トラック運送の配車業務への自動配車システムの適合性と有効性に関する一考察

トラック運送の配車業務への自動配車システムの適合性と有効性に関する一考察
A Study of the suitability and effectively of vehicle routing computer
program on vehicle dispatch works for truck transportation.
松室 伊織：ロジ・ソリューション株式会社 戦略コンサル事業部
R&D推進部上級コンサルタント

略歴2007年慶應義塾大学総合政策学部卒業。同年センコー株式会社入社。2008
年よりロジ・ソリューション株式会社に出向し、2018年より現職。

［要約］ トラック運送の生産性向上が社会的課題と認識され、その解決策の1つとして配車業務
における自動配車システムの利用が期待されている。本稿は、自動配車システムが配車業務にどのように適合し、生産性向上に如何に資するかを議論することを目的とする。
まず配車業務プロセスを記述し、それが限定合理的であり、かつ全体として動態的であることを示す。次に自動配車システムが対象とする工程が静態的かつ独立的である場合に適合すること、また自動配車システムは静態的な工程においては人間の情報処理能力の限界を超えるツールとして生産性向上に資することを事例研究から抽出する。最後にそれが静態的な最適解であり、今後の課題として動態的な最適解が求められることに言及する。

１．はじめに
1.1

背景

行手段はアウトソーシングを選択肢とし易く、市場から調達可能であるものと考えられるが故、その上限に対する意識に乏しく、そロジスティクスは、作戦の遂行に必要な人の為ロジスティクスの悪さは経営効率の低減

員・資材・食料を前線へ供給する活動を意味には繋がるが、ロジスティクスの停止もしくする軍事用語であったが、その後ビジネス用は不完全に繋がるとは考えられ難い。

語としても用いられるようになった。ビジネ

この議論には違和感がある。そもそも労働スにおけるロジスティクスの意味は軍事用語

人口が有限であり、かつロジスティクス実行のそれと相違ないが、取り巻く状況が異なる。

手段、特にトラック運送事業が労働集約型産軍事活動でのロジスティクス実行手段は総力業である以上、アウトソーシングであろうとからのリソースの配分を上限とせざるを得なかろうと、
現実的にはその量に上限がある。

ず、その為ロジスティクスの悪さはロジス

しかし、日本国内においては、特に1990年のティクスの停止もしくは不完全に繋がる。他

道路貨物運送業の規制緩和以降、トラック運方において、ビジネスでのロジスティクス実

送は供給過多な状態であった為、その供給量
131

トラック運送の配車業務への自動配車システムの適合性と有効性に関する一考察の上限を意識しなくても問題にならない状態

生産性（以下、単に『生産性』と表現する場が続いた。しかしながら、これからは需要量

合は『トラック運送の生産性』であるものとと供給量が逆転するであろうことが予想さする。
）及び経営効率に与える影響は大きい。

れ、その状況下においては、ビジネスにおけしかしながら、配車マンが行う配車業務の内るロジスティクスの悪さが、経営効率の低減

容はブラックボックス化かつ属人化しておではなく、ロジスティクスの停止もしくは不り、配車マン以外の者がその実態を認知する

完全に繋がることとなる。

ことは難しい。

その解決策の1つに生産性の向上が挙げられる。国土交通省自動車局貨物課はトラック

1.2

先行研究と本論の位置付け

配車をサポートする情報システムとして、運送の生産性向上の必要性を課題認識し、『ト
ラック運送における生産性向上方策に関する

計

画

系 TMS（Transport Management

手引き』を公表した。同書ではトラック運送

System）がある。朴は計画系TMSを①計画の生産性評価指標を①実働率、②時間当たり

入力システム、②計画支援システム、③自動

実車率、③距離当たり実車率、④積載率の4配車システムに分類し、特に③自動配車シス

つに整理し、それぞれに資する10の取り組み

テムが普及しない原因として、①輸配送・集イメージを紹介している１。

荷コストはオーダーの単純な積算では決まら

労働生産性に影響を及ぼす要素は大きく①ず、その組合せ次第で変動すること、②細か生産内容、②生産体制、③生産計画に分けらい条件がコストを大きく左右すること、及びれる。
トラック運送では、それぞれ①オーダー③配送計画問題（Vehicle Routing Problem、の件数及びそれぞれの量、オーダーに付随す以下『VRP』という。
）は組合せ最適化問題

る輸配送・集荷先の場所、車両サイズ制限、であり、NP困難であることを指摘する２。他

設備指定、時間指定、荷役作業内容等の取引方において、VRPのより良い解を導く手法

条件（以下、『取引条件』という。
）、道路状の研究、及びそれに基づくソフトウェアの開況等の外部要因、②共同配送を含めたトラッ

発は進んでおり、配車業務にて利用すること

ク運送方法、トラックの台数、それぞれのサで生産性向上に繋がるものと期待されていイズ、設備、乗務員の能力、③輸配送・集荷る。

の計画（以下、『配車』という。
）が該当する。

しかしながら、朴が指摘する通り自動配車

配車はいわゆる『配車マン』により行われシステムの普及は進んでいない。それは、配ている。業界では「配車マンが変われば利益

車業務がブラックボックスであり、自動配車が変わる」といわれる程に、配車マン個人がシステムが配車業務にどのように適合し、生12

国土交通省自動車局貨物課（2017）、3-18頁。
朴（2018）、138-141頁。なお朴は『自動計画システム』と表現しているが、本稿では自動配車システムと
表現する。
132

トラック運送の配車業務への自動配車システムの適合性と有効性に関する一考察

産性向上に如何に資するかが明らかではない

調整の3つに分けられ、この順に沿って議論為と考える。

する。なお、各工程を実行する組織の権限や上記を踏まえ、本稿は第一に著者自身の配オーダー確定から計画作成完了までの時間に車業務とコンサルティングの経験に基づき、より、各工程の内容もしくはプロセスが異な配車業務プロセスのモデリングを行い、第二る場合がある。以下では各工程の内容もしくに東京納品代行株式会社（以下、『東京納品

はプロセスが異なる際はその理由を明示す

代 行 』 と い う。
）での自動配車システム

る。

LYNA2 ３ の導入を事例に、自動配車システ

また、配車は1人で行う場合もあれば複数

ムが配車業務にどのように適合し、生産性向

人で行う場合もあり、単一の組織で行う場合

上に如何に資するかを議論する。

もあれば複数の組織がそれぞれの権限の範囲

なお、VRPに関する先行研究と本稿執筆

にて各工程を行う場合もある。後者の多くの時点での市場のソフトウェア開発状況に鑑場合、ルート組みとトラック運送を遂行する

み、自動配車システムは、制約条件に準拠す

車両の用意（以下、『集車』という。
）で権限る範囲での、定義された目的関数を最大化すが分割される。以下では、配車を行う人数やる『最適解』を、組合せ最適化計算を用いて組織の如何を問わず総体として捉えるものと算出するコンピュータプログラムであるもの

するが、一部の工程においては権限の分割がとする。但し、本稿では自動配車システムが内容に影響を及ぼす為、その工程については算出する『最適解』が設定された目的関数にその影響を明らかにする。

とって真の最適解であるか否かは議論の対象外とし、設定された目的関数においては、少なからず人間が行うルート組み以上のルート組みを計算することを前提とする。

2.1

仮配車

配車はオーダーが確定した後に必要な車両とそれらの台数（以下、『車両勢力』という。
）
を計算し、それに基づき集車をすることが、

2．配車業務プロセスのモデリング

車両余剰による生産性が低減するリスク（以下、『車両余剰リスク』という。
）を最も回避本章では、トラック運送でのVRPに関すすることになるが、逆に集車の開始が遅くなる議論がターゲットとする近距離圏の配車にる為、オーダーの遂行に必要な車両勢力を集おける日々の配車業務プロセスのモデリング

車できないリスク（以下、『短期的集車リスク』

を行う。

という。
）が増加する。その為、配車におい図表1は配車業務プロセスを図示したものて車両余剰リスクと短期的集車リスクはトであり、大きく①仮配車、②本配車、③配車

レードオフの関係にあり、配車マンはその均

3

株式会社ライナロジクスが提供するソフトウェア。https://lynalogics.com/
133

トラック運送の配車業務への自動配車システムの適合性と有効性に関する一考察
図表1

配車業務プロセス（ワークフロー）

衡点を探索する。そのプロセスが仮配車であングであっても、必要車両勢力の推算に基づる。

く集車であることに相違ない。しかし、集車

集車は①自社車両所有とドライバーの雇用を開始するタイミングは車両余剰リスクと短及び庸車先との長期間の固定契約（長期的集期的集車リスクに影響する。長期的集車、中車）、②期間のオーダーの変動に合わせた庸期的集車を多くすると短期的集車リスクを低車先との期間を限定した固定契約（中期的集減することはできるが、一方で車両余剰リス車）、③日々のオーダー変動に合わせた日単

クが高くなる。逆に、短期的集車を多くする

位もしくはオーダー単位で取り決めるスポッと車両余剰リスクを低減することはできる

ト車両の契約（短期的集車）に分類される。

が、一方で短期的集車リスクが高くなる。配

日々の仮配車における集車は短期的集車を意

車マンはそれらのリスクがもたらす結果を仮味し、日々推算する必要な車両勢力と、既に配車時点では正確には認知し得ず、予測の困

長期的及び中期的に集車している車両勢力と難性の中で結果を推察し、均衡点を探索する。

の差異を埋める行為である。いずれのタイミ

但し、この工程は予測オーダーを前提とし

134

トラック運送の配車業務への自動配車システムの適合性と有効性に関する一考察ており、不確実な情報である為、推算必要車両勢力との過不足が小さい場合、本配車時の対応可能性を考慮し、集車をしない場合もある。

工程③

集車もしくは集車取消

工程②の推算必要車両勢力が既に集車している車両勢力に対し、仮配車段階でも許容し得ない過不足がある場合、その差異を埋める

工程①

オーダー予測為、短期的集車もしくは集車の取消を行う。

仮配車を行う段階ではオーダーは確定しておらず、配車マンは将来のオーダーを正確に

2.2

本配車

は認知し得ない。しかしながら、短期的集車

本配車では確定されたオーダーに対し、リスクを低減することを目的に、必要な車両

ルート組みをし、実際に運送する車両とドラ勢力を推算する為に、その前提条件となるイバーを決定する。

オーダーを予測する。
インプットする変数は、

但し、オーダーの確定から本配車までの時

過去のオーダーと営業情報等のオーダーに影間が短く、本配車後の集車ができない場合も響を与えるその他情報である。

ある。そのような状況下では、短期的集車リ

店舗配送等の輸配送・集荷先（以下、『向スクが高くなる為、仮配車時にそれを避ける

け先』という。
）が固定的な配車では、向け集車をする。その結果、逆に車両余剰リスク

先別の取引条件が既知であり、かつ統計的にが高まることとなる。

向け先別の荷量を予測し得る為、ある程度の確からしさを持ってオーダーを予測し得る。

工程④

オーダー認知一方、メーカーや特別積合貨物運送等の向け

本配車では、最初に確定したオーダーを認

先が固定的ではない配車では、オーダーを予知する。但し、集荷を伴う配車の場合、運送測し得ず、総量での予測とならざるを得ない。

を開始するまでに集荷オーダー、特にその量が確定していない場合もある。その場合、確工程②必要車両勢力推算

定したオーダーに予測する集荷オーダーを織工程①のアウトプットである予測オーダー

り込んで本配車をするか、集荷オーダー確定に基づき、オーダーの遂行に必要であろう車

後に工程⑩配車調整を行うかのいずれかであ両勢力を推算する。工程①で向け先別にオーる。

ダーを予測している場合、後述する工程⑥
ルート組みと同じ作業を行い、確度の高い推工程⑤

路線便・貸切便の選択算をし得る。他方において、工程①で総量の工程④にて認知した各オーダーを貸切便分予測を行っている場合は、総量を基準となると路線便分に仕分ける。本来、路線便・貸切車両の最大積載量で除算する等、あいまいな便の選択は、工程⑥ルート組みをしながら、推算方法を行わざるを得ず、確度は低くなる。

生産性を高める手段として、生産性が低くな
135

トラック運送の配車業務への自動配車システムの適合性と有効性に関する一考察

る原因となるオーダーを路線便に仕分ける選があるかを探索する。探索できた場合、その択を行うべきである。但し、配車マンの情報中で生産性にとっての制約条件が大きいもの

処理能力には限界があり、ルート組みのインをピックアップし、同一運行とする。探索しプットを減らすことで、ルート組み計算の簡

きれなくなるまで、これを繰り返す。もし、略化を図る為、オーダーの量と向け先住所に最初に割り当てた車両のサイズの影響で探索より、予め定めたアルゴリズムに従い、暫定ができない場合、既にピックアップしたオー的に行われることが多い。

ダーの取引条件を満たし、かつ積み付け可能

なお、路線便を利用しない配車である場合には、この工程は実施しない。

であれば、サイズの小さい車両に変更する。
次に、その運行完了後、その車両に時間的余裕がある場合、残された時間に遂行可能な別

工程⑥

ルート組み

のオーダーを割り当て、探索を繰り返す。時工程⑤にて貸切便分に仕分けたオーダーを間的余裕がない場合、それをルートとし一時

インプットとし、ルート組みを行う。但し、的に確定する。オーダーがなくなるまで、こ

ルート組みがNP困難であり、配車マンは選の作業を繰り返す。その後、一時的に確定し択肢の集合を認知し得ない。その為、この工た全てのルートを俯瞰し、ルートが地理的に程における配車マンの思考はヒューリスティ

交錯しているところがないかを探索する。もクスである。

し交錯があればそのルート同士での組み換え

以下、著者自身が行っていたルート組みをを行う。上記の結果、すべての車両が目標と例として紹介する。第一にオーダーをすべてする生産性以上であれば、これをルート組み

比較し、その中で生産性にとっての制約条件

として確定する。もし目標とする生産性未満が大きいオーダーを1つピックアップし、その車両がある場合、その近隣を運行する車両のオーダーを遂行し得る中で、最も大きなサに着目し、組み換えを行う。それでも目標とイズの車両を割り当てる。生産性にとってのする生産性以下である場合、次の工程へ進む。

制約条件の大きさとは、①起点から向け先ま目標とする生産性を達成する手段はルート組

での移動時間の大きさ、②指定時間幅の狭さ

みのみならず、工程⑦路線便・貸切便の選択

または③量的変数の大きさのいずれか、また変更及び工程⑧オーダー変更も選択肢とし得はその組み合わせである。但し、この段階にる為である。

おける比較は正確である必要はなく、他の制この例を抽象的に表現すると、目的に対し約条件が大きいオーダーと同一運行での積みある程度の確からしさがあるプロセスで1つ合わせができないものをピックアップできれの選択肢を算出し、その選択肢が要求水準をば問題はない。次に、ピックアップしたオー

満たすならばそれを採用し、満たさなければダーの向け先近隣もしくは向け先から帰着地

他の選択肢を探索するということになる。こまでの帰路の途中に積み合せ可能なオーダー

れはサイモンが提唱する満足化原理に相当す

136

トラック運送の配車業務への自動配車システムの適合性と有効性に関する一考察

る４。ルート組みの生産性を高めたい場合にあるケースでは、2トン車1台では過積載とな取る行動は、目標とする生産性を高く設定する為、内1件を路線便分に変更するようなこることである。但し、目標とする生産性が最とである。

適解のそれを超える場合、ルート組みは完了
せず、またその範囲であっても高過ぎる場合、

工程⑧オーダー変更時間がかかり過ぎ、後工程に悪影響を及ぼす

工程⑦を行ってもまだ生産性が低い、もし恐れがある。しかしながら、インプットした

くは生産性を高めることを阻害するボトムオーダーが目標とする生産性を達成し得るもネックを見出している場合、次の選択肢としのであるかを配車マンもしくは目標を設定すてオーダーを変更することを考える。

る者は正確には認知し得ず、時間制約により探索を離脱する条件判断が必要となる。

例えば、向け先間の移動距離が大きくない
2軒の向け先それぞれに1トンのオーダーがあ

なお、ルート組みにはオーダーと車両とはるが、共に指定時間が朝9時であるケースで別に、本来は日々の道路の混雑状況や事故等

は、2台の車両を要することとなり、生産性に基づく向け先間の移動時間やドライバー毎が低い。このようなケースにて生産性向上にに異なる拠点及び向け先での荷役に要する時寄与するオーダー変更は、①取引条件の一部

間等を変数としなければならないが、不確実を変更するか、または②オーダー追加するか性が高い為、標準化された数値に基づき計算の2つである。

がなされる。

取引条件の一部変更について、先述の例であれば片方の向け先の指定時間を朝9時から2

路線便・貸切便の選択見直し

件分を積んでも間に合うように変更することもし工程⑥によるルート組みの生産性が低であり、具体的にはオーダーの依頼者に向けい場合、もしくは生産性を高めることを阻害

先の担当者との一時的な取引条件の変更の為するボトムネックを見出している場合、ルーの交渉を依頼すること、もしくは自らが向けト組みの前提を変更することを考える。変更

先の担当者と交渉することである。
但し、オーの選択肢は工程⑤路線便・貸切便の選択と工ダー変更の対象はオーダーの依頼者と向け先

程⑧オーダーの変更であるが、配車マンの権との間で取り決めた取引条件である為、物流限のみにて実行し得る路線便・貸切便の見直部門や運送事業者からは依頼し難く、かつ交しが第一の選択肢となる。

渉結果が不確実な事項である。

工程⑦

例えば、2トン車しか入れず、時間指定がオーダー追加について、先述の例であればなく、向け先間の移動距離も大きくない7軒

それぞれを積む2台の車両との積み合わせにの向け先にそれぞれ300kgの配送オーダーが適したオーダーをルート組みのインプットに

4

サイモン（1999）、281頁。
137

トラック運送の配車業務への自動配車システムの適合性と有効性に関する一考察

追加することであり、具体的には自社内他拠

ト組みと集車の責任が同一である場合、既に点の配車マンや他社の配車マンに連絡し、集車をしている車両をルート組みの変数としオーダーを受けることである。オーダー追加て考慮するのが実態である。

は運送事業者が選択肢としやすく、日ごろよ

逆に、ルート組みの必要車両が先の工程まり情報を交換するようなコミュニケーション

でに集車した車両勢力が余剰である場合、集を自社内の他の拠点や他社の配車担当者と行車の取消を行うかを判断する。
余剰である為、うことが重要となる。

集車の取消を行わないことは生産性低下に繋がる。他方において、集車の取消は庸車先か

工程⑨

集車もしくは集車取消

らの信用低下に繋がり、将来の集車リスクに工程⑥のルート組みが決定し、かつ目標と負の影響を及ぼす。この工程においては生産する生産性に達し、もしくは時間的に不可能

性と将来の集車リスクはトレードオフの関係であると判断し、かつ必要な車両勢力が先のにあるといえる。配車マンはそのトレードオ

工程までに集車した車両と差異がある場合、フを回避する為、取消の前に追加オーダーを

再度集車もしくは集車の取消を試みる。

探索するが、探索しきれない場合に改めて取

但し、再度集車を試みても工程⑥ルート組

消を行うかを、生産性と将来の集車リスクにみにより導かれた必要な車両勢力に満たない鑑み判断する。但し、将来の集車リスクがも場合、再度工程⑥ルート組みを見直し、またたらす結果を正確には認知し得ず、予測の困工程⑦路線便・貸切便の選択見直し、工程⑧

難性の中で集車リスクがもたらす結果を推察

オーダー変更をし、集車した車両勢力でオーし、判断をしている。

ダーを遂行し得るルート組みを構築し直す。
言い換えると、生産性を目的としたルート組

工程⑩

車両・ドライバー決定

みに、集車した車両勢力というルート組みに

これまでの工程で確定したルート組みに対とって制約となる変数を加えて再計算するとし、担当する車両とドライバーを決定する。

いうことであり、生産性が低下する場合があ

その際、車両のサイズ、設備、各ドライバーる。

のスキル、勤務状況や健康状態も変数としてルート組みと集車の責任が組織で分かれて考慮する。

いる場合、その多くは荷主企業がルート組みをし、運送事業者が集車をする場合において

2.3

配車調整

は、ルート組みはオーダーと標準的な車両の

工程⑪

配車調整

サイズ情報を変数とし、そのルート組みに基配車調整が発生するのは、①本配車時にづき支払いがなされる。その為、集車の影響

オーダーが確定しておらず、予測に基づき本による生産性の低下は運送事業者側が実質的配車したが、オーダーが確定した際に差異がに負担することになる。他方において、ルーある場合、②本配車時に確定していたオー138

トラック運送の配車業務への自動配車システムの適合性と有効性に関する一考察
図表2

配車業務プロセス（表）ダーに変更や追加がある場合、③道路状況やない、または荷物が到着していない場合は認向け先の状態等の外部要因に基づく向け先間知することも出来ない為、積み付けできないの移動時間や荷役所用時間、ドライバーの体場合が生じ得る。その為、配車マンは限定さ

調、車両の故障等のオーダー以外の変数が本れた量的変数の中で積込可否の計算をする

配車時に想定していたそれと差異がある場が、計算に用いた量的変数とは別の量的変数

合、④計画していた車両に荷物を積みきれなにより、積込が不可となる場合がある。前述

い場合が挙げられる。上記①②③は外部要因②について、仮に荷物の量的変数が完全にであり、④は内部要因である。

揃っているとしても、複数種類の荷物の積み④が発生するのは、①配車時にオーダー情付け最適化計算はNP困難である為５、特に荷報があっても、荷物の量的変数が完全ではな

物の形状が多様で、かつ積載率が高い配車にい場合、②ルート組み工程の積み付け可否計

おいては積込可否判断の誤謬は生じ得る。

算を誤る場合に分けられる。①について、荷なお、この工程では時間的余裕も限られ、物の量的変数には、個数、重量、形状、容積

また運送中のトラックは変数から除く為に、がある。
本配車は主に机上で行われ、オーダー取り得る選択肢は少ない。その為、オーダー

情報は電子データや紙媒体等であり、荷物のの遂行のみを目的とし、変更を要するオー

量的変数は完全には揃っていない。配車マン

ダー及びその向け先近隣のオーダーを遂行す

は積込可否の判断が難しい場合、現物を目視る車両のみを変数とし、簡易な組み換えとなし認知することもあるが、荷物が完成していらざるを得ないのが実態である。

5

宮本（2006）、821頁。
139トラック運送の配車業務への自動配車システムの適合性と有効性に関する一考察

2.4

考察

図表2は、配車業務プロセスを工程ごとに、処理、目的、変数を整理したものである。本システムの『最適解』が配車業務にどのように適合し得るか、生産性に如何に資するかを議論する。

稿の主題である生産性については、仮配車時に必要以上の車両勢力を集車しないことを目

3.1

経営課題と戦略的とする情報処理と、本配車時に生産性の高

東京納品代行は、服飾製造事業者及び同商

いルート組みを行うことを目的とする情報処

社から百貨店への納品の代行、即ちトラック

理及び対人コミュニケーションが挙げられ輸送とそれに伴う配送型物流センターの運営る。本配車時の工程は情報処理のインプットを事業として1970年に創業し、現在に至るまを能動的に変える動態的な処理を含むものでで同事業を主軸としている。2020年3月期決ある。VRPはその性質が静態的なものであ

算では売上高143.2億円、保有車両台数は140

り、本配車時の工程を全て行うことはなし得台であり、メインの配送型物流センターは千ない。仮に工程⑥ルート組みにVRPによる

葉県市川市に設けている。

『最適解』が適合したとしても、工程⑦路線便・主要顧客業種である百貨店業は1991年の総貸切便の選択見直し、工程⑧オーダー変更は

売 上 高12.1兆 円 を ピ ー ク に 以 降 は 減 少 し、配車マンが満足化原理に基づき動態的に行う

2019年の総売上高は6.3兆円とピーク比の52%

為、配車業務は全体を通じては限定合理的なであり ６、それに伴い同事業も縮小傾向に意思決定となる。なお、VRPの解を無条件あった。他方において、特に2017年以降の路に受け入れることをルールとすることは可能

線便価格の高騰に伴い、他路線便事業者からであろうが、VRPはインプットが変わればの切り替えを目的とする他業界の会社からのアウトプットは全く異なるものとなる為、生引き合いが増加する傾向にあった。

産性向上に貢献するインプットの変更が可能なのであれば、それは行うべきである。

同社は外部環境の変化に対応する為、他業
界のオーダーを組み込んだ配車計算能力の向他方において、仮配車時の処理は静態的な上と生産性向上を目指し、配車業務のあり方ものであり、この工程においてはVRPが適を見直すこととした。そのツールとして自動合し易いと考えられる。

配車システムに注目した。

3．事例研究

3.2

自動配車システム導入前の配車業務

同社は、人間の情報処理能力の限界に鑑み、本章では、前章に基づき、東京納品代行の

輸配送・集荷エリアを4つのブロックに分け、自動配車システムの導入を事例に、自動配車

それぞれが20名から50名前後のドライバーと

6

経済産業省（2020）。
140トラック運送の配車業務への自動配車システムの適合性と有効性に関する一考察
図表3

東京納品代行の配車業務プロセス（ワークフロー）

数名の配車マンのチームを構成し、また特定

た、発送元からの集荷オーダーは配送オーの2つの顧客については別途10名前後のドラダーに伴い発生する為、集荷オーダーは運行

イバーと1名の配車マンのチームを構成し、の途中で確定する。百貨店等からの返品集荷

計6チームが各々で配車と運行管理を行ってオーダーは、発送元からの配送に伴う訪問の

いた。
その為、
エリアを基準に構成されたチー際に確定する。総じて、本配車のタイミング

ムと顧客を基準に構成されたチームでは、運では、オーダーの情報は不完全な状態である。

送エリアの重複があった。

また時間の都合上、路線便の利用はできず、納品代行業務は主に①発送元から配送型物

全て貸切便での対応となる。

流センターへの集荷、②物流センターでの仕上記を背景に、同社の配車業務プロセスは分け作業、③百貨店等への配送により構成さ図表3に図示する通りである。まず、6チーム

れ、集荷した荷物は翌日に配送する。またそが各々で曜日別にオーダーを推定し、それぞれらに付随し、④百貨店等からの返品集荷、れの曜日のルート組みを行うことで必要車両⑤物流センターでの仕分け作業、⑥発送元へ勢力を推算し、中期的・長期的集車を行い、の返品配送を行っている。

またそのルート組みに車両とドライバーを決発送元からのオーダーは、取引先の半数か定する。本配車に相当する工程はなく、日々らは情報システムを通じて受付し、納品日前のオーダー確定都度、変更を要する場合のみ

日の夕方までには確定する。残りの取引先は配車調整を行うというプロセスである。
なお、

電話もしくはファックスでの集荷依頼を受け曜日別に向け先は決まっている為、推定オーて集荷し、貨物が物流センターに到着する納ダーは向け先別にオーダーの量を過去の実績

品日前日の夜間に、それを仕分けた際に配送から統計的に推定したものである。その為、先別のオーダーとして認知し、確定する。ま日々の仮配車は必要とせず、また大きな変化
141トラック運送の配車業務への自動配車システムの適合性と有効性に関する一考察がない限りにおいてはその仮配車を利用し続出した台数は111台であり、また111台で自動けた。また、集車リスクへの対応として、車配車システムが算出したルート組みに従い運

両不足時にはドライバーではないスタッフが送したところ、問題なく遂行した。また、そ運行する。反面、オーダー総量の減少によるの他走行距離や拘束時間等の生産性指標も大生産性低下リスクへは明確な解を持てず、同きく向上した。

じルートを低積載で運行する状態であった。

その後、同社はエリアを基準に4つのチー

なお、オーダーの取引条件のうち、時間指定

ムに再編した。これらのチームは運行管理とについては、仮配車のボトムネックとなる

配車調整を目的としており、仮配車時のルーオーダーを対象に、中長期的な視座で交渉をト組みは全エリアのオーダーを対象に自動配継続し行っている。

車システムが行っている。

3.3

3.4

自動配車システム導入による変化考察

同社では、過去より情報システムからの全配車業務への適合性について、今回適合しオーダー受信を目指し、取引先と交渉を進めた工程は仮配車であるが、同社の仮配車は前てはいるものの、すぐには完了するものでは章で議論した仮配車の性質と本配車の性質をなかった。その為、自動配車システムの導入持つ。仮配車の性質としては、推定オーダー

に際しては、オーダーの不確実性とそれに基に基づくことと、集車には時間的余裕がある

づく配車業務プロセスは現状通りであることことであり、本配車の性質としては、それ以を前提とし、仮配車時のルート組みを行う工降はルート組みを行わないことと、そのルー程で利用することを試みた。

ト組みに基づき車両とドライバーが決定されまず、既存のチームのうちエリアで分けらることである。

れた2チームにて、自動配車システムが算出

同社の仮配車は本配車の性質を持ちながらしたルート組みに従い運送するトライアルをも、その後工程にて、前章で示したルート組行った。結果、両チーム共にルートは若干変

みに付随する工程⑦路線便・貸切便の選択変化があったものの、配車マンが行った配車組

更や工程⑧オーダー変更が行われない。そのみの台数と自動配車システムが算出した台数

為、同社の仮配車工程はその前後の工程を含は変わらず、その他走行距離や拘束時間等のめ静態的かつ前後の工程から独立的なもので生産性指標も大きくは変わらなかった。

あり、自動配車システムが適合しやすい配車

次に、ある1日の全オーダーを対象に、自７

業務プロセスであったものと考える 。

動配車システムが算出したルート組みに従い生産性について、既存のチームでのトライ

運送するトライアルを行った。結果、各チー

アルで生産性に大きな変化がなかったのは、ムの配車マンが各々行ったルート組みの台数

過去のオーダー遂行の蓄積が慣習的な取引条の合計134台に対し、自動配車システムが算件となり、同じインプットの範囲ではその取142

トラック運送の配車業務への自動配車システムの適合性と有効性に関する一考察

引条件がルート組みに強く影響し、かつそれがあり、動態的な考えはあってもその情報処を超える規模の変化点がなかったことが原因

理は限定合理的なものである。その中で動態であると考える。逆に、全オーダーを対象に的な最適解を如何に導き出すかが今後の課題

したトライアルで大きな変化があったのは、である。

既存のチーム構成では輸配送・集荷エリアの重複があり、その非効率の改善が必要車両台数の低下に繋がったものと考える。
組織化とその中での分業は人間の情報処理能力の限界を緩和する手段である。しかしながら、ルート組みに対して分業は最適化の阻害要因となっていた。一方、自動配車システ
ムは静態的な範囲においては人間の情報処理能力の限界を超えるツールであり、生産性の阻害要因である分業を要さずとも、ルート組
みをすることができ、生産性向上に寄与した。

参考文献
経済産業省「商業動態統計 長期時系列データ（主要統計表）百貨店・スーパー商品別販売額及び前年（度、同期、同月）』https://www.meti.go.jp/statistics/tyo/syoudou/
result-2/excel/h2slt31j.xls （ 最 終 閲 覧 日2020年9月30日）。
国土交通省自動車局貨物課「トラック運送における生産性向上方策に関する手引き」2017年3月。
ハーバート・A．サイモン『システムの科学 第3版』
パーソナルメディア出版、1999年6月。
ハーバート・A．サイモン『経営行動―経営組織における意思決定過程の研究 新版』ダイヤモンド社、2009年7月。
朴成浩「第3編ロジスティクスシステム 第2章輸配送管理システム（TMS） 第2節 計画系TMS」『スマートロジスティクス―IoTと進化するSCM実行系』
エヌ・ティー・エス、2018年3月。
藤原正人「物流研究の理論的拠り所：「効率」とは何か」『日本物流学会誌 第16号』2008年5月。
宮本定明「積み付け問題の現状と展望」『知能と情報Vol.18 No.6』2006年2月。

4．おわりに自動配車システムが前提とする『最適解』は、藤原が指摘する、ある前提を基に得られる静態的なものであり、短期的な解である８。
他方において、配車業務は全体を通じて動態的である。自動配車システムが静態的かつ独立的な工程においては人間の情報処理能力の限界を超えて有効であったとしても、人間が動態的な考えをもって前後の工程を繋がなけ
れば、生産性とオーダーの遂行という目的を果たし得ない。但し、人間には予測の困難性
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他方において、物流事業者Aでは、配車業務においてルート組みが後工程と連続し、オーダー変更を行っていたが、同社にて自動配車システムの導入をした際は、オーダー変更の工程は維持された。Aではオーダー変更として取引条件の変更を試みる際は、専らオーダー変更はオーダー追加を行っていた。自動配車システムによるルート組みにおいて、生産性を低めるボトムネックがどこにあるか、配車マンは分かり得ないが、そのルート組みの中で生産性の低いルートは認知し得た為、オーダー追加は可能であったものと考える。なお、物流事業者Aは自動配車システムの導入から日が浅く、まだ十分な知見が得られていない為、脚注での議論とする。
藤原（2008）、70頁。
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