「働き方改革」が突きつける、計画の壁。
2024 年 4 月、改善基準告示の改正により、トラックドライバーの拘束時間・運転時間に上限が設けられました。同じ物量を運ぶのに必要な車両・ドライバーが増え、配車計画の難度は跳ね上がっています。
集荷・配送を行う事業者が直面する 4 つの壁
- 複数の集荷先を回るルートを、ドライバーの拘束時間内に収めるのが難しい
- 拠点をまたぐ荷物の量が毎日変わり、計画がその通りに進まない
- 配送先の締切時刻は待ってくれず、わずかな遅れが大きな損失につながる
- 自社便と取引先手配便が混在し、全体を見渡した計画づくりが難しい
複雑なルート計画を、AI が毎朝自動作成。
数理最適化 AI が、貴社の業務ルールと法令をすべて満たした上で、最も低コストな集荷・配送計画を自動で作成します。
総コストを、毎日最小化。
輸送費・労務費・拠点作業費・遅延ペナルティを統合し、総コスト最小の集荷・配送計画を毎朝自動生成します。
・計算時間：10〜30 秒
・当日の変更にも 1 分以内で再計画
2024 年問題に、確実に対応。
拘束時間・連続運転時間・休息期間・週月年の累計上限を、すべて計画に組み込んで最適化します。
・連続運転 ≤ 4h ／ 休息 ≥ 11h
・週 65h・月 284h・年 960h
複雑な実態を、そのままインプット。
複数拠点・自社便と取引先便の混在、取引先別の暗黙ルールなど、現実の複雑性をそのままモデル化します。
・配送先の締切時刻を守る計画を生成
・取引先手配便の到着時刻も計画に反映
貴社のオペレーションに、そのままフィット。
複数の拠点、複数の集荷先・配送先、自社便と取引先手配便の混在、配送先ごとの締切時刻——。現実の業務が持つ複雑さを、そのままの形で受け止めて最適化します。下図は標準モデル（8 集荷先 × 3 拠点 × 3 配送先）の例です。
その場で、最適化を体験。
条件を変えて「最適化を実行」を押すと、ブラウザ上で実際に計算します。現行の勘ベース配車（Before）と、AI による最適化（After）を見比べてください。
※ 標準モデルを簡略化した試算です。実データによる検証は PoC で行います。
- マスタデータ読込
- 制約条件を展開（2024年問題・締切時刻）
- ルート探索
- 法令チェック
- コスト計算・解の改善
毎日の計画を支える、確かな技術。
世界標準の数理最適化技術と実務向けの高速アルゴリズムを組み合わせ、精度とスピードを両立。日々の業務時間の中で、すぐに使える計画をお届けします。
3 段階のハイブリッド解法
問題をエリアごとに分割し、ルート探索と拠点への割当をそれぞれ最適な手法で計算。問題の規模に応じて自動で解き方を切り替えます。
標準計算時間 10〜30 秒
標準モデル（3 拠点 × 8 集荷先）なら 30 秒以内に計画が完成。万一時間がかかる場合も、その時点での最良の計画をお返しします。
2024 年問題を確実に遵守
拘束時間 13h・連続運転 4h・休息 11h・週 65h・月 284h・年 960h の基準を、すべて計画に反映します。
当日の変更にも即対応
急な数量変更や車両トラブルが起きても、変更部分だけを素早く計算し直し。1 分以内の再計画で、現場を止めません。
お客様の現場を素早くモデル化、最速稼働を実現。
導入から本格運用までを 5 つの Phase で構成しています。
現場の業務の流れと、担当者の頭の中にあるルールを丁寧にヒアリング。現状を正確に把握するところから始めます。
貴社の業務ルールを AI が扱える形に整理し、車両・拠点・取引先などの基本データを整備します。
実際の業務データを使って、現行の計画と AI の計画を比較。コスト削減効果と法令遵守を数字で確認した上で、次に進むかをご判断いただけます。
本番システムを開発し、まずは限定した範囲で試験運用。既存システムとの連携や、運用マニュアルの整備もこの段階で行います。
全拠点・全業務への展開を段階的に進めます。稼働後も継続的に改善を重ね、効果を最大化していきます。
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