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2024年

ヤマト運輸

AIを活用した配車計画システムを導入し、配送生産性を最大20%向上。走行距離短縮によりCO2排出量も最大25%削減を実現。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階全社展開
使用ツールAI配車計画システム

背景・課題

物流業界の2024年問題(ドライバー不足、労働時間規制)に対応するため、配送効率の抜本的な改善が求められていた。

取り組み内容

AIを活用した配車計画システムを導入。数ヶ月先の配送業務量を予測し、適正な配車計画を自動立案。ドライバーの労働時間と配送ルートを最適化。

成果・効果

配送生産性最大20%向上、CO2排出量最大25%削減

配送生産性を最大20%向上。走行距離の短縮によりCO2排出量を最大25%削減し、環境負荷低減にも貢献。

教訓・ポイント

物流AIの真価は、効率化だけでなくサステナビリティへの貢献にもある。配車最適化はドライバー不足と環境対応の両課題を同時に解決。

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