配車計画AIエージェント

01BACKGROUNDどんな会社で、なぜこの業務から着手したか

中堅の運送会社です。毎日夕方に翌日の配車を組んでいました。車両30台とドライバーの資格や休みを見ながら、2時間かけて手で割り振る作業です。この組み立てをAIエージェントに任せ、配車担当の方は例外だけを見るようにしました。

この業務を最初に選んだ理由

受注管理のシステムを作りたいという相談でした。話を伺うと受注そのものは回っていて、詰まっていたのは配車でした。配車を組める方が1人しかいないので、その方が休むと会社が止まります。人が足りないのではなく、判断が1人に集まっているのが原因でした。そこから手を付けました。

03HOW IT WORKS実装したAIエージェントの動き

配車計画AIエージェントは次の流れで処理を進めます。AIが担当する部分と、人が確認する部分を分けています。

1. STEP 01

   受注を取り込む

   受注システムとメールとFAXの3つから、翌日の配送先と荷物の情報を集めます。

2. STEP 02

   条件を照合する

   車両の大きさ・ドライバーの資格と免許・拘束時間・休みの予定を照合します。法令の上限も条件に入れています。

3. STEP 03

   ルートを組む

   配送先を地域でまとめ、時間指定のあるものから順に並べます。距離と所要時間は地図のデータから算出します。

4. STEP 04

   積み付けを決める

   重さと大きさから積む順を決めます。先に降ろすものが手前に来る並びにします。

5. STEP 05

   配車表を出す

   ドライバーごとの配車表と積み付け図を出します。配車担当の方が見て、直したいところだけ手で動かします。

掲載しているのは、実際に納品したシステムの画面です。社名・氏名・金額など、お客様が特定できる情報はぼかしています。

05POINTS実装のときに気をつけたこと

同じ道具を使っても、作り方によって現場で使われるかどうかが変わります。この案件で判断した点をまとめます。

• なぜその割り振りかを文で出す

  配車表だけを出しても、なぜその組み方になったのかが分からないと現場では使いにくくなります。この車両を選んだ理由と、他の案を採らなかった理由を文で添えました。理由を添えてから、実際に使われるようになりました。

• 法令の上限は固定条件にする

  拘束時間の上限は、AIの判断に委ねず固定の条件として設定しています。超える組み方は出ません。この条件を緩めると、効率は良くても法令に触れる案が出てきます。

• 手で直せる余地を残す

  全自動にせず、出た配車表を画面で動かせるようにしました。ドライバーの方の事情は全部データにできないので、最後に人が調整できる余地を残しています。

• 急な追加を前提に作る

  運送業では、夕方以降に受注内容が変わることもあります。組み直しが15分で終わる作りにしたので、追加が入っても慌てずに済むようになりました。

07PROCESS導入の進め方

この案件では、6週間で実際に使える状態まで実装しました。

1. 1〜2週目

   配車の条件を全部出す

   車両とドライバーの条件・法令の上限・荷主ごとの決まりを書き出します。担当の方の頭の中にある条件を文字にする工程です。

2. 3〜4週目

   過去の配車と突き合わせる

   先月ぶんの配車を組み直して、実際の配車と比べます。差が出たケースは、その理由を確かめます。

3. 5週目

   夕方の配車で並走する

   実際の受注で組み、担当の方が手で直した箇所を記録します。直された理由を条件に反映します。

4. 6週目以降

   担当の方へ引き渡す

   条件の追加を社内でできる形にして引き渡します。3人が組めるようになりました。

09FAQよくいただく質問

• 急な追加や欠車にも対応できますか

  できます。条件を変えて組み直すと15分ほどで新しい配車表が出ます。手で組み直していた頃は1時間かかっていました。

• ドライバーごとの事情は入れられますか

  入れられます。行きたくない配送先や得意な地域、通院の予定を条件として持たせています。

• 法令の拘束時間は守れますか

  拘束時間の上限は条件として固定しているので、超える組み方は出ません。超えそうな受注は組む前に警告が出ます。

• いま使っている運行管理のシステムは残せますか

  残せます。配車の組み立てだけを外に出す形なので、運行管理はそのままです。