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
郵便・宅配業D社（従業員1000名以上規模）
郵便・宅配（ゆうパック配送）／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（原文: 22郵便局の一部地域で試行導入）
- 業務領域
- 現場・店舗運営
- 公表時期
- 2021年03月
課題
導入前に抱えていた問題
ドライバーの経験・土地勘に依存したルート作成で配達時間にばらつきがあり、新人はルート作成に30分〜1時間を要していた。
- 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「配達ルート作成の最適化（配車）」（出典元の記載による）。
成果
公表されている成果
新人とベテランの配達業務（ルート作成時間＋配達時間）の差が平均67分から平均17分に縮小。新人のルート作成時間も30〜60分から10〜15分に短縮した。
分母（母数規模）: 新人とベテランの時間差 平均67分
定性的な変化（出典元の記載を要約）
経験差による配達業務のばらつきが平準化され、1回の配達業務で10個多く配達できた事例も生まれた。
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/nihonyubin/
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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