Loogia AI配車作成で相模石油株式会社(神奈川・配送車4台ウォーターサーバー宅配部門)が翌日配送計画検討時間ほぼ0・車両4→3台運用を実現したと提供元で公表されています。
数値は提供元公表のため、本文では「提供元公表」と明記して扱います。
「これは神奈川のウォーターサーバー宅配の話だから、うちには関係ない」と読み飛ばすにはもったいないです。
「配車表が毎日作れず残業と属人化が続く」悩みは、神奈川に限らず全国の地場宅配会社・小規模ルート配送・ガス販売店配送部門(4〜10台規模)まで刺さる治療薬型の課題だからです。
僕が注目したのは、これが「AIが全部の配車を作る」ではなく「AIが翌日ルートを生成+ベテランが現場差分を判断」の線引きの話だという点です。
国内中小宅配の「配車表毎日作れず残業と属人化続く」課題
国内中小宅配にありがちな構造はこうです。
- 4台規模で配車計画作成にドライバー各1時間/日
- 翌日ルート検討がベテラン1人に依存して属人化
- ベテラン不在時は配車品質が落ちて遅配リスク
ここにあるのは「配車計画作成が属人化し残業と引継ぎ不能の二重苦になる」構造です。
これは営業日ごとに繰り返される継続痛です。
相模石油 × Loogia がAIで整えた
提供元公表の範囲では、顧客住所・配達制約・車両情報を入力→AIが翌日配車プランを自動生成→運行管理者が承認の構造です。
ポイントは「AIが配車を全自動化」ではなく「AIがルート最適化+人が制約条件を反映」の線引きです。
- 顧客マスタ→AIが訪問順最適化
- AI→翌日配車プラン提案
- 運行管理者→制約条件を反映して承認
- 翌日計画検討時間ほぼ0・車両4→3台運用(提供元公表)
考察すると、こうです。
- 課題の本質は「配車作成が脳内ノウハウで属人化」
- 解は「AIが訪問順を出し、人は例外処理に集中」
- 結果として1台減らしても回せる稼働密度に到達できる射程
結果はどうだったか
提供元公表ベースで示されているのは以下です。 固有の数値は提供元公表由来のため、断定はしません。
- 翌日配送計画検討時間がほぼ0に
- 車両4台→3台で運行可能
- ドライバー各1時間/日の配車検討負担を解消
- ウォーターサーバー宅配部門全体で運用
定性的にいえば、「配車作成残業と属人化」状態から、「AI生成プラン+人の承認で運用」状態へ移れる方向に効きます。
中小・個人事業で再現するなら
ここからが本題です。 地場宅配会社・小規模ルート配送・ガス販売店配送部門(4〜10台規模)で同じ思想を取り入れるなら、どう設計するか。
構成
| 項目 | 相模石油像 | 国内中小宅配 |
|---|---|---|
| 対象 | 配送車4台 | 4〜10台規模の主力エリア |
| 手法 | Loogia | Loogia or 類似配車最適化AI |
| 月額費用 | 6〜10万円 | 6〜15万円 |
| 初期費用 | (公表なし) | 推定 数万円〜 |
| 体制 | 運行管理+AI | 運行管理+AI |
| 期間 | 継続運用 | 3ヶ月で配車工数・走行距離の前後比較 |
評価軸スコア
| 評価軸 | スコア |
|---|---|
| ROI(投資対効果) | ★★★★☆ |
| 再現性(中小/個人) | ★★★★★ |
| 難易度(低いほど簡単) | ★★☆☆☆ |
(難易度=数字が小さいほど簡単)
スコアの根拠はこうです。
- ROIは高い。車両1台分の固定費を浮かせられる
- 再現性は最高。4台規模で実証済みで横展開しやすい
- 難易度は低い。住所と配達制約を入れるだけ
前提条件・必要データ
- 顧客マスタ(住所・配達指定時間)
- 車両情報(積載量・営業所)
- 配達制約(駐車困難先・置き配可否等)
- 過去3ヶ月の走行ルート実績
失敗条件・適用しないケース
- AI生成プランをそのまま無検証で出す(現場混乱)
- ドライバーへの段階説明を省く
- 過去ルートの「暗黙ルール」を入力しない
- 1台減らす前提を急ぎすぎて遅配を起こす
「AIを入れれば配車が全自動になる」のではありません。
顧客マスタ整備→AIが翌日プラン生成→運行管理者が制約反映で承認→ドライバー段階説明→月次で走行距離・配達件数の前後比較を残す、という流れで初めて、この事例の「車両1台減らしても回る」像が中小宅配にも見えてきます。
特に「ベテランの暗黙ルールを入れずに台数削減を急ぐ」は、遅配と顧客離反の致命リスクで逆効果です。段階的な検証と現場説明は外さないでください。
出典・参考
一次情報 Loogia 相模石油株式会社 導入事例 https://loogia.jp/cases/sagamisekiyu/
(固有数値は提供元公表由来。最新の固有事例はブラウザで原典を確認してください)
市野
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。
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。
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