配送ルート最適化の仕組みや種類を解説！事例から最適な方法を学ぶ

物流需要の増加や人手不足に対応するためには、配送ルートの最適化が有効です。では、どのように最適化を実現するのか、具体的な事例を知りたい方は多いのではないでしょうか。

この記事では、配送ルート最適化の基本や事例を紹介します。最後までお読みいただくことで、取り組みの全体像を把握できるでしょう。

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配送ルート最適化に関する基本

配送ルートの最適化によって配送効率が向上すると、ドライバーの負担軽減や企業の利益向上につながります。さまざまな要素が配送ルート最適化に関係するため、何から手を付けてよいか分からない方もいるでしょう。ここでは、配送ルート最適化の基本について解説します。

配送ルート最適化とは

配送ルート最適化とは、配送効率に関わる無駄を排除し、効率の良い経路を作成することです。荷物を無計画に配送すると、無駄な移動が発生し、配送効率が悪化します。

労働時間の長期化や輸送の遅延、輸送コストの増大といった問題を引き起こさないためにも、配送ルート最適化は重要です。

仕組み

複雑な条件の中から最適なルートを見つけるのは、人間の力だけでは困難です。AIなどの技術を用いることで、配送ルートの最適化が実現します。

AIはこれまでに蓄積した大量のルートに関するデータを活用し、事前に設定した条件を考慮して配送ルートを自動的にスコアリングします。例えば、100カ所以上の配送先があっても、AIであれば数分で最適なルートを算出し、効率的な配送計画を立てることも可能です。

最適化の種類

最適な配送ルートを作成するシステムは、「AI型」「シミュレーション型」「動態管理型」の3つがあります。

AI型は、AIを用いて最適化するシステムです。日々膨大なデータを蓄積するため、処理に時間がかかります。性能の高いコンピューターを導入して運用するには知識と費用が必要で、クラウドサービスを利用する事例もあります。

シミュレーション型は、シミュレーションで最適化するシステムです。納品時刻やドライバーの休憩時間、積み降ろし時間といった細かい制約条件を設定し、最適なルートを見つけます。人間には不可能な膨大な配送パターンの計算が可能です。

動態管理型は、GPSで車両の位置情報をリアルタイムで把握し、走行指示や運行管理に活用します。刻一刻と変化する道路状況や天候に合わせて、臨機応変なルート変更が可能です。

配送業界の現状

配送需要の増加や少子高齢化といった社会情勢の変化に伴い、配送業界でもさまざまな問題が生じています。人手不足は社会全体の課題ですが、配送業界ではより深刻です。ここでは、配送業界の現状について解説します。

人手不足

物流業界では労働力不足が深刻化し、ドライバー不足を実感する企業も増加傾向です。厚生労働省が2023年5月に実施した「労働力経済動向調査」によると、「労働者が不足している」と答えた事業者の割合は、運輸業・郵便業で59％でした。調査産業計と比較して12％高い値です。

ドライバーは高齢化が進み、15歳〜19歳の若年層が全産業より少なく、40歳〜54歳の中年層が多い状況です。このままだと、数年後にはさらに高齢化が進むでしょう。

長時間労働

物流業界では、ドライバーの長時間労働が課題となっています。厚生労働省の「賃金構造基本統計調査」によれば、2022年の大型トラックドライバーの年間労働時間は2,568時間でした。これは、全産業平均と比べて2割程度多い状況です。

小口増加

近年のEC市場拡大により、個人向けの小口配送需要が急増しています。国土交通省が公表した「宅配便等取扱個数の調査」によると、2021年の宅配便取扱個数は過去最高の49億5,300万個でした。新型コロナウイルス感染症が流行した2020年度以降、急速に伸びています。

環境問題

地球温暖化といった世界的課題の解決に向けて、日本ではさまざまな環境対策を講じています。

配送業界でも環境負荷の低減が急務です。二酸化炭素排出削減に向けたトラックの改良や梱包材のリユース、エコドライブ推進、鉄道のような二酸化炭素排出量が少ない輸送手段の採用を進めています。

配送ルート最適化に関する課題

配送ルートの最適化には「配送ルートの計算時間が長い」「考慮すべき条件が多い」「配送タイミング」「ドライバーの負担」「リアルタイムの状況把握が困難」といった多くの課題があります。

エリアの特徴を考慮した配送ルートは、設定に時間がかかります。エリアの道路状況を理解したドライバーであれば、迅速にルートを選択できるでしょう。しかし、新人や土地勘のないドライバーには困難です。

配送ルートを作成するには、積載容量・道幅・交通規制・ドライバースキルといった数多くの条件を考慮しなければなりません。時間指定のある荷物が多いほど最適化は難しくなります。

また、ドライバーの状況に合わせたルート設定も重要です。高層ビルやマンションへの配達は時間がかかるため、細かい配慮が求められます。

配送ルート最適化にはツールの利用がおすすめ

配送ルートを決めるには、数多くの要素を加味しなくてはなりません。人間が考えられる範囲には限りがあり、時間も必要です。効率的なルートを決めるには、ツールの利用がおすすめです。ここでは、配送ルート最適化にツールを利用するメリットを解説します。

配送計画が効率化できる

過去の結果や担当者の経験・勘に頼った配送ルート設定には、「細かい条件を考慮するのが難しい」「担当者の負担が大きい」といった課題があります。

配送ルート最適化ツールは、エリアごとの車両の割り当てや必要な車両台数の確保、配送順序などを自動的に最適化します。担当者の負担も軽減され、効率的な配送計画を立てることが可能です。

ルート作成が自動化できる

経験豊富な担当者による独自の勘に頼ったルート作成は、ドライバー間で負担の偏りが生じる、エリアによって配送効率に差が生じるといった点が課題でした。

ツールを使用すれば、条件を入力するだけで最適な配送ルートが作成できるため、ルート設定の属人化を回避できます。また、新しい担当者への引き継ぎもスムーズです。

リアルタイムで車両を管理できる

GPSによりリアルタイムで車両位置を特定し、予定通りか遅延しているかを瞬時にチェックできるため、臨機応変に確認・変更指示ができます。また、渋滞を回避できるルートへの変更指示も可能です。

人的ミスを防止できる

荷物をツールやシステムで管理すると、積み残しや荷物の間違い、誤配送といった人的なミスを防止できます。バーコードなどの情報をシステム上で管理し、配送のプロセスごとに読み込めば、確実な配送と情報の追跡が可能です。

配送ルート最適化を進める前に注意すること

配送ルートの最適化を図る際は「ドライバーの仕事量を平等にすること」と「安全に配慮したルートを作成すること」を心掛けましょう。

同じ雇用条件の場合、特定のドライバーに負荷が偏ると不公平に感じる人もいます。スキルや年齢差を考慮して、総合的な仕事量が同等になるようにしましょう。

危険なルートは、事故リスクにつながります。また、子どもが多い住宅地では低速運転となるため、時間帯・速度を考慮したルート設定が重要です。事故は企業にとって大きな損害となるため、あらかじめ入念に確認し、十分に注意して配送ルートを作成しましょう。

配送ルート最適化で業務効率化を推進する企業の事例

配送ルート最適化に取り組む企業の中には、すでに成果を挙げている企業もあります。今後取り組みを始める企業にとって、どのような成功事例があるかを知ることは大切です。ここで紹介する5つの最適化事例を効率的な取り組みに生かしましょう。

ヤマト運輸株式会社

ヤマト運輸株式会社では、ビッグデータとAIを活用した配送業務量予測と適正配車システムを導入しました。

販売・物流・商品・需要トレンドに関するビッグデータをAIで分析し、顧客ごとの配送業務量を予測することで、効率的な配車計画の作成が可能です。配送生産性の向上（最大20％）や二酸化炭素排出量の削減（最大25％）といった効果を見込んでいます。

株式会社ブルボン

株式会社ブルボンでは、自動販売機「プチモール」の商品補充やメンテナンスに携わる人員不足の解消が課題でした。

物流の効率化を図る手段として、AIを活用した配送ルート最適化の実証実験を実施しました。プチモールから収集したデータを基にメンテナンス優先度を決め、「どの車両が」「どのプチモールを」「どの順に回るのか」をAIが提案します。

アサヒビール株式会社

アサヒビール株式会社では、トラックドライバー不足により、輸配送に必要な集車が困難な状況が続いていました。卸し企業への納品は、午前中が8割と特定の時間に偏っており、車両の稼働率が低いことが課題です。

解決策として、卸し企業への納品時間帯を拡大することで車両稼働率を引き上げました。納品時間拡大に協力可能な卸し企業には、インセンティブを支出しています。トラックドライバー不足改善の効果も期待しています。

日本郵便株式会社

日本郵便株式会社は、配送ルート最適化ツールを活用し、効率的な配送に取り組んでいます。以前は荷物の配達時間指定やルート上の規制を考慮し、地図上に分かりやすく付箋を貼って情報を管理していました。

しかし、この方法では最適なルートの設定に時間がかかるため、システムを導入し、配達状況に応じたリアルタイムルート再計算を業務に活用しています。

通過するのに時間がかかる交差点を避けた最短ルートを自動で設定できる他、事故の確率が高まる右折の回数を減らすなど、事故リスクを考慮したルートも生成可能になりました。

株式会社ローソン

株式会社ローソンでは、AIを活用して物流効率を高める取り組みを行っています。当日の各店舗の在庫状況や発注数量を基に、AIで最適な配送ダイヤグラムに組み替え、物量変化に合わせた配送体制を構築しました。

AIで作成した配送ダイヤグラムを使うことで、群馬県の配送センターから管轄の約400店舗に配送する際に、配送台数は約8％（4台）、二酸化炭素排出量も約7％（年間約100トン）の削減が期待できるとわかりました。

「UMWELT」で業務効率化を推進！

物流業界の人手不足に対応するには、業務を効率化して生産性を向上する必要があります。業務効率化には、手作業による業務の自動化が有効です。

TRYETINGの『UMWELT』は、AI機能を搭載した自動化ツールです。簡単に操作でき、ITやデータ解析の専門的な知識は必要ありません。ここでは、UMWELTの特徴を紹介します。

業務の自動化を効率的に導入できる

物流プロセスには、需要予測や安全在庫予測といった複雑で難しい業務が存在します。UMWELTは、属人化しやすい業務の自動化が可能です。過去の取引実績など、予測に関連するデータを読み込み、AIが予測結果を出力します。

既存の従業員で操作できるため、専門人材を新たに採用する必要はありません。業務の一部を自動化すれば、担当者の業務負担も減り、他の業務に注力できます。

企業の導入事例

3Gサポート株式会社様では、トラック物流改善システム「AirDia（エアダイア）」を開発する中で、AIによる荷物量・作業時間を予測する機能の実装を目指していました。

単独でデータ取りや解析をしていましたが、精度を高めるためにUMWELTを導入しています。TRYETINGと連携して進捗を共有しながら進めた結果、プロジェクト期間内にAIの実装が完了しました。

（参考：『【3Gサポート様】UMWELT活用事例｜補助金活用でトラック物流改善システムに荷物量や作業時間を予測する機能を実装｜TRYETING』）

まとめ

配送ルート最適化は、人手不足などの課題を抱える企業が事業を維持する上で必要な取り組みです。複雑で時間のかかる配送ルート作成業務を自動化すると、生産性向上を図れます。

UMWELTは、需要予測など高度な分析や知見が必要な業務をAIで自動化するツールです。複雑な業務を自動化すれば、他の業務に人材を割り当てられます。職場環境の改善にもつながるでしょう。

配送ルート最適化や業務改善で生産性向上を目指す企業様は、ぜひTRYETINGにご相談ください。

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