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配送ルート最適化で業務効率化を実現するアプリ6選と活用策

配送ルート最適化で業務効率化を実現するアプリ6選と活用策

2020-02-13

配送時のルート作成の負担が大きい、ルートを熟知したベテランに任せているが新人でもできるようにしたい、あるいはドライバー不足などでお困りの方へ、配送ルート最適化アプリのメリット、活用のポイント、おすすめサービスなどをご紹介します。 AI技術の発展とともに、より使いやすくなった配送ルート最適化アプリを導入することで、業務効率化からコスト削減まで、あらゆる問題を解決してしまいましょう。

目次

 

配送のルート最適化とは?

配送のルート最適化とは、物流や食品等をはじめとした配送業務において、複数の配送先を回る際に、「どの車両が、どういった順番で、どの経路で」回ると効率がよいかを計算して、最適なルートを作成することです。一か所であればGoogleマップやカーナビのような身近な仕組みで対応できますが、車両とドライバーが複数存在し、配送先が複数ある場合は計算が困難です。例えば、食品卸業者が、物流センターから100か所の店舗にトラック5台で配送しているケースでは、どの車両がどの店舗にどのルートで配送するかによって、配送に要する時間が大きく変わります。加えてそこへ、配送先の時間指定や、渋滞などの現場制約の情報を加味しなくてはいけないため、ベテランスタッフの経験に頼って時間をかけて、アナログで配車計画を立て、ルート作成をしている企業も多いはずです。

しかし最近はAI技術や組み合わせ最適化研究の進展により、複数箇所のルートの計算と、複雑な条件の現場制約を併せて算出できるようになり、システム化が進んできており、ルート最適化アプリと呼ばれるシステムの導入が増えています。

特に、クラウドサービスが増えたため、複雑で高度な計算を自社のPCで行う必要がなく、クラウド上で計算された結果のみをPCやスマホなどで気軽に受け取れるようになったことでも、サービスの広がりが加速しています。さらに、いわゆる配車計画表として、配送先と回り方を指示するだけでなく、最近ではスマホにアプリを入れて、アプリが配送先をナビゲーションするものが増えています。

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配送のルート最適化サービスを活用するメリット

複数箇所への配送において、ルート最適化アプリが役立ちそうなことは分かりましたが、実際に導入した場合、具体的に日々の業務にどのような変化が見られるのでしょうか。ルート最適化アプリを活用した際のメリットを5点ご紹介します。

  • 配送時間の削減

その名の通りですが、アプリを導入してAIが最適なルートを計算・作成してくれるため、これまでより配送時間が減ることが一番のメリットと言えます。特に、不慣れな新人は配送計画を作るのも、実際に配送するのも、どちらもベテランドライバーと比べて時間がかかり、配送時間が長くなりがちですが、その差が減って即戦力化します。

  • 人件費や車両費の削減

配送時間が短縮されることで、残業時間が減るため、人件費も減ります。残業時間だけでなく、場合によっては人数を減らせる可能性も大いにあります。

少ない車両台数でもまわれるようになるので、保有する車両台数の削減にもつながりますし、もちろんガソリン代も減らせます。

  • ドライバー不足の緩和

少ない人数で回せるようになるため、ドライバー不足が緩和されます。ドライバーの採用難や高齢化といった背景で困っている企業が多い中、嬉しい効果です。

  • 属人化が解消される

ルート最適化アプリを利用することで、土地勘のない新人や、ルート作成のノウハウを持たない若手でも配車ができるようになります。

現状のアナログなやり方では、配車計画やルート作成に関して、ベテランスタッフでないとできないということがありましたが、その場合ベテランが退社するとうまく継承できない、ベテランはなかなか休めない、などの問題があり得ました。しかしルート最適化アプリを利用し、誰でも適正なルート作成ができるようになることによって、属人化が解消されるため安定し、新人も即戦力となります。

  • 指示の効率化

誰がどこを走行しているか、リアルタイムの動態管理も行えるアプリであれば、急な配送が入った場合や、誰かが配送遅延をしていて、近くの人がカバーしなければならない場合でも、管理者は適切に場所を把握し、効率的に指示を出せるようになります。

 

配送ルート最適化におけるAIの活用状況

配送において、ルート最適化アプリを利用すると効率的なルート作成ができるだけでなく、様々なメリットがあることが分かりました。これは膨大なデータを学習し、分析、組み合わせを計算するAI技術の向上によるものです。具体的ルート最適化アプリの中でAIがどのように活用されているか確認しておきましょう。

  • 高精度のAIアルゴリズム

多数の配送先や車両を一台ずつ計算するのではなく、全てを一回で計算できる、高精度のAIアルゴリズムが、ルート検索・作成をスムーズにしています。一口にAIアルゴリズムといっても、アルゴリズムの種類やAIの利用範囲は様々ですが、例えば、「Loogia(株式会社オプティマインド)」や「LYNA CLOUD(株式会社ライナロジクス)」は、少ない時間でも適切なルートを計算できる「メタヒューリスティクス」という組み合わせ最適化の手法を用いてルートを計算しています。

この手法は、膨大な計算をして最適ルートを作成するのではなく、短時間で実用的なルートを効率的に作成することを主眼としているという点でも業務活用に向いています。

  • クラウドサービスを活かした計算データの受け渡し

カーナビやGoogleマップなどで経路検索は身近な存在となっていますが、ルート計算はPCが処理する中でもかなり複雑な計算を要するもののため、ソフトを利用してPCで計算するためには、高性能のPCを用意しないと処理に時間がかかってしまいます。しかし、クラウドサービスではPCの性能と関係なく、クラウドサービス側で持ち合わせている膨大なデータをAIで分析、大量の計算を行い、結果のデータをユーザーのPC、あるいはスマホに渡すだけなので、数分で最適なルート検索ができるようになりました。

  • 様々な条件・制約の考慮

カーナビでの渋滞情報や、乗換検索での経路指定と同様に、配送ルートの最適化においても様々な条件や制約、リアルタイムの外部要因の考慮が必要です。単に走行距離を短くすればよいのではなく、例えば配送先の時間指定、高速道路の利用の可否、高さ制限、渋滞情報、通行止め、停車可能位置、一方通行、Uターン禁止、車両の制約条件(積載量・稼働時間)等、様々な要因を加味してルートを作成しなくてはなりません。そして、場合によっては再計算も必要な時もあります。そのためにもAIのデータの蓄積、複雑な分析、計算が活きてきますし、学習することにより、精度が向上します。

 

配送のルート最適化アプリを活用するためのポイント

ルート最適化アプリを導入し効率化を図るなら、なるべく大きな成果が出せるようにしたいものです。より効率的な配送ルート作成を実現できる、ルート最適化アプリの活用のポイントを2点ご紹介します。

  • 配送先の住所情報は正確に入力する

ルート最適化アプリへの住所入力は、正確に入力することが大切です。楽になるからといってアプリに頼って、今までアナログでやっていたような、例えばランドマークとなるような近くの施設を入力するなどしてしまうと、本来の価値が発揮されません。ずれたところに到着してしまったり、反対車線に到着してしまったりといったトラブルが発生し、時間のロスに繋がります。最初から手間を惜しまずに、番地情報まで正確に入力し、ルート最適化の精度を高めることが大切です。

  • 配送情報の入力の手間を軽減する

毎日配送先が変わるにあたり、配送先をその都度ルート最適化アプリに手入力するのは手間と時間がかかります。かといって、前項でお伝えしたように、きちんと番地まで入力しないと、せっかくルート最適化アプリを導入しても大きな効果を得られない可能性があります。

よって、入力の手間を軽減する仕組みを取り入れてみるとよいでしょう。具体的には、受発注システムや顧客管理システムなどで配送先の情報を保有している場合は、その情報をCSVなどでルート最適化アプリにインポートする、といったやり方です。一つ一つ手入力する手間が減るため、このようなシステム連携は有効です。

 

主な配送ルート最適化アプリ

ルート最適化アプリについて、AIを活用してルート作成を自動化できるものから、配車担当者の業務をシステム化して支援するタイプまで、おすすめサービスを5つご紹介します。

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Loogia(株式会社オプティマインド)

Loogia公式Webサイト

(出所:Loogia公式Webサイト)

「どの車両が、どの訪問先を、どの順に」回ると良いかを、組合せ最適化、統計処理などのAIの最新技術を用いて計算し、最適なルートを提供するクラウド型ルート最適化アプリ。配送先の時間指定だけでなく、ラストワンマイルならではの道路事情(一方通行、Uターン禁止、有料道路の選択)など、様々な現場制約を考慮して最適なルートを作成。配送実績をGPSから収集し、AIが学習するため、使うほど精度が向上する。ドライバーアプリを使用すればリアルタイムでドライバーの動態管理も可能。

  • 導入費用なし、月額利用料のみ。詳しくはお問い合わせ。

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LYNA CLOUD ライナクラウド(株式会社 ライナロジクス)

LYNA CLOUD

(出所:LYNA CLOUD公式Webサイト)

配送オーダーを入力するだけで、必要な車両台数をすばやく見積もり、AIが1台1台の配送ルートを自動検出し、誰でも簡単に最適な配車計画を作成することができるクラウド型ルート最適化アプリ。最新の組み合わせ最適化アルゴリズム「メタヒューリスティクス」を採用し、大量の配送オーダーや複数日にまたがる配送でもわずか数分で自動算出。配車表や運行指示書等の多彩なレポート出力機能を標準装備。最新状況をリアルタイムで可視化し、部署間の連携強化にも役立つ。

  • 料金 月額50,000円~。
  • 利用する拠点数、車両台数、利用人数等によって料金は異なる。

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Cariot(キャリオット)(株式会社フレクト)

Cariot 公式Webサイト

(出所:Cariot公式Webサイト)

配送ルート最適化に役立つ機能を搭載した車両管理システム。到着予測機能を利用し、車両管理者だけでなく取引先も到着時間を共有することで、荷捌き場の確保や荷下ろし時間の短縮化、効率化を図ることができる。また、リアルタイムの位置情報が分かるため、迂回ルートの検討や運行状況に合わせたルート変更の指示などの効率化も可能。ルートが可視化され記録されるため、遅延した際の原因究明にも役立つ。

ドライバーの状況を把握できるモバイルアプリタイプの他、車両からのデータを取るにはOBD-Ⅱタイプ、シガーソケットタイプ、ドライブレコーダータイプから車載デバイスの種類を選べる。ドライブレコーダータイプの場合は危険運転をすると動画が位置情報と共にアップされるなどの機能も安心。アクセス権限の設定や、勤怠管理や経費精算システムとの連携も可能で、海外での利用にも対応している。無料トライアルあり。

車載デバイスの種類が選べ、リースで初期投資なく気軽に導入できる他、購入も可能。

  • 料金はお問合せ。
  • 導入費用0円 + 契約台数とアカウント数に応じた月額費用

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LogiSTAR配車管理簿(株式会社パスコ)

LogiSTAR配車管理簿

(出所:LogiSTAR配車管理簿公式Webサイト)

カーナビ創生期から空間情報技術を提供してきた知識と経験を配車管理に活かしたルート最適化アプリ。組まれた配車情報を、動態管理システム「PLS(PASCO LocationService)」へ受け渡すことにより、スケジュールと配送状況をリアルタイムで確認することが可能となる。スマホやタブレットなどのスマートデバイスに加えて、様々な端末、業務用カーナビなどとの連携を実装。

  • 料金はお問合せ。

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GuRutto(株式会社ジオインフォシステム)

GuRutto

(出所:GuRutto公式Webサイト)

無料で利用できるルート最適化アプリ。住所のCSVリストを地図に取り込み、複数拠点を効率的なルートでグルっと一筆書きしてルート作成を行う仕組み。無料だと行先件数や行先リストの保存件数に制限があり、有料ユーザーになると無制限で利用できる。

希望時間の指定や複数条件への対応、スマホでの動態管理等の機能が必要であれば、同社の提供している「GeoRouter」が選択肢。

「GeoRouter」なら、配送側の制約条件(積載量、稼働時間等) と配送先の制約条件(希望時間、車種等)を満たして、最適な車種、配送順、最低必要 台数等を短時間で計算、ルート作成ができ、地図や一覧の印刷もできる。

  • 料金 無料。件数等の制限あり。
  • 有料ユーザー 10,185円/1ユーザー。
  • 「GeoRouter」はお問合せ。

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Biz partner for LOGI SUPPO(株式会社アークライン)

ベテラン配車マンのノウハウをシステム化したルート最適化アプリ。トラックの積載量計算、高さ制限等の現場制限、納入先毎の許可車両など配送上の様々な制約に対応。ドラッグ&ドロップによる配送先の割当て、Google マップを利用した配送ルート表示など、直感的な操作で配送計画を作成できる。Biz partnerシリーズの販売管理システムと連携することで、配送先データが自動入力される点が強み。

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まとめ

複数箇所への不定期便の配送ルート作成を効率的に実現できる、ルート最適化アプリのメリット、活用のポイント、おすすめサービスなどをご紹介しました。効率化やコスト削減だけでなく、ドライバー不足や配車計画作成者のノウハウ継承の問題など、配送業の抱えるあらゆる問題を解決できる期待の持てるシステムです。当然のことながら、ご紹介したサービスの中でも無料アプリ、一人あたり数千円、月額数万円、とサービスごとに、機能や対応範囲が異なるため、自社にとって何を一番解決したいかを検討し、サービスを探してみることから始めてみるのが、ルート作成効率化への第一歩です。

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インタビューはこちら。

Loogia(ルージア)|インタビュー掲載

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Biz Partner for LOGI SUPPO|インタビュー掲載

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