出光興産のAI活用事例（エネルギー・インフラ／2024年）

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aIDEM（AI配車計画システム）

背景・課題

出光興産は年間約3,500万KLの燃料油を国内約6,000のサービスステーションに配送しており、約70名の担当者が1日最大5,000件のオーダーに手作業で対応。個人の成果のばらつきと立案時間の長さが課題であった。

3つのAIモデル（需要予測・計画配車立案・配車最適化）を組み込んだ「aIDEM」を構築。過去10年のデータから各SS・油種ごとの需要を予測し、在庫管理と車両稼働を考慮した納入量を決定、効率的な配送ルートを提案する。

配車計画作成時間を25%短縮

配車計画作成にかかる時間を25%短縮。AIの提案に対して担当者が確認・調整する仕組みにより、人の経験を活かしながら品質を維持。個人間の成果のばらつきも軽減された。

AIによる完全自動化ではなく、AIが提案→人が確認・調整するハイブリッド型が、現場の受容性を高める。需要予測・計画立案・最適化の3段階でAIを適用することで、包括的な効率化が実現。