Logposeの幹線輸送AI配車事例｜複雑な配送計画を自動化する

結論

幹線輸送の配車業務においては、人の経験をそのまま置き換えるのではなく、運行計画案の作成や複雑な制約チェックの作業をAIに寄せる進め方が実務になじみます。

Logpose Technologiesの公開情報では、過去の運行データを活用し、複数日にわたる運行計画の作成や追加オーダーの割り付けを支援するAI技術が示されています。ドライバーの休憩や休息を考慮した法令遵守のスケジュール作成をはじめ、各企業の配送パターンに応じた柔軟な調整を行える点が特徴です。

配車の属人化に悩む現場にとって重要な第一歩は、配車担当者の頭の中にある判断条件を整理して一覧化することです。車両、ドライバー、時間指定、休憩、帰り荷、追加便といった要素を共通の形式で扱える環境を整えることで、AIによる現実的な運行計画の候補出しが可能になります。

公開事例の要点

Logpose Technologiesの取り組みは、単なる走行ルートの最短化にとどまらず、幹線輸送特有の制約条件を前提としている点が実務上の大きなポイントです。

過去データと制約に基づく複数日の運行計画

幹線輸送では、日帰り運行だけでなく複数日にまたがる運行計画を組む場面が頻繁に発生します。本事例のAIは、蓄積された過去の運行データと現場の制約条件を突き合わせることで、複数日にわたる実行可能な計画案を算出します。法令遵守に関わる休憩や休息の要件を組み込んだうえで、企業ごとの配送パターンに沿ったスケジュールを導き出せる構成になっています。

運行中の追加オーダーへの迅速な割り付け

あらかじめ組まれた運行計画に対して、当日の運行中に追加オーダーが持ち込まれることも珍しくありません。この技術では、新規案件の引き受け可否を素早く判断し、運行中のどの車両へ割り付けるのが適切かを支援する用途も想定されています。突発的な案件への対応力が求められる幹線輸送において、柔軟な計画変更を支える枠組みといえます。

属人化を段階的に解消するアプローチ

ベテランの配車担当者が長年培ってきた知見をAIの学習材料として活用できるため、特定の担当者しか組めなかった配車業務を少しずつ標準化へと導くことができます。人の勘をいきなり排除するのではなく、過去の実績をモデル化して担当者の判断を補助する仕組みとして設計されています。

自社で試す手順

配車計画の標準化やAIツールの活用を目指す場合、段階を踏んで社内の前提条件を整えていく必要があります。ここでは、現場の混乱を防ぎながら進めるための実践的な手順を整理します。

前提条件の共通フォーマット化

最初に取り組むべきは、配車を組み立てる際の前提条件を固定フォーマットに落とし込む作業です。表計算ソフトウェアなどを活用し、以下の項目を毎回同じ枠組みで記録・参照できるように整えます。

• 車両に関する情報
• ドライバーに関する情報
• 積載に関する条件
• 休憩や休息に関する条件
• 配送先などの時間指定

担当者ごとに異なるメモの取り方や略称を使っている状態から脱却し、誰が見ても同じ基準で状況を把握できる状態をつくることが、データ活用の基盤となります。

例外対応と判断理由の可視化

前提条件を整えた後は、日常業務で発生する追加オーダーや急な差し替えへの対応履歴を記録していきます。単に引き受けた結果だけでなく、「どのような条件だったため断ったのか」「どのような条件が揃っていたから引き受けることができたのか」という判断理由を言葉として残します。

この記録が蓄積されることで、現場で暗黙知となっていた受託判断の境界線が明確になり、将来的にAIへ学習させたり判断補助を依頼したりする際の貴重な材料になります。

AI案と担当者案の比較検証

配車案の作成にシステムを取り入れる段階になっても、最初からすべての決定を自動化する運用は推奨されません。まずはAIが出力した計画案と、従来の配車担当者が作成した計画案を並べ、差分を確認する運用から開始します。

AI案が現場の実情に合致している部分と、現場特有の事情で見落とされている部分を冷静に照らし合わせることで、現場の信頼を得ながらツールの精度を高めていくことができます。

編集部の示唆

幹線輸送におけるAI活用を検討するにあたり、編集部として着目すべき実務上の視点を解説します。

ルート検索と運行計画の決定的な違い

物流分野のデジタル化というと、地図上で最短経路を割り出す「ルート最適化」を想起しがちです。しかし、幹線輸送の実務は拠点間を単純に移動するだけでは成り立ちません。

ドライバーの拘束時間や休息期間の管理、帰り荷の確保状況、複数日にわたるローテーションなど、管理すべき変数が多岐にわたります。Logposeの事例が示すように、物流AIの本質は単なる距離短縮ではなく、重層的な制約条件を破綻させずに組み立てる「運行計画の標準化」にあると捉えるのが適切です。

属人化の解消と現場の納得感の両立

配車担当者の頭脳を丸ごとシステムに置き換えようとすると、現場からの反発や実務との乖離を招きやすくなります。ベテランのノウハウを「過去の運行実績」という客観的なデータとして扱い、それをAIが再現・補佐する形をとることで、属人化を解消しつつ現場の納得感を保つことができます。業務の主導権を担当者が握り、面倒な組み合わせ計算や法規チェックをシステムに委ねる役割分担が現実的です。

運用上の注意

幹線輸送の配車業務へAIやデジタルツールを適用する際には、いくつかの運用上の落とし穴に留意する必要があります。

制約条件の入力漏れによる実効性の低下

配車計画は、法令上のルール、休息時間、積載重量、荷主の時間指定、協力会社との契約制約など、極めて多くの条件が絡み合っています。AIに入力する情報にわずかでも抜け漏れがあると、画面上ではきれいに組み上がっているように見えても、現場では到底走れない机上の空論になってしまいます。自社の制約が漏れなくデータ化されているかを定期的に見直す体制が不可欠です。

現場特有の非数値化要因への配慮

最短距離や法令条件をクリアしていても、それだけで最適な配車とは言えません。荷待ち時間の長さ、帰り荷が見つかりやすい拠点配置、荷積みや荷卸しの順番、さらには各ドライバーの運行経験値や得意ルートなど、数値化しにくい企業固有の事情が存在します。

これらの定性的な要素を完全に排除するのではなく、担当者の微調整が入る前提で運用フローを組むことが、配車システムを形骸化させないための重要な注意点となります。

参考にした公開事例

本稿の執筆にあたり、以下の公開情報を参考にしました。

• Logpose Technologies: AI自動配車システム「LOG」、幹線輸送の配車を自動化する次世代AIを発表

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