オプティマインドのAI活用事例（物流・運輸・IT・通信／2024年）

企業規模中小企業（〜99名）

地域日本

導入段階実証実験（PoC）

使用ツールLoogia（ルージア）

背景・課題

物流2024年問題により、限られたドライバーで効率的な配送を行う必要性が急増。ベテランドライバーの経験に依存した属人的なルート作成が課題だった。

名古屋大学発スタートアップとして、1000万回分の走行実績データをAIで分析。2024年9月から西濃運輸と共同で、配達情報管理アプリ「カンナビ」とLoogiaをAPI連携し、配送ルート作成の自動化を実証。

約20%の配達時間削減目標、40以上の現場制約を考慮した最適ルート算出

西濃運輸の6〜8支店を対象に実証実験を実施。また、カクヤスとも配送効率化プロジェクトを始動し、2025年6月の現場導入を目指す。日本郵便や佐川急便など大手企業にも導入実績あり。

大学発AIスタートアップの技術が物流大手の現場課題を解決。API連携による既存システムとの段階的な統合が現場導入のハードルを下げる。