【運輸×業務自動化】配車AI Loogia導入で月280時間の労働削減

中小運送業の配車業務にAI配車サービス「Loogia」を入れて、月およそ280時間の労働時間を削減した、という事例です。

「配車AIなんて大手の話でしょ」と思った方、ちょっと待ってください。元記事の中身を読むと、配車係1名+ドライバー6名という小規模チームでの導入です。年商数億円規模の地域運送会社で、十分に手が届く話になっています。

僕が注目したのは、280時間という数字そのものより「配車係1人の属人化を外せたこと」です。 2024年問題で現場が限界に近づく中、ベテラン1人が倒れたら止まる構造を解きほぐすところに、本当の価値がある気がしています。

配車業務の課題

中小運送・地域倉庫で、配車・運行まわりによく起きている構造的な問題は、こんな感じです。

配車業務は「地理勘・顧客の癖・ドライバー適性」が複雑に絡むので、 AI化が難しいと言われてきた領域です。

ただここ数年で、ルート最適化アルゴリズム+制約条件の設定で、ベテラン配車係に近い計算をサービス側が肩代わりしてくれるようになっています。

元記事(システム開発革命、2026-05-10公開)で紹介されている構成は、以下のとおりです。

同じ記事では、他にも以下のパターンが紹介されています。

配車の最適化だけでなく、倉庫側でもAMR(自律走行搬送ロボット)+AI制御の組み合わせがSaaS型で広がっている、という流れです。買い切りでロボットを導入する時代から、必要区画だけ段階導入する時代に移っています。

元記事で報告された数値は以下です(出典: システム開発革命、2026-05-10)。

計算の目安としては、1日2時間×7名×稼働20日≒280時間、という構造です。配車係だけでなくドライバー側の運行時間も削れているところが、2024年問題対策として効いています。

注意点として、これは「Loogia単体の魔法」ではありません。導入前にマスタ整備(顧客・納品先・車種・制約条件)が済んでいるからこそ、計算結果がそのまま使える、という前提があります。

マスタが乱雑なまま入れても、AIが出した配車計画を人間が全部直す、という本末転倒が起きます。

ここからが本題です。年商5億規模の地域運送・倉庫でこれを真似するならどう削るか。

項目	元事例	中小企業(年商5億・運送または倉庫10〜20名)
対象	配車係1名+ドライバー6名	配車係1〜2名+ドライバー5〜15名
ツール	Loogia(オプティマインド)	Loogia等の配車SaaS(2026年時点、価格は要見積・公式問い合わせ)
月額費用	(個別見積)	推定月5万〜20万円(規模・車両台数に応じ変動、2026年10月時点のベンダー公開情報からの推定)
初期費用	推定100〜300万円(マスタ整備・設定支援含む、公開情報なし)	推定50〜200万円(マスタ整備+オンボーディング)
体制	配車係本人+ベンダー支援	既存配車係+外部支援月5〜10時間
期間	(非公開)	2〜4ヶ月でPoC→本格運用

価格は公開情報が限定的なため、必ずベンダーに見積依頼してください。

(難易度=数字が小さいほど簡単)

スコア根拠は以下です。

「Loogiaを入れれば配車が280時間削れる」わけではありません。

マスタ整備→制約条件の言語化→配車SaaSで計算→配車係が最終承認してドライバーに配信、という4ステップを踏んで初めて、現場で回る体制が見えてきます。

いちばん効くのは「配車係1人の頭の中」を外に出すことです。その作業自体が、2024年問題への最大の備えになります。

市野

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愛知県岡崎市でAI活用支援を手がける一人社長。中小企業の現場でAIを実装してきた経験から、他社事例を「うちで再現するには」の視点で読み解いて発信中。

執筆メンバー市野佑馬

愛知県岡崎市を拠点に、中小企業向けのAI活用支援を提供。ChatGPT・Claude Code等を活用した業務自動化やSEO・広告運用の内製化を支援。経営者が自らAIを使いこなせる体制づくりをサポートしている。