【運送業】ベテランの「配車の勘」をデータ化・標準化。新任でも最適ルートで配送できる仕組み

導入前の課題（摩擦のピーク）

地域密着型の配送会社H社では、毎日の「トラック割り当て・ルート作成（配車業務）」を、特定のベテラン社員1名が、地図と経験（勘）を頼りに毎日2時間かけて行っていました。 この社員が病気で休むと、途端に非効率なルートが組まれ、ドライバーの残業が激増する。この極端な属人化は、会社にとって「いつ爆発するか分からない時限爆弾（ノイズ）」でした。

実施した「余白生成」へのアプローチ

1. 暗黙知の外部化（AIルーティング）: 「どこをどう回れば渋滞を避けられるか」というノウハウを、AIを活用した自動配車クラウドシステムへと移行。配送先の住所リスト（CSV）をシステムに流し込むだけで、天候や交通状況を加味した最適ルートが数分で自動計算される仕様に変更しました。
2. ドライバーへの「定位置」の提供: 印刷された日報の紙（紛失や見間違いの摩擦）を廃止し、ドライバー各自のスマートフォン（専用アプリ）へ、計算されたルートと納品指示が直接配信される仕組みを作りました。

削除された摩擦と、創出された余白

| 項目 | 導入前（摩擦） | 導入後（余白） | | :--- | :--- | :--- | | ルート作成時間 | ベテラン社員が毎日2〜3時間かけて手組み | 事務員がCSVをシステムに読ませるだけ（約10分） | | ルートの品質 | 人の勘に依存（特定社員不在時は大混乱） | AIによる最適化で、常に高い水準で安定 | | 事後処理 | ドライバーが帰社後に手書きの配送日報を提出 | スマホアプリでの完了報告で、リアルタイム集計 |

ROI（投資対効果）

「天才的な個人のスキル」への依存を解消し、誰でもボタン一つで80点の成果を出せる「アルゴリズム」へと置き換えました。

配車担当者の作業時間は1日2.5時間から10分へと激減。さらに、AIによる最適化の結果、全車両の総走行距離が月間で約12%削減され、ガソリン代のコストダウン（利益の余白）に直結しました。空いた時間で、配車担当者は「新規開拓の営業活動」へと役割をシフトさせています。