物流の2024年問題、空車回送を減らすために、AIでできること：現状と改善策

日本の物流業界では、深刻な労働力不足とともに「空車回送」が大きな課題となっています。空車回送とは、車両が荷物を積まずに移動することを指し、これが増えると燃料費や人件費が無駄になり、物流全体の効率が低下します。この記事では、日本国内の空車回送の現状と、AIを活用してどのように改善できるかを数字を交えて解説します。

日本国内の空車回送の現状

1. 空車回送の現状とその影響

日本国内では、トラック輸送における空車率は約40%とされています。これは、全体の輸送の約4割が荷物を積まずに移動していることを意味し、運送業者にとって大きなコスト負担となっています。

例えば、年間100,000 kmを走行するトラックが40%の空車率を持つ場合、約40,000 kmは無駄な移動になります。これによる燃料費や人件費の無駄は、年間で数百万円にも上る可能性があります。

2. 改善が進まない空車回送率

国土交通省の統計によると、空車回送率は過去10年間で大きな改善が見られていません。この高止まりした空車率は、物流業界全体の競争力低下を招き、環境にも悪影響を与えています。CO2排出量の増加や交通渋滞の一因ともなり、早急な対策が求められます。

空車回送を減らすためのAI活用策と改善予測

1. リアルタイムの荷物マッチング

AIを活用してリアルタイムで空車の位置情報と新しい配送依頼をマッチングすることで、空車回送率を30%程度にまで引き下げることが可能です。これにより、年間40,000 kmの空車走行が30,000 kmに削減され、燃料費と人件費の削減に直結します。仮に1 kmあたりの燃料費と人件費が合計で50円とすると、年間50万円のコスト削減が見込まれます。

2. ルート最適化と複数配送の調整

AIによるルート最適化を導入すれば、空車回送を最大25%まで削減することが期待できます。これにより、燃料消費の減少や配送時間の短縮が実現し、効率的な運行が可能になります。例えば、もともと空車回送で走行していた30,000 kmを20,000 kmに削減できれば、年間でさらに50万円程度のコストを節約できます。

3. 需要予測と計画的な配車

AIを用いた需要予測を活用することで、特定の地域や時間帯における空車発生率を10%程度削減することが可能です。これにより、配送効率がさらに向上し、空車回送率を20%程度にまで引き下げることが期待されます。このような取り組みにより、合計で約70%の空車回送削減が達成できるケースも考えられます。

4. パートナーシップと共同配送の活用

共同配送の仕組みを導入し、AIを活用したプラットフォームで空車回送の削減を図ることで、物流コスト全体を10%～15%程度削減できる可能性があります。例えば、複数企業が協力して共同配送を行う場合、全体の空車回送距離を10,000 kmまで減らし、年間でさらに数十万円のコスト削減が期待できます。

5. 動的な価格設定とインセンティブの導入

AIによる動的な価格設定を通じて、空車回送を発生させやすいルートに割引を適用することで、空車回送率を追加で5%削減することが可能です。この取り組みにより、最終的に空車率を15%～20%にまで引き下げることが可能となり、年間数十万円の追加コスト削減が期待されます。

結論

現在、日本国内の物流業界では、空車回送が全体の約40%を占める深刻な問題となっています。

空車回送率を最大70%削減可能

これを改善するためにAIを活用すれば、空車回送率を最大70%削減し、最終的に15%～20%程度まで引き下げることが可能です。これにより、年間数百万円のコスト削減が期待でき、物流業界全体の効率化と競争力の向上につながります。

空車回送を減らすためにAIを積極的に導入することは、環境負荷の低減にも寄与します。中小企業や零細企業にとっても、AIを活用して効率的な物流運営を実現し、持続可能な成長を目指すことが重要です。日本の物流業界が直面する課題を解決するために、今こそAI技術を最大限に活用して、より良い未来を築きましょう。