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）
INDUSTRY HUB
運輸・物流の生成AI導入事例
運送・配送業における生成AI・AI導入事例を5件収録。AI配車最適化、配送ルート自動作成、属人化の解消を中心に、導入前の課題・ベンダー・定量効果を出典つきで確認できます。すべてベンダー公表の一次情報を匿名化して整理しています。
用途分布（収録5件の実数）
- 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）つきで削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3の用途だけ表示します。 n<3 の用途は統計として不十分なため表示しません。
この業種では、分母つき削減率が公表された事例がまだ 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（正直表示）。個別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
運輸・物流の事例一覧（5件）
L1運輸・物流規模非公表
生協宅配業B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）
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）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1運輸・物流1,000名以上
食品製造・物流業C社（従業員1000名以上規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社オプティマインド（Loogia）
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: 豊田市エリア10コース
L1運輸・物流1,000名以上
専門商社・物流業E社（従業員1000名以上規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社オプティマインド（Loogia）
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。※母数規模の記載なし（参考値）
L1運輸・物流1,000名以上
郵便・宅配業D社（従業員1000名以上規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社オプティマインド（Loogia）
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: 新人とベテランの時間差 平均67分