ドライバー不足と長時間労働——配車の「勘と経験」に限界が来ています
「配車はベテラン担当者の頭の中にある」——物流業界では、こうした属人的な配車計画がいまだ主流です。しかし、ドライバーの高齢化や人手不足が深刻化するなか、従来のやり方では立ち行かなくなりつつあります。
本記事では、いま物流業界で注目を集める「配車最適化」について、その背景から導入ステップまでをわかりやすく解説します。
なぜ今、配車最適化が注目されるのか
2024年問題による輸送力の低下
働き方改革関連法により、2024年4月からトラックドライバーの時間外労働に年間960時間の上限が適用されました。国土交通省の「持続可能な物流の実現に向けた検討会」最終取りまとめ（2023年）では、何も対策を講じなかった場合、2030年度には輸送能力が約34％不足するとの試算が示されています。
限られた人員と稼働時間のなかで同じ量の荷物を届けるには、1台あたりの運行効率を高めるしかありません。ここで注目されているのが、AIやアルゴリズムを活用した配車最適化です。
属人化リスクの顕在化
配車業務がベテラン1〜2名に集中している企業は少なくありません。担当者の退職や体調不良で業務が回らなくなるリスクは、経営上の大きな課題です。配車最適化ツールを導入すれば、ノウハウをシステムに蓄積でき、属人化の解消につながります。
配車最適化の活用事例と効果
走行距離の削減と積載率の向上
配車最適化ツールは、配送先の位置情報・時間指定・車両の積載容量などを考慮し、最適なルートと車両割当を自動で算出します。国土交通省が推進する「ホワイト物流」推進運動の取組事例集では、配車システムの導入により車両の走行距離を10〜20％削減した企業の事例が複数報告されています。
配車計画にかかる時間の短縮
全日本トラック協会の「トラック運送業界の働き方改革実現に向けたアクションプラン」でも、デジタルツールの活用による業務効率化が推奨されています。実際に、手作業で数時間かかっていた配車計画を30分程度に短縮できたという導入企業の声も少なくありません。
導入時の注意点・よくある失敗
現場の声を無視した導入
経営層だけで導入を決め、現場のドライバーや配車担当者の意見を聞かないケースは失敗の典型パターンです。実際の配送には「この道は大型車が通れない」「この荷主は午前中指定が多い」といった暗黙知があります。導入前に現場ヒアリングを行い、ツールに反映することが重要です。
いきなり全社導入を目指す
最初から全拠点・全車両に適用しようとすると、トラブル時の影響が大きくなります。まずは1拠点・数台の車両でトライアル運用を行い、効果と課題を検証してから段階的に展開するのが堅実な進め方です。
データ整備の軽視
配車最適化ツールの精度は、入力するデータの質に左右されます。配送先住所の表記ゆれや、車両情報の未更新など、基礎データが整っていなければ最適な計画は出力されません。導入前のデータクレンジングを怠らないようにしましょう。
中小企業が始めるための3ステップ
ステップ1：現状の配車業務を「見える化」する
まずは現在の配車プロセスを整理します。誰が、どんな情報をもとに、何時間かけて配車しているのか。課題を明確にすることが第一歩です。
ステップ2：クラウド型ツールで小さく始める
近年はクラウド型の配車最適化サービスが増え、初期費用を抑えて月額数万円から利用できるものもあります。大規模なシステム開発は不要です。自社の車両台数や配送件数に合ったツールを選びましょう。
ステップ3：補助金を活用する
中小企業庁の「IT導入補助金」は、配車最適化ツールも対象になる場合があります。費用面がネックになっている場合は、補助金の活用を検討してみてください。
まとめ：物流業の配車最適化｜最新動向と導入ガイド
いかがでしたか？今回の内容としては、
- 配車最適化はドライバー不足・2024年問題への現実的な対応策
- クラウドツールと補助金を活用すれば中小企業でも導入できる
- 現状の配車業務の棚卸しが最適化の第一歩になる
配車最適化は、大掛かりなシステム投資なしに始められるDXテーマです。まずは自社の配車業務を可視化するところから取り組んでみてください。
TechXでは、レガシー業界に特化したDX支援を行っています。「何から始めればいいかわからない」という段階からご相談いただけます。お気軽にお問い合わせください。
