最新配車システムの技術概要
バイク便大手のソクハイは、クラウド型動態管理プラットフォームを導入して配車業務を全面的に刷新しました。
このシステムはリアルタイムのGPSデータと過去の交通状況、気象情報をAIが総合解析し、最短ルートと最適ライダーを数秒で算出します。ライダー側アプリはスマートフォン上で稼働し、走行状況・加速度・ブレーキ回数を1秒ごとにクラウドへ送信します。サーバー側は位置と荷物ステータスを自動突合して到着予想時刻を更新し、遅延が見込まれるときはジオフェンスを使って自動でアラート通知を発信します。
ユーザーはブラウザの管理画面から現在地、ETA、荷物履歴をワンクリックで確認でき、チャットボックスから追加オーダーを入れると即時に新ルートへ組み込まれます。アルゴリズムはライダーのスキルや装備情報も考慮し、保冷ボックス保有者を医療検体案件に優先割り当てするなど柔軟な最適化を行います。これにより従来マンパワーに頼っていた配車オペレーションが自動化され、繁忙帯でも5秒以内に配車確定する体制が構築されました。
導入効果と数値インパクト
システム導入から6か月で平均到着遅延が14％、繁忙日の待機電話件数が42％それぞれ低減しました。特に雨天夕方の17時〜19時帯では、ドライバー不足が慢性化しがちでしたが、AIが近隣案件を束ねて自動で立ち寄りルートを生成することで、未割当案件を翌時間帯に持ち越すケースがゼロに近づきました。
ライダーの空車走行距離も1日平均で17％削減でき、ガソリン使用量と車両消耗品コストが下がった結果、月間営業利益が約8％改善しています。ユーザー側には「待機の見通しが立つ安心感」が広まり、定期便契約更新率が4ポイント向上しました。さらに走行ログを基に事故リスクスコアを算出し、安全運転指導に反映したことで、接触事故件数が前年比で9件から3件へ減少しました。保険会社はこのデータを裏付けとして掛け金を5％引き下げ、一定しきい値を下回る事故率が継続すれば追加割引を検討する方針を示しています。配車オペレーターは高負荷時間帯でもモニタリング業務に専念できるようになり、応対品質が向上したことからカスタマーサポートへの満足度アンケートでは「非常に満足」が17ポイント増加しました。
運用課題と今後の展望
一方で、AI配車の有効性は入力されるデータ品質に依存します。端末のGPS精度が落ちる高層ビル街では位置誤差が生じ、到着予想が前後5分ずれるケースが散見されました。ライダーのスマートフォン機種差やバッテリー劣化で通信頻度が下がると最適化ロジックが予定どおり機能しないため、会社は補助金制度を設けて最新機種への買い替えを推奨しています。
また、AIが生成した立ち寄りルートはあくまで統計的最短経路であり、実際には路肩の荷降ろしスペースや大型車両の妨げなど現場判断が必要な場面が残ります。そのため、ライダーが提案ルートをワンタッチで修正できる「フィードバックボタン」を追加し、修正データを機械学習に取り込む改良が続けられています。法規制面では、個人情報保護の観点から位置データの保存期間を最長60日に制限し、業務評価用の二次利用にはライダーの同意取得を義務化しました。
今後は5G通信と超広帯域（UWB）タグの組み合わせで誤差10cmレベルの測位が可能になり、屋内搬送や地下駐車場での位置把握も視野に入っています。ドローンや配送ロボットとのハイブリッド運用を見据え、AI配車は「マルチモーダル最適化」へ進化する計画です。バイク便が都市物流の即応性を支えるインフラであり続けるために、人とシステムが補完し合う運用体制の構築が今後の鍵になるでしょう。