出光興産（タンクローリー配車AI）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AI需要予測・最適化配車計画システム（アクセンチュア共同開発）

背景・課題

出光興産は1日約5,000件のオーダーに対し、最大約1,800台のタンクローリーの配車計画を作成。SS（サービスステーション）ごとの最適配送タイミングの決定が課題だった。

AIモデルでSSごとの油種別販売量を季節・曜日等の条件で予測し、在庫量と組み合わせて最適な計画配送を自動作成するシステムをアクセンチュアと共同開発。アジャイル開発で配車担当者が参画。

配車計画作成時間25%削減、1日約5,000件・最大約1,800台のローリー管理

配車計画の質を維持しながら作成時間を25%削減。ボタン一つで配車計画を作成可能に。アジャイル開発による担当者参画が実用性の高いシステム構築に貢献。

大規模な配車計画最適化ではAI需要予測と最適化モデルの組み合わせが効果的。現場担当者がアジャイル開発に参画することで、実務に即したシステム構築が可能。