターンをAIが提案し、「勘と経験」から「データと提案」へのシフトを実現することで、限られたリソースで最大の効率を生み出す。第四段階のAI PMO（実行・運用最適化）では、配車計画のAIレビューと改善提案を行い、定期的なKPIレポートを自動生成するとともに、データ蓄積にもとづく継続的な改善提案によって、「机上の最適化」ではなく「現場で動く最適化」を実現する。

積載率10～20%向上など導入効果に期待

本ソリューションの導入により、積載率向上（プラス10～20%）、燃料コスト削減、ドライバー負担軽減、利益率改善が期待される。同じ車両・同じ人員で、より高い収益を実現することが可能になるのである。AIデータ社は今後、製造業、物流業に続き、小売、医療、エネルギーなど、あらゆる業界に対して「最適化AI × AI PMO」を展開していく予定である。

出典: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000696.000040956.html