物流効率化で人不足対策

生産現場から出荷される商品の
物流改善にAIで挑む

スマホから何でも購入できる現在、物流の需要はますます高まっています。
しかしその一方ではさまざまな課題も。当社はAI技術で物流の課題解決に取り組みます。

課題の背景

増加する利用者と深刻な人手不足。
「きちんと届く」が叶わなくなる!?

ここ数年、国内のEC市場規模や宅配便取扱件数は右肩上がり。特に宅配便取扱件数は2016年と2021年を比べると約23%（約10.8億個）も増えています。しかし、市場が拡大する一方で、物流業界は人手不足という深刻な問題に悩まされ続けている状況です。これまで通りのやり方では、予定通りにモノが届けられる物流の安心が損なわれてしまう可能性も現実的に高まってきています。

●図1) 注釈
・2007年度より、ゆうパックの実績を調査対象に追加
・2016年度より、ゆうパケットの実績を調査対象に追加

●図1) 出典
国土交通省. “宅配便等取扱個数の調査”. 2021. https://www.mlit.go.jp/report/press/content/001494501.pdf,(参照 2023-6-19).
トラックドライバー不足が課題。
効率化が望まれるが…

物流の業務の中でも特に人材不足が顕在化しているのが、配送のトラックドライバーです。2030年には運転従事者数が2015年と比べて３割減少するとの予測も。さらに2024年4月からはドライバーの時間外労働時間の上限が設けられるため、一人が1日に運べる荷物の量はこれまで以下になります。どうすれば少ない人数で荷物の配達を実現することができるのでしょうか。

●図2) 注釈
道路貨物運送業の運転従事者数（国勢調査）から年齢階級別の従業者数（年齢階級別シェアは道路貨物運送業の就業者数（労働力調査）を活用）を算定し、コーホートにより、将来の人口構成の比率（10歳毎の10年後の残存率）を2005-2010年の変化をベースに、運転従事者数を推計

●図2) 出典
日本ロジスティクスシステム協会(JILS). “ロジスティクスコンセプト2030”. 2020-2. https://logistics-or-jp.prm-ssl.jp/2030/LC2030.pdf, (参照 2023-6-19).

私たちの発想

ＡＩを活用することにより、
効率的な物流を実現し、人材不足を補う。

ドライバー不足が深刻化する中で物流機能を維持するには、配送ルートを最適化して業務の無駄を削減する努力が不可欠です。しかし、配車計画業務は、トラックの積載量や到着時間など数々の制約条件を考慮して最適解を探さなければならないため、経験と膨大な時間を要します。誰でもすぐに効率的な計画が作れるわけではありません。私たちはこの点に注目し、AIの活用により配車計画業務の改善をサポートします。

具体的な課題解決

経験の浅いドライバーでも
最適な配送が可能に！

物流管理システム「TONOPS®
ロジスティクス」

ノウハウも時間も不要！
最適な配送計画をAIで自動立案。

当社が提供する配車計画自動化システムでは、必要な情報を入力すればドライバーの拘束時間、トラックの積載量、移動ルート、到着時間制限など、全ての条件を網羅的に考慮した最適な配車計画の立案がワンクリックで行えます。これまでのように配車管理者のノウハウに頼ることなく、ドライバー不足への対応が可能になり、また移動距離が最適化されることでCO2排出量削減といった社会課題の解決にも貢献します。

製造だけがフィールドじゃない。
物流という生活インフラも守っていく

物流効率化で人不足対策

課題の背景

私たちの発想

具体的な課題解決

経験の浅いドライバーでも最適な配送が可能に！

経験の浅いドライバーでも
最適な配送が可能に！