【2025年】AIによるルート最適化とは？メリットやおすすめサービスを徹底解説

物流業界は

「2024年問題」によるドライバー不足や燃料費の高騰など、数多くの課題に直面しています。従来の勘と経験に頼った配車計画では、もはや限界かもしれません。このような状況を打破する鍵として注目されているのが

「AIによるルート最適化」です。

AIを活用すれば、複雑な条件を考慮した最適な配送ルートを瞬時に計算し、配送時間やコストの大幅な削減が期待できます。この記事では、AIによるルート最適化の基本的な仕組みから、具体的なメリット、サービスの選び方、そして成功事例までを網羅的に解説します。自社の配送業務をいかに効率化できるか、そのヒントが見つかるはずです。

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AIによるルート最適化とは？

AIによるルート最適化とは、人工知能（AI）を用いて、複数の配送先を巡る際の最も効率的な順路と経路を自動で算出する技術を指します。 膨大な数の組み合わせの中から、走行距離、時間、コストなどを最小化する「最適解」を導き出すことができます。これにより、これまで熟練担当者の経験と勘に頼っていた配車計画業務を、誰でも高いレベルで実現できるようになります。

この技術は、物流・運送業界だけでなく、訪問介護、ルート営業、保守点検など、複数の地点を巡回するあらゆる業務に応用できます。次では、その心臓部である仕組みについて見ていきましょう。

基本的な仕組みとアルゴリズム

AIルート最適化の核心は「組合せ最適化」という数学的な問題を解くアルゴリズムにあります。 具体的には、「巡回セールスマン問題（TSP）」や、それをさらに発展させた「ビークルルーティング問題（VRP）」といった数理モデルが用いられます。

AIはこれらのアルゴリズムに基づき、以下のような多様な条件や制約を考慮して計算を実行します。

• 配送先の位置情報
• 荷物の量やサイズ
• 車両の積載量や種類
• 配送希望時間帯の指定
• リアルタイムの交通情報（渋滞・事故）
• ドライバーの労働時間

これらの膨大な情報を基に、AIは無数の配送パターンをシミュレーションします。計算時間は配送件数や制約条件の複雑さによって変動しますが、多くのサービスでは数秒から数分で総合的に最もコストが低いと判断されるルートを算出します。 これにより、人間では到底不可能なレベルの精密な計画立案が実現するのです。

従来手法との違い（勘・経験、Googleマップ）

従来、配車計画はベテラン担当者の長年の経験と勘、そして地域の地理に関する深い知識に大きく依存していました。この方法は特定の個人に業務が集中する「属人化」を生みやすく、担当者の退職や不在が業務停滞に直結するリスクを抱えています。

また、Googleマップのような無料のナビゲーションツールも広く利用されていますが、これらは基本的に2地点間の最短経路を示すものです。複数の配送先を巡回する際の最適な「順番」までは提案してくれません。訪問順を手動で入れ替えながら試行錯誤する必要があり、時間指定や積載量といった複雑な制約を同時に考慮することは困難でした。

一方で、AIルート最適化サービスは、多数の配送先と複雑な制約条件をすべてインプットするだけで、全体の効率が最も高くなる訪問順と各々の経路を自動で一括算出します。これにより、業務の標準化と大幅な効率化を同時に実現できる点が、従来の手法との決定的な違いと言えるでしょう。

なぜ今、AIによるルート最適化が求められるのか

現在、物流業界を取り巻く環境は厳しさを増しており、従来のやり方では立ち行かなくなるという危機感が広がっています。AIによるルート最適化が急速に普及している背景には、避けては通れない社会的な課題が存在します。

特に「物流の2024年問題」と「燃料費の高騰」は、企業の存続にも関わる喫緊の課題と言えるでしょう。

物流の2024年問題と深刻化するドライバー不足

「物流の2024年問題」とは、働き方改革関連法の適用により、2024年4月1日からトラックドライバーの時間外労働が年間960時間に制限されたことで生じる一連の問題の総称です。（出典：厚生労働省「トラック運転者の長時間労働改善に向けたポータルサイト」）この規制により、ドライバー一人当たりの走行距離が短くなり、長距離輸送が困難になるなどの影響が懸念されています。

もともと物流業界は、EC市場の拡大による荷物量の増加に対し、ドライバーの高齢化や担い手不足が深刻な課題でした。時間外労働の規制は、この人手不足に拍車をかけ、輸送能力の低下を招きます。経済産業省などの試算によれば、何も対策を講じなければ2030年度には輸送能力が34.1%不足する可能性が指摘されており、社会インフラとしての物流機能の維持が危ぶまれています。（出典：経済産業省「持続可能な物流の実現に向けた検討会 第二回 配布資料」）

限られた人員と労働時間の中で従来と同等、あるいはそれ以上の輸送量を維持するためには、配送業務そのものの生産性を抜本的に向上させる必要があります。AIによるルート最適化は、無駄な走行距離や待機時間を削減し、労働時間あたりの配送効率を最大化するための強力な解決策となるのです。（出典：経済産業省「持続可能な物流の実現に向けた検討会 第二回 配布資料」）

燃料費高騰と環境規制（カーボンニュートラル）への対応

近年、世界情勢の不安定化や円安などを背景に、軽油などの燃料価格は高止まりしています。運送コストの中で燃料費が占める割合は大きく、その高騰は企業の収益を直接的に圧迫します。多くの事業者が運賃への価格転嫁に苦慮しており、経営努力だけでは吸収しきれない状況です。

AIによるルート最適化は、総走行距離を最短化することで、燃料消費量を直接的に削減します。 これはコスト削減に直結するだけでなく、CO2排出量の削減にも繋がり、企業の環境負荷低減への取り組み（カーボンニュートラル）にも大きく貢献します。

顧客や社会から企業の環境に対する姿勢が厳しく問われる現代において、AIルート最適化は経済合理性と社会的責任を両立させるための有効な手段として、その重要性を増しています。

AIルート最適化がもたらす5つの主要メリット

AIルート最適化を導入することは、単に配送ルートを自動で作成する以上の価値を企業にもたらします。コスト削減から労働環境の改善、さらには顧客満足度の向上まで、その効果は多岐にわたります。 ここでは、導入によって得られる5つの主要なメリットを具体的に解説します。

1. 配送時間と総走行距離の大幅な短縮

最大のメリットは、配送にかかる時間と総走行距離を劇的に削減できる点です。 AIは人間では考慮しきれない膨大なルートパターンの中から、渋滞予測や時間指定などの条件を加味した上で、物理的に最も効率的なルートを導き出します。

無駄な走行がなくなることで、1台あたりの配送時間を短縮し、より多くの配送先をカバーできるようになります。結果として、会社全体の配送キャパシティ向上に繋がるのです。（出典：Loogia導入事例「ユアサ・フナショク株式会社様」）

2. 人件費・燃料費などのコスト削減

配送時間と走行距離の短縮は、直接的なコスト削減効果を生み出します。走行距離が減れば燃料費が削減され、配送時間が短縮されればドライバーの残業代などの人件費を抑制できます。

また、配送計画全体の最適化によって、これまで必要だった車両台数を見直し、より少ない台数で業務を遂行できる可能性もあります。これにより、車両の維持費や保険料といった固定費の削減も期待できます。

3. 配車計画の属人化解消と業務標準化

従来、配車計画は特定のベテラン担当者の経験と勘に頼りがちで、業務が属人化しやすいという課題がありました。AIルート最適化システムを導入すれば、誰が操作しても一定水準以上の質の高い配車計画を作成できます。

これにより、担当者の急な欠勤や退職によるリスクを低減し、業務の標準化を実現します。新人の配車担当者でも即戦力として活躍しやすくなり、教育にかかる時間やコストの削減にも繋がるでしょう。

4. ドライバーの負担軽減と労働環境の改善

最適化されたルートは、ドライバーにとっても大きなメリットがあります。無理のない効率的な配送ルートが組まれることで、長時間の運転や不必要な待機時間が減少します。これにより、心身の負担が軽減され、安全運転にも繋がります。

また、労働時間の短縮はワークライフバランスの向上に貢献し、ドライバーの定着率向上や新たな人材確保においても有利に働きます。 これは、深刻なドライバー不足に悩む物流業界にとって非常に重要な要素です。

5. 配送品質の向上による顧客満足度の向上

AIは配送先の時間指定などを厳守した計画を立てるため、配送遅延のリスクを大幅に低減できます。顧客が指定した時間に正確に荷物を届けられることは、サービスの信頼性を高め、顧客満足度の向上に直結します。

さらに、リアルタイムの動態管理機能を備えたサービスであれば、顧客からの急な問い合わせに対しても、ドライバーの現在位置や到着予定時刻を即座に回答できます。 こうしたきめ細やかな対応が、競合他社との差別化に繋がるのです。

AIルート最適化サービスの選び方と比較ポイント

AIルート最適化サービスの導入効果を最大化するには、自社の業務内容や課題に合ったサービスを選ぶことが不可欠です。市場には多様なサービスが存在するため、どのサービスが最適かを見極めるための比較ポイントを理解しておく必要があります。

ここでは、サービス選定時に特に重視すべき3つのポイントを解説します。

自社の配送条件（時間指定、車両制限等）への対応力

最も重要なのは、自社の複雑な配送条件をシステム上で再現できるかという点です。サービスによって対応できる制約条件は異なります。以下のような、自社特有の条件に対応可能かを確認しましょう。

• 時間指定（午前必着、14-16時など）
• 車両のサイズや種類（大型車、冷凍車など）
• 最大積載量や容積
• 一方通行や道幅の狭い道路の考慮
• ドライバーのスキルや休憩時間

これらの条件を細かく設定できるサービスほど、より現実に即した精度の高いルートを作成できます。導入前に、自社の業務フローを洗い出し、必要な機能が備わっているかを必ずチェックすることが重要です。

リアルタイム交通情報や動態管理機能の有無

配送業務は、当日の交通状況によって大きく左右されます。そのため、リアルタイムの渋滞情報や交通規制を考慮してルートを再計算できる機能は非常に重要です。VICS情報などと連携し、常に最新の道路状況を反映できるサービスを選ぶことで、計画と実績の乖離を防ぎます。

また、GPSと連携した動態管理機能も欠かせません。 管理者が各車両の現在位置や作業状況をリアルタイムで把握できれば、急な配送依頼への対応や、顧客からの問い合わせにも迅速に対応できます。トラブル発生時にも状況を即座に把握し、的確な指示を出すことが可能です。

導入・運用サポート体制の充実度

高機能なサービスであっても、使いこなせなければ意味がありません。特に初めてシステムを導入する場合、初期設定やマスタデータの整備でつまずくケースが多く見られます。そのため、導入時のサポート体制が手厚いサービスを選ぶことが成功の鍵となります。

専任の担当者がついて操作方法のトレーニングやデータ整備の支援をしてくれるか、運用開始後も気軽に相談できる窓口があるかなどを確認しましょう。無料トライアル期間を設けているサービスも多いので、実際に操作感を試した上で、自社の担当者がスムーズに利用できるかを見極めることが重要です。

【2025年最新】おすすめのAIルート最適化サービス6選

ここでは、数あるAIルート最適化サービスの中から、特に実績と評価の高い6つのサービスを厳選してご紹介します。それぞれに特徴や強みがあるため、自社の業種や規模、解決したい課題に合わせて比較検討してみてください。

各サービスがどのような機能を提供しているのか、どのような企業に向いているのかを詳しく見ていきましょう。

1. Loogia（株式会社オプティマインド）

Loogiaは、名古屋大学発のベンチャー企業が開発した、国内最高峰の組合せ最適化アルゴリズムを搭載したクラウドサービスです。実際の走行データから収集したビッグデータを活用し、計画と実際の走行時間の誤差が少ない「ズレない」ルートを作成できるのが最大の強みです。Uターンや右折のしにくさなど、現場ドライバーの感覚まで考慮した、実践的なルートを提案してくれます。

適した企業: 配送時間の精度を特に重視する企業や、複雑な制約条件を持つラストワンマイル配送を行う企業に適しています。

2. LYNA 自動配車クラウド（株式会社ライナロジクス）

LYNAは、20年以上の歴史を持つ自動配車システムのパイオニアです。長年のノウハウが蓄積された独自のAIエンジンにより、多種多様な業界の複雑な制約条件に標準機能で対応できる柔軟性が魅力です。 共同配送や複数拠点からの配送計画など、難易度の高い配車業務にも強みを持っています。

適した企業: 複数拠点を持つ企業、共同配送など複雑な配車要件がある企業、長年の実績に裏打ちされた安定性を求める企業に向いています。

3. ODIN 配送計画（株式会社オンラインコンサルタント）

ODINは、スマートフォンアプリと連携し、動態管理から日報の自動作成までを一気通貫で行えるサービスです。初期費用無料で月額料金も比較的安価なため、中小企業でも導入しやすいのが特徴です。（出典：ASPIC「【ASPIC】AIが最適なルートを自動作成！『ODIN 配送計画』」）シンプルな操作性と、配送現場で必要な機能がコンパクトにまとまっている点が評価されています。

適した企業: まずは低コストでルート最適化と動態管理を始めたい中小企業や、シンプルな操作性を重視する企業におすすめです。

4. AI-Stream QuickPlan（富士電機ITソリューション株式会社）

大手電機メーカー系のIT企業が提供するサービスで、1,000件の配送先でも最短15秒でルートを計算できる高速処理が強みです。（出典：富士電機ITソリューション「QuickPlan」）複数エリアにまたがる広域な配送計画も一括で最適化できるため、大規模な配送網を持つ企業に適しています。スマホアプリによる配送進捗管理も可能です。

適した企業: 大量の配送先を抱える企業、複数拠点をまたいだ広域配送を行う企業、高速な計算処理を求める企業に最適です。

5. LogiSTAR配車管理簿（株式会社パスコ）

地図情報会社の最大手であるパスコが、カーナビで培った地図情報技術を活かして開発したサービスです。VICSの統計情報を活用した精度の高い渋滞予測や、Uターン回避、左付け停車など、実際の道路事情を細かく反映した現実的なルートを作成できるのが特徴です。 熟練担当者のノウハウをマスタデータとして反映させる機能も充実しています。

適した企業: 交通量の多い都市部での配送が多い企業や、より現実に即した詳細なルート設定を求める企業に向いています。

6. wise systems（ワイズ・システムズ）

米国マサチューセッツ工科大学（MIT）発の技術を基盤とする、グローバルで実績のあるサービスです。（出典：MIT Media Lab「Wise Systems」）リアルタイムでのルート再計算機能に強みを持ち、当日の急な配送依頼やキャンセル、交通状況の変化に自動で対応し、常に最適なルートをドライバーに提示し続けます。ラストワンマイル配送の効率化に特化しています。

適した企業: 当日の予定変更が多いデリバリーサービスや緊急配送を行う企業、リアルタイムでの最適化を重視する企業におすすめです。

無料で使えるAIルート最適化ツール・アプリ3選

本格的な有料サービスの導入はハードルが高いと感じる企業や、まずはルート最適化の効果を試してみたいという方向けに、無料で利用できるツールやアプリも存在します。機能は有料版に比べて限定的ですが、小規模な配送業務であれば十分に活用できるものもあります。

ここでは、代表的な無料ツールを3つ紹介します。それぞれの特徴と制限事項を理解した上で活用しましょう。

1. GuRutto（株式会社ジオインフォシステム）

GuRuttoは、Webブラウザ上で利用できるルート最適化サービスです。CSV形式で住所リストをアップロードすると、効率的な巡回ルートを地図上に一筆書きのように表示してくれます。無料プランでは、登録できる配送先が6件までという制限がありますが、操作がシンプルで分かりやすいのが特徴です。（出典：株式会社ジオインフォシステム「GuRutto」）

有料プランにアップグレードすれば、配送先の件数が増え、時間指定や車両設定、動態管理などの高度な機能も利用可能になります。まずは無料プランで操作感を試し、本格的に活用したくなったら有料プランを検討するというステップアップが可能です。

2. ルートメーカー

「ルートメーカー」は、スマートフォン向けのルート作成アプリです。複数の目的地を登録すると、最適な巡回順を提案してくれます。交通手段は「車・バイク」と「徒歩」から選択できます。旅行の計画や営業ルートの作成など、個人利用でも広く使われています。（出典：ルートメーカー公式サイト）

無料版では、登録できる目的地が10カ所までという制限があります。有料版にすると目的地が無制限になり、作成したルートを他者と共有する機能も使えるようになります。シンプルな機能で手軽に始めたい場合に適しています。

3. Circuit Route Planner

Circuit Route Plannerは、主に海外の個人ドライバーや小規模な配送業者向けに開発されたスマートフォンアプリです。英語のインターフェースが基本ですが、直感的な操作でルートを最適化できます。GoogleマップやWazeなど、好みのナビアプリと連携して利用できるのが特徴です。

無料版では、1ルートあたり10件までの配送先を登録できます。 より多くの配送先を扱う場合は、月額制のプレミアムプランに加入する必要があります。7日間の無料トライアルも用意されています。（参考：ASPIC「【ASPIC】AIが最適なルートを自動作成！『ODIN 配送計画』」）

https://media.a-x.inc/ai-app

AIルート最適化の導入で成果を上げた成功事例

AIルート最適化ツールは、実際に多くの企業で導入され、目覚ましい成果を上げています。ここでは、公開されている導入事例の中から、具体的な数値を交えて2社の成功事例を紹介します。自社の課題と照らし合わせながら、導入後の効果をイメージしてみてください。

ユアサ・フナショク株式会社：配送計画時間を66%削減、残業も45%削減

業務用食品卸売のユアサ・フナショク株式会社では、ベテラン担当者が1時間半～2時間かけて行っていた配送計画業務に課題を抱えていました。AIルート最適化サービス「Loogia」を導入した結果、計画作成時間はわずか30分に短縮されました。これは約66%の時間削減に相当します。

さらに、最適化されたルートにより、ドライバーの残業時間は月平均で45%削減、総走行距離も11%削減されるなど、コスト削減と労働環境の改善を同時に実現しました。この成功は、業務の属人化解消にも繋がり、持続可能な配送体制の構築に大きく貢献しています。（出典：Loogia導入事例「ユアサ・フナショク株式会社様」）

ある食品卸売企業：1,000件の配送計画をわずか15秒で完了

ある食品卸売企業では、毎日1,000件を超える大量の配送先へのルート作成が大きな負担となっていました。富士電機ITソリューションの「QuickPlan」を導入したところ、これまで数時間かかっていた計算がわずか15秒で完了するようになりました。

この圧倒的なスピードにより、配車担当者は計画作成業務から解放され、イレギュラー対応や配送品質の向上といった、より付加価値の高い業務に集中できる環境が整いました。また、新人担当者でもベテランと同等レベルの効率的な計画を迅速に作成できるため、業務の標準化と教育コストの削減にも成功しています。（参考：富士電機ITソリューション「QuickPlan」）

AIルート最適化を導入する際の注意点と対策

AIルート最適化は多くのメリットをもたらしますが、導入を成功させるためにはいくつかの注意点があります。技術的な側面だけでなく、人的な側面への配慮も欠かせません。事前に課題を把握し、対策を講じることで、スムーズな導入と定着が可能になります。

現場ドライバーの理解と協力体制の構築

導入時に最も重要なのが、現場で実際に配送業務を行うドライバーの理解を得ることです。長年の経験を持つドライバーからは、「AIが算出したルートは現実的ではない」「自分の知っている道のほうが速い」といった反発が起こる可能性があります。

こうした事態を避けるためには、導入の目的（負担軽減や労働時間短縮など、ドライバー自身のメリット）を丁寧に説明し、一部のエリアから試験的に導入して効果を実感してもらうなどのステップを踏むことが有効です。また、現場からのフィードバックをシステム設定に反映させ、より実用的なルートが作成されるように改善していくプロセスも重要です。

初期導入コストと費用対効果（ROI）の試算

AIルート最適化サービスの導入には、初期費用や月額利用料といったコストが発生します。特に高機能なサービスは、それなりの投資が必要です。導入を決断する前に、費用対効果（ROI: Return on Investment）をしっかりと試算することが不可欠です。

具体的には、導入によって削減が見込まれる燃料費、人件費（残業代）、車両維持費などを具体的に算出し、システムの導入・運用コストと比較します。多くのサービス提供事業者がROIのシミュレーションを支援してくれるため、相談してみると良いでしょう。明確な数値目標を設定することで、導入後の効果測定も行いやすくなります。

AIルート最適化の導入ステップ

AIルート最適化の導入を成功させるためには、計画的なアプローチが重要です。やみくもにシステムを導入するのではなく、明確な目的意識を持って段階的に進めることで、失敗のリスクを最小限に抑え、効果を最大限に引き出すことができます。

ここでは、導入をスムーズに進めるための基本的な3つのステップを紹介します。

ステップ1：現状の課題と導入目的の明確化

まず最初に行うべきは、自社の配送業務における現状の課題を洗い出すことです。「残業時間が常態化している」「燃料費が経営を圧迫している」「配車業務が特定の人に依存している」など、具体的な問題をリストアップします。

その上で、AIルート最適化を導入することで「何を達成したいのか」という目的を明確に設定します。例えば、「ドライバーの平均残業時間を月20時間削減する」「燃料コストを前年比で10%削減する」といった、具体的で測定可能な目標を立てることが重要です。この目的が、後のサービス選定や効果測定の基準となります。

ステップ2：データ収集とマスタ情報の整備

AIが正確なルートを算出するためには、基になるデータが正確でなければなりません。システム導入に先立ち、必要な情報をデータとして整備しておく必要があります。

主に必要となるのは、以下のようなマスタ情報です。

• 配送先情報（正確な住所、緯度経度）
• 車両情報（車種、積載量、サイズ）
• ドライバー情報（所属、スキル、勤務シフト）
• 拠点情報（倉庫、デポの場所）

これらの情報が紙や個人のExcelファイルで散在している場合は、指定されたフォーマットに統一し、デジタルデータとして準備しておく必要があります。このデータ整備が、導入後のシステムの精度を大きく左右するのです。

ステップ3：スモールスタートでの試用と効果検証

いきなり全社的にシステムを導入するのはリスクが大きいため、まずは特定のエリアや一部の車両に限定して試験的に導入する「スモールスタート」を推奨します。多くのサービスが提供している無料トライアル期間などを活用し、実際の業務で使ってみることが重要です。

試用期間中には、AIが算出したルートと従来ルートの走行距離や時間を比較したり、現場のドライバーから使い勝手に関するフィードバックを集めたりします。ここで得られたデータをもとに効果を検証し、課題点を洗い出します。その上で、全社展開に向けた計画を立てることで、スムーズな本格導入へと繋げることができます。

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AIによるルート最適化は、物流業界の課題を解決する強力なツールですが、その効果を最大限に引き出すには、ツールを使いこなす人材の育成と、組織全体のデジタルトランスフォーメーション（DX）が不可欠です。単にツールを導入するだけでは、部分的な効率化に留まってしまいます。

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まとめ：AIルート最適化で物流の未来を切り拓く

本記事では、AIによるルート最適化の仕組みからメリット、サービスの選び方、導入のステップまでを網羅的に解説しました。物流業界が直面する数々の厳しい課題に対し、AIルート最適化が極めて有効な解決策であることがお分かりいただけたかと思います。

この記事の要点を以下にまとめます。

• 背景：2024年問題や燃料費高騰により、業務効率化は待ったなしの状況
• メリット：コスト削減、属人化解消、労働環境改善など多岐にわたる
• 選定：自社の配送条件への対応力、リアルタイム性、サポート体制が鍵
• 導入：目的を明確にし、データを整備した上でスモールスタートが成功の秘訣

AIルート最適化は、もはや一部の先進的な企業だけのものではありません。企業の規模を問わず、持続可能な物流を実現するために不可欠なテクノロジーとなりつつあります。最適なルートは、コストを削減するだけでなく、ドライバーの未来、そして企業の未来を明るく照らす道筋となるでしょう。

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