INDUSTRY HUB

運輸・物流の生成AI導入事例

Q: 運輸・物流では、生成AIはどのような業務に使われていますか？

本ページに収録した運輸・物流の生成AI導入事例5件では、需要予測・在庫最適化などの用途が中心です。上記の用途分布と事例一覧で、どの業務でどの程度の成果が得られているかを確認できます。

Q: 運輸・物流の生成AI導入にかかる費用の目安はどのくらいですか？

費用は、ツールの種類や導入規模によって異なります。月額数千円からのSaaS型ツールで始められるものもある一方、社内システムとの連携や独自開発を伴う場合は費用が増加します。当サイトの事例では成果（削減率など）を出典とあわせて確認できるため、費用対効果を検討する際の参考としてご活用いただけます。具体的な料金は、各ベンダーの公式サイトにてご確認ください。

Q: 運輸・物流で生成AIの導入を始めるには、何から着手すればよいですか？

まず自社の課題に近い導入事例を確認し、次に無料の事例マッチング診断（4問）で条件の近い事例に絞り込む方法をおすすめします。用途と期待できる成果の目安を把握したうえでベンダーへ相談することで、失敗を避けやすくなります。

Q: 掲載されている運輸・物流の事例は信頼できますか？

当サイトの事例は、ベンダーや導入企業等が公表した一次情報を出典として収録し、成果の数値には出典・確認日を明記しています。推測による数値や架空の事例は掲載していません。掲載基準は「掲載・検証基準」ページで公開しています。

運輸・物流（運送・配送）業におけるAI導入事例を5件収録しています。AI配車最適化、配送ルート・配達コースの自動作成、属人化の解消を中心に、導入前の課題・ベンダー・公表されている成果を出典とあわせて確認できます。いずれもベンダーが公表した一次情報にもとづき、企業名を匿名化して掲載しています。

運輸・物流のAI導入事例は？（公表された成果5件）

石油・LPG配送業A社（従業員規模非公開）（配車計画の作成時間）：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）。事例を見る
生協宅配業B社（従業員規模非公開）（配達コース数・配達時間）：配達コース数を22コースから19コースへ3コース（13.6%）削減、総配達時間を15.0%削減（22時間34分）、総走行距離を9.7%削減（54km）。事例を見る
食品製造・物流業C社（従業員1000名以上規模）（配送コース再編）：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。事例を見る
郵便・宅配業D社（従業員1000名以上規模）（新人とベテランの差）：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。事例を見る
専門商社・物流業E社（従業員1000名以上規模）（積載率・運賃）：約1年稼働で物流センターの積載率が10%アップ、路線便の運賃が10%削減、自社便の配送個口数が月間で15%増加した。事例を見る

※当サイトが収録している運輸・物流の事例は、いずれも配車計画・配送ルート最適化AIの導入事例です。EAI（社内システム間のデータ連携ツール）単体の導入事例は収録していません。記載はいずれも出典元（ベンダー公表の導入事例ページ）の公表内容で、出典URLと確認日は各事例ページに記載しています。

用途分布（収録5件の集計）

需要予測・在庫最適化5件

用途別・削減率の中央値

分母（母数規模）とともに削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3の用途のみを表示しています。 n<3 の用途は、統計として十分ではないため表示していません。

この業種では、分母とともに削減率が公表された事例が n≥3 に達した用途がないため、中央値は表示していません。個別の事例は、下の一覧をご覧ください。

※中央値は各事例の公表値（レンジは中点）から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。

CASES