現在、物流コストの増加や人手不足の深刻化、EC市場の急激な拡大に伴う配送ニーズの変化など複雑化する物流課題への対応策として「輸配送最適化システム」が注目されています。当記事では、輸配送最適化システム導入のメリットやルート最適化の重要性、システム導入時の課題やその解決策などについて解説します。
今、物流業界に求められる「輸配送最適化システム」
現在、物流業界はさまざまな深刻な課題に直面しています。燃料費や人件費の高騰による物流コストの増加に加え、ドライバーの高齢化や慢性的な人手不足など構造的な問題もますます顕在化しています。さらには、EC市場の急拡大により個人向け配送のニーズが高まっており、「早く・安く・確実に」という要望がこれまで以上に厳しくなっています。小口配送や時間指定への対応が求められる中で、物流現場ではより緻密で柔軟な配送体制の構築が必要とされています。このような物流環境の中で、従来の手法や仕組みでは限界が見え始めており、物流現場では新たな対応策が強く求められています。そこで、近年注目を集めているのが「輸配送最適化システム」です。
従来の「輸配送管理システム（TMS）」は配送実績の記録や業務管理を主な目的としていましたが、輸配送最適化システムはAIや最適化アルゴリズムを活用して配車計画や配送ルートを自動で最適化し、無駄な走行や非効率な配車を削減する、より高度な仕組みとなっています。燃料消費の抑制や人員の有効活用、業務負担の軽減といった効果も期待できるため、輸配送業務全体の生産性向上につながると考えられます。
このように、輸配送最適化は単なる業務改善の手段ではなく、持続可能な物流を実現するために必要不可欠な取り組みであるといえるでしょう。
輸配送最適化システムの導入メリット
ここでは、コスト低減や納期遵守率の改善による信頼性向上、積載率向上による車両稼働の平準化、CO2排出の削減など、輸配送最適化システムの導入によって得られる4つのメリットについて詳しく解説します。
①走行距離・時間の短縮によるコスト低減
輸配送最適化システム導入の大きなメリットの一つは、物流コストの削減です。最適化により無駄な走行が削減され、走行距離や配送時間が短縮されることで燃料費・人件費の抑制に加え、時間外労働や深夜勤務の削減も可能となります。また、システムを活用することで配送に必要な車両台数を明確にすることができ、余分な車両を削減することで車両コストや管理費などの固定費を抑制することもできます。くわえて、有料道路の利用状況や各ルートの距離・所要時間をもとに配送コストを正確に把握することができるため、輸配送全体のコスト最適化につながります。
②納期遵守率の改善による信頼性向上
納期遵守率とは、発注に対して予定通りに納品された割合を示す重要な指標であり、サプライヤーの信頼性や物流体制の成熟度を客観的に評価する基準となるものです。
輸配送最適化システムの導入により配送計画の精度が高まることで、遅延や誤配のリスクが低減し、納期遵守率の改善や安定的な納品体制の構築が可能となります。これにより、顧客との信頼関係が強化され、ブランド価値やリピート率の向上、さらには企業全体の競争力強化へとつながると考えられます。
③積載率向上による車両稼働の平準化
積載率の改善は、物流業務の効率化において欠かせない要素の一つです。積載率が低い状態が続くと車両や人員の稼働に無駄が生じ、コストの増加や業務負荷の偏りを招くおそれがあります。
そこで、輸配送最適化システムの活用により配送ルートの構成や積載バランスを最適化することで、非効率な走行や空車回送を削減することができ、積載効率の向上や稼働コストの抑制が可能となります。荷量に波がある場合でも、量や配送先の分布を正確に把握し、それに応じた最適な便の組み合わせを自動で算出することができるため、便数の適正化と車両稼働の平準化を同時に実現することができます。日ごとの稼働台数のばらつきを抑えることで、人員や車両リソースの過不足を防ぐことができ、輸配送業務全体を安定的かつ効率的に運用することができます。
④CO2排出量の可視化と削減
輸配送最適化システムの導入は、CO2排出量の削減など環境面での効果も大きく期待できます。トラック輸送は物流を支える重要な手段ですが、一方でCO2排出の大きな原因ともなっており、その削減は企業にとって避けて通れない課題となっています。
そこで、輸配送最適化システムを活用し、配送ルートや配車計画を効率的に設計することで走行距離や時間を短縮することができ、CO2排出量を削減することができます。さらに、システムによりCO2排出量を可視化・管理することも可能となるため、具体的な削減目標の設定や効果の測定も容易となり、継続的な環境負荷軽減の取り組みに役立てることができます。
こうした取り組みは、企業の信頼性やブランドイメージの向上へとつながるものであり、企業の長期的な成長戦略に不可欠であるといえます。
配送ルート最適化の重要性
輸配送の最適化に向けては、受注から積載計画、配送、運行管理、ドライバーの稼働調整に至るまで、物流の各工程での効率化が求められます。その中でも、走行距離・配送時間・車両台数といった主要KPIに最も直接的に影響を与えるのが配送ルートの最適化です。
ルート設計は、走行距離やドライバーの稼働時間、必要な車両台数、外部委託の有無などコストの変動部分に直結するものです。また、時間帯指定、通行規制、車両条件などサービス品質を確保するためのさまざまな制約をいかに満たせるかは、ルート設計の表現力にかかっています。くわえて、ルート設計の精度は現場のパフォーマンスに直結するものであり、業務全体の効率性や品質に大きく影響を与えるため、ルート最適化は計画と実行をつなぐ橋渡しとしても重要な役割を担っています。
アルゴリズムの活用によるルート最適化
複雑な配送条件や多様な制約を考慮し、最適な配送ルートを導き出すにはアルゴリズムの活用が欠かせません。アルゴリズムとは、与えられた制約条件のもとで配送にかかる総コストを最小限に抑えるための計算手順のことを指し、現在のルート最適化に不可欠な要素となっています。
実際の配送現場では、例えば「限られた車両台数で、複数の配送先に効率よく荷物を届けるためにはどのようにすれば良いのか」「各車両に積載量の制限がある中で、どの順番でどのルートを回るのが良いのか」といった課題が日常的に発生しています。くわえて、時間帯指定や交通状況など考慮すべき制約も多岐にわたります。
こうした現実の配送計画上の課題を数理的に定式化したものが「車両経路問題（Vehicle Routing Problem：VRP）」です。VRPとは、複数の車両がスタート地点から複数の配送先を巡回してゴール地点へと辿り着く経路の中で、配送先の全ての需要を満たしかつ総経路コストを最小とするものを求める問題のことをいいます。「巡回セールスマン問題（Travelling Salesman Problem：TSP）」と比べて、車両数の制約・積載容量・時間帯指定など現実的かつ複雑な条件を伴うため、より高度な計算能力と判断が求められる難易度の高い問題です。このような複雑性は、理論上の課題にとどまらず、現実の輸配送計画においても直面する問題となっています。複数の制約条件のもとで最適なルートを求めるには、膨大な組合せの中から最良の解を見つける必要があり、人手では現実的な時間内にそれを導き出すことは困難であるとされています。そのため、実際の配送現場ではアルゴリズムが効率的なルート設計を支える重要な役割を担っています。アルゴリズムを活用することで、複雑な制約条件を加味した配送ルートを迅速かつ正確に作成することができ、配送効率の大幅な改善やコスト削減を実現することができます。アルゴリズムを活用したルート最適化は、サービス品質向上とコスト削減の両立を可能とし、企業の競争力強化へとつながる重要な取り組みであるといえるでしょう。
下記の記事では、VRPに関連する内容をご紹介しております。ご興味のある方はぜひご覧ください。https://loogia.jp/column/vrp/
配送ルート最適化の効果が特に大きい業界
配送ルートの最適化によって特に高い効果が期待できる業界として、「EC・宅配ラストマイル業界」「食品・飲料流通業界」「ドラッグストア・コンビニ・大型総合スーパーを中心とした小売業界」「医療用医薬品物流業界」の4つが挙げられます。それぞれの特徴やルート最適化により期待できる効果については以下の通りです。
配送ルートの最適化は、再配達への対応や温度管理、品質保持など各業界特有の配送要件に柔軟に対応するための有効な手段であるといえます。また、サービス品質の向上や納期遵守、信頼性の確保といった付加価値の創出へとつながるものであり、企業の競争力強化にも寄与すると期待できます。
輸配送最適化のポイントとなる「データ」と「精度」
近年、物流は取扱量の増加や配送先の多様化、短納期への対応などにより、ますます複雑化しており、従来の経験や感覚に頼った属人的な判断だけでは限界が生じています。そのため、持続的な改善を実現するためには客観的なデータに基づく意思決定が必要不可欠となります。
輸配送の最適化においても、論理的・客観的な意思決定を支える「データ」と「精度」が極めて重要なポイントとなります。出荷実績や在庫回転率、配送スケジュール、車両稼働状況など多岐にわたる指標を単独ではなく相互の関係性や推移を踏まえ、横断的に分析することで、本質的なボトルネックの把握や最適な改善策の立案へとつなげることができます。データドリブンなアプローチはコスト削減だけでなく、サービス品質向上や業務効率化など多面的な成果をもたらします。
一方で、いかに高度な技術やシステムを導入したとしても、その基盤となるデータの質が低ければ最適化の効果を得ることはできません。配送先の詳細な住所情報、荷降ろしや受付にかかる平均所要時間、車種ごとの積載率や固定費・変動費・人件費といった各種コストなど運用に即した正確なデータの整備が不可欠となります。また、最適化の効果を評価・検証するためには、これらのデータの蓄積も重要な前提条件となります。
そのため、現時点で十分なデータが整っていない場合には、まず配送実績の記録・管理から始めることが重要です。日々のデータを継続的に蓄積することで、分析の土台が築かれ、より高度な意思決定や業務改革が可能となります。根拠ある数値に裏打ちされた判断を積み重ねていくことで、物流は単なるオペレーション機能にとどまらず、企業競争力を支える中核的な存在としてより大きな価値を発揮するでしょう。
輸配送最適化システム導入時に直面する課題とその対応策
輸配送最適化システムの活用は、多くの物流課題に対して有効な手段となり得るものです。しかし、単にシステムを導入しただけでは期待した効果を得ることは難しく、現場の運用や実情を踏まえて、段階的に進めることが重要です。ここでは、輸配送最適化システム導入時の主な課題とその対応策について3つご紹介します。
①紙ルールのマスタ化
「マスタ化」とは、業務ルールや取引情報などをシステムで活用できるよう、標準的なデータとして整理・登録することを指します。長年、現場で紙や口頭で共有されてきた暗黙のルールを形式化せずにシステムの導入を進めてしまうと、システムが提示した結果に対して現場の納得が得られず、運用の定着を妨げるおそれがあります。
そのため、円滑な導入を実現するには、そのような紙ルールを事前に整理し、システム上で再現可能な形でマスタ化することが必要です。くわえて、現場と管理部門でルールを共有し、共通認識を持つことも重要となります。
②データ品質の確保
誤った住所情報や搬入時間の未登録などデータに不備がある場合、システムが適切な配送計画を立てることができず、最適化の効果が十分に得られないばかりか、かえってコストの増加やサービス品質の低下を招くおそれもあります。
このような事態を防ぐためには、配送先の詳細な情報や過去の運行実績、車両の積載能力や稼働状況など多岐にわたる情報を一貫して収集・管理し、信頼性の高いデータ基盤を築くことが必要です。また、データの精度を維持するためにも、定期的なデータ更新や品質チェックの体制を整えることも重要となります。
③現場との合意形成
輸配送最適化システムの導入により、これまでの配送ルートや運行計画の見直しが求められるケースも少なくありません。こうした変更は、ドライバーをはじめとする現場スタッフの業務習慣の変化や負荷の増減に直結することが多く、現場の理解や納得が得られないままシステムの導入を進めた場合、運用上のトラブルや現場の抵抗感を強めるおそれもあります。
そのため、ルート変更が必要となる背景や安全面への配慮、システムの活用による改善の効果などを丁寧に説明し、現場が納得できる形で導入を進めることが重要です。また、段階的に導入を実施し、小さな成功体験を積み重ねることで現場の理解や協力を得ることができ、システムの安定的な運用につながると考えられます。
輸配送の最適化を実現する「Loogia（ルージア）」
弊社開発の輸配送最適化ソリューション「Loogia」は、現場の暗黙知ルールのデータ化から最適な配車計画の作成、動態管理による運行実績の取得、データ分析による課題の把握から改善策の立案に至るまで、幅広いサービスを提供しております。
「Loogia」のテクノロジーを活用したデータをもとにシミュレーションを行うことで、より高度かつ効率的な輸配送計画の構築を実現することができます。また、データが十分に揃っていない場合でも、分析に必要なデータを開発不要で取得・整備できる仕組みを提供しておりますので、現場への負荷を最小限に抑えつつ迅速にデータ分析・改善に着手できる環境を整えることができます。
プロジェクトの計画から実行まで一貫したサポートを提供し、お客様の輸配送最適化に向けた取り組みを支援いたします。
輸配送最適化に関するよくある質問
Q1. 従来のTMSと「輸配送最適化システム」とでは何が異なるのか？
A1. 従来のTMSは主に配送実績の記録や業務管理を目的としています。一方で、輸配送最適化システムはAIや高度なアルゴリズムを活用し、配送ルートや配車計画を自動で最適化するものであり、走行距離や時間の削減、車両の積載効率向上、人員配置の最適化など全体の効率性を高めることができるという点がTMSとの違いとなります。
Q2. 輸配送最適化システム導入時に直面しやすい課題とは？
A2. 輸配送最適化システムを導入する際、現場で長年使われてきた紙や口頭のルールを十分にデータ化せずに進めると、システムが提示した結果に現場が納得できず、運用が円滑に進まない可能性があります。また、誤った情報や未登録データがある場合、配送計画の精度が下がり、結果的にコスト増やサービス低下を招くおそれもあります。こうした事態を防ぐためには、現場との合意形成をしっかりと行い、小規模から段階的に導入を進めることが重要です。
Q3. 輸配送最適化に必要なデータは？
A3.輸配送最適化に向けた取り組みでは、正確な住所情報、荷降ろしにかかる時間、車両の積載率実績、ドライバーの拘束時間など多岐にわたるデータが必要であり、これらのデータの精度が高いほど最適化の効果も大きくなります。十分なデータが揃っていない場合には、まずは現場の実績データの収集から着手することが効果的です。
弊社では「Loogia 動態管理」や「Loogia コネクト」など各種サービスを通じて、効率的なデータ収集をサポートしています。
まとめ
当記事では、輸配送最適化システム導入のメリットやルート最適化の重要性、システム導入時の課題やその対応策などについて解説いたしました。
輸配送最適化は、単なる業務改善にとどまらず、企業全体の競争力を高める戦略的な取り組みであるといえます。まずは実績データの収集・整理から着手し、未来につながる輸配送体制の構築を進めていきましょう。
弊社開発の輸配送最適化ソリューション「Loogia」は、独自の組合せ最適化技術と実走行データ解析を活用することで、配車計画の自動化にとどまらず、輸配送支援、動態管理、データ分析、共同配送の支援など輸配送業務全体の最適化を実現いたします。ご興味のある方はぜひ下記より資料をご覧ください。
