GROUNDのAI活用事例（物流・運輸／2024年）

企業規模中堅企業（100〜999名）

地域日本

導入段階部門導入

使用ツールGWES、Delivery Optimizer、Loading Optimizer

背景・課題

物流2024年問題（ドライバー不足・輸送コスト増加）への対応として、配送計画の自動最適化が求められていた。従来は人手による計画作成に依存していた。

GWESに2つの新機能を追加。「Delivery Optimizer」はAIにより配送ルートやトラック積み付けを最適化した輸配送計画を自動作成。「Loading Optimizer」は容積計算による箱詰め・積み付け最適化を実現。

チャーター便台数38%削減、宅配便委託コスト30%以上削減

複数の荷主企業との実証実験で、小売業ではチャーター便台数を38%削減、卸売業では宅配便・路線便の委託コストを30%以上削減。GWES稼働拠点は三菱倉庫・トラスコ中山・日本通運など計50拠点に拡大。

配送計画と積み付け最適化を連携させることで、トラックの積載効率と配送ルートを同時に最適化できる。既存の物流管理システムとの統合が重要。