L1運輸・物流規模非公表
石油・LPG配送業A社（従業員規模非公開）
需要予測・在庫最適化／株式会社オプティマインド（Loogia）
翌日の配送計画作成に各配送員が費やしていた時間を1人あたり約1時間からほぼ0に短縮。配送台数も4台計画から3台での配送が可能になった（約25%削減）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1 ベンダー公表数値は公開時点のもの
食品製造・物流業C社（従業員1000名以上規模）
食品製造・ラストワンマイル配送／需要予測・在庫最適化／導入ツール: 株式会社オプティマインド（Loogia）
- 業種
- 運輸・物流
- 規模帯
- 1,000名以上
- 業務領域
- 現場・店舗運営
- 公表時期
- 2025年03月
課題
導入前に抱えていた問題
ドライバー不足への対応と、ベテランに依存したルート組み業務の属人化・配送効率が課題だった。
- 人手不足・採用難
- 品質・正確性
導入
導入したツール・取り組み
株式会社オプティマインド（Loogia） を導入。 用途は「配送ルート最適化（配車）」（出典元の記載による）。
成果
公表されている成果
豊田市エリアで配送コースを10コースから7コースへ削減（最終的に12コース削減）、都内で1コース削減（3ヶ月で実現）、群馬県エリアで3コース削減。
分母（母数規模）: 豊田市エリア10コース
出典（原文）: https://loogia.jp/cases/pasco/
定性的な変化（出典元の記載を要約）
計算結果と実際の走行結果に大きな差がなく、配送委託先と連携したコース再編や属人化解消につながった。
出典とエビデンスレベル
L1 ベンダー公表
ベンダー（提供企業）が公表した導入事例。当サイトでは企業名を匿名化し、出典リンクを明示して引用しています。
出典: https://loogia.jp/cases/pasco/
最終確認日: 2026-07-15。掲載内容に誤りがある場合はお問い合わせからご指摘ください。
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