物流・運輸会社がAIで配送ルート最適化、燃料費を月15万円削減した方法

物流会社の配送ルート最適化という課題

関東圏で食品の配送業を営んでいます（トラック12台、ドライバー15名）。毎朝の配送ルート決定が大きな課題でした。経験豊富なドライバーは感覚的に効率的なルートを組めますが、新人ドライバーは非効率なルートを走ることが多く、燃料費の無駄が生じていました。

AIツールの導入と仕組み

導入したのはGoogle Maps APIとChatGPT APIを組み合わせた独自システムです。配送先リスト（住所と配達時間指定）を入力すると、最適な配送順序と概算所要時間を出力します。開発は外注し、費用は80万円でした。

毎朝7時に前日の受注データが自動でシステムに入力され、ドライバーはスマートフォンで最適ルートを確認してから出発します。

月15万円の燃料費削減の内訳

• 走行距離削減：1台あたり平均15km/日の短縮
• 12台×15km×22日×燃料代（軽油約150円/L、燃費8km/L）≒ 約7.4万円/月
• 残業削減（ルート最適化による早帰り）：約7.6万円/月
• 合計：約15万円/月の削減

副次的な効果

燃料費削減以外にも、新人ドライバーの定着率が改善しました。「ルートがわからなくて焦る」というストレスが減り、入社3ヶ月以内の離職率が40%から15%に低下しました。また、配達時間の予測精度が上がり、お客様からの「何時に来るの？」という問い合わせも減りました。