【AI開発事例】AIで車両配車を最適化！週30時間の作業を2時間に大幅短縮

「送迎や移動のための車両手配、毎回調整するのが大変…」
「もっと効率的なルートで配車して、コストを削減したい…」
「急な依頼や変更に対応するのが難しい…」

従業員の送迎、役員の移動、お客様の送迎、あるいは物流における車両の手配と運行計画は、多くの企業にとって時間と手間のかかる複雑な業務です。

こんにちは。私たちJVBは、ベトナムに拠点を置くオフショア開発企業です。お客様の「困った」を解決するAIシステム開発を得意としています。最近はAI開発のご依頼を多く頂いております。

今回は、AIを活用して車両の配車計画を自動化・最適化する「AI車両配車システム」の開発事例をご紹介します。

AI車両配車システムとは？

このAIシステムは、過去の運行実績、リアルタイムの交通状況、利用者の予約リクエスト、車両の空き状況などを総合的に分析し、最も効率的な配車ルートと車両の割り当てを自動で計画・管理するソリューションです。

AIによる最適な配車計画

AIが需要予測（いつ、どこで、どのくらいの移動需要があるか）を行い、それに合わせて最適な車両、最適なルート、効率的なスケジューリング（出発時間、到着予定時刻など）を自動で計算します。これにより、空車時間の削減や燃料効率の向上を図ります。

予約から管理まで一元化

利用者は専用のアプリやWebインターフェースから簡単に車両利用の予約申請ができます。管理者は、予約状況、車両の現在位置、運行状況などを一元的に把握し、必要に応じて調整を行うことができます。座席配置の管理や、複数拠点間の移動計画にも対応可能です。

データ分析とレポーティング

運行実績データ（走行距離、所要時間、利用者数など）を蓄積・分析し、レポートとして可視化します。これにより、利用状況の傾向把握、コスト分析、サービス改善点の発見などに役立ち、継続的な運用最適化を支援します。

使われている主な技術

主に以下の技術を使用しております。お客様のニーズに合わせて最適な技術を選定・活用いたします。

AI / 機械学習

過去の運行データや関連情報から、将来の移動需要を予測する機械学習モデルを構築します。また、利用者の利用パターンなどを分析するために、DBScanというクラスタリング技術を用いています。

最適化アルゴリズム / ルート検索

複数の制約条件（時間、距離、コスト、車両容量など）を考慮しながら、最も効率的な配車計画やルートを見つけ出すための最適化アルゴリズムを活用します。これには地図情報APIとの連携も含まれます。

ローコード/ノーコードプラットフォーム

ユーザー向けの予約アプリや管理者向けのダッシュボードを迅速に構築するために、Microsoft Power Platform (Power Apps, Power Automate, Dataverse) のようなローコード/ノーコード開発ツールを活用するケースもあります。これにより開発期間の短縮とコスト削減を図ります。

データ分析・可視化 / 連携

蓄積された運行データを分析し、分かりやすいレポートを作成するために、Microsoft Power BIのようなBIツールや、SharePointなどとの連携を行うことがあります。他の社内システムとの連携も可能です。

技術選定やインフラ構築など、専門的な部分はJVBが責任を持って担当しますので、お客様は安心してシステムをご利用いただけます。

【導入前】こんな課題、ありませんか？

このシステム導入前は、手作業による車両配車管理において、以下のような課題がありました。

• 車両の手配やスケジュールの調整に多くの時間（例：週30時間）と人手がかかっていた。
• 配車ルートやスケジュールの最適化が難しく、非効率な運行（空車、無駄な走行）が発生していた。
• 複雑な手配プロセスの中で、人的ミス（予約漏れ、誤った指示など）が発生しやすかった。
• 担当者の負担が大きく、属人化しやすい業務だった。
• 急な予約変更や追加依頼への柔軟な対応が難しかった。

【導入後】導入したらこう変わりました！

このAI車両配車システムを導入することで、業務は劇的に改善されました！

配車管理の作業時間を90%以上削減！

AIによる自動化で配車管理の負担が大幅に軽減され、従来、担当者2名で週30時間もかかっていた作業が、担当者1名で週2時間へと大幅に短縮されました。

担当者の負担軽減と人員の最適化！

煩雑な調整業務から解放され、担当者の負担が大幅に軽減。管理担当者を2名から1名に削減することも可能になりました。

人的ミスの削減とサービス品質向上！

システムによる自動化で、予約漏れや配車ミスといった人的ミスを削減。より正確で信頼性の高い配車サービスを提供できるようになりました。

コスト削減とリソースの最適化！

無駄な走行の削減による燃料費の節約や、人員の最適化により、運用コスト全体を削減することができました。

データに基づいた継続的な改善！

蓄積された運行データを分析することで、さらなる効率化やサービス改善に向けた具体的な施策を検討できるようになりました。

こんな使い方もできるかも？

このAIによる最適化・自動化技術は、車両配車以外にも様々な分野で活用できます。

配送ルート最適化

複数の配送先を最も効率的に回るルートと順番をAIが自動計算。トラックや配送員の移動距離・時間を最小化し、配送コスト削減と効率向上を実現します。

タクシー・ハイヤーの効率的配車

お客様の現在地や目的地、リアルタイムの需要と供給状況に応じて、最も近くにいる最適な車両をAIが自動で割り当て、迎車時間を短縮します。

訪問介護・看護の巡回計画最適化

複数の利用者宅を訪問する際の最適な巡回ルートとスケジュールをAIが作成。移動時間を削減し、より多くの利用者に質の高いサービスを提供できるよう支援します。

営業担当者の訪問ルート最適化

担当エリア内の複数の顧客を訪問する際に、移動効率が最も高くなるルートと訪問順序をAIが計画。移動時間を削減し、商談時間の最大化を支援します。

フィールドサービス員の派遣計画

機器のメンテナンスや修理依頼に対し、担当者のスキル、現在地、部品の在庫状況などを考慮して、最適なサービス員をAIが自動で割り当て・派遣計画を作成します。

オンデマンドバス・乗り合いサービスの運行計画

利用者の予約状況に応じて、リアルタイムで最適な運行ルートや乗り合いの組み合わせをAIが決定するデマンド交通システムに応用します。

廃棄物収集ルートの最適化

ゴミ収集車が効率的に収集ポイントを回るためのルートをAIが計画。収集時間と燃料コストの削減に貢献します。

JVBのAI開発サービス、こんなことも得意です！

JVBでは、今回ご紹介したシステム以外にも、お客様のニーズに合わせた様々なAIソリューションを提供しています。

RAGシステム構築

RAG（Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成）とは、 AI（LLM）が回答を作る際に、まず社内文書などの外部情報を検索（Retrieval）し、 その情報に基づいてより正確な回答を生成（Generation）する技術です。
LLMと社内データ検索を組み合わせ、高精度な情報アクセスや対話システムを構築できます。（今回の開発事例もRAGの一種です）

AIエージェント開発

目標達成のために自律的に計画・実行するAIエージェントを開発します。RAGを発展させ、情報検索だけでなく、多様なツール（API連携、データベース検索、Web検索など）を使いこなし、複雑なタスクの自動化を実現します。基盤となるLLMも、OpenAIやAnthropic等のAPIだけでなく、Llama等のオープンソースモデルを活用することも可能です。

画像・動画解析AI

防犯カメラ映像の分析（不審行動検知など）、工場での製品検査（異常検知）、ドローンでのインフラ点検など、視覚情報を活用したAIシステムを開発します。YOLO（画像認識・物体検出のAI）などを活用します。

エッジAI開発

スマートフォン、カメラ、センサーなどのデバイス（エッジデバイス）上でAIを動作させ、リアルタイム処理やオフライン環境での利用を可能にします。

その他、自然言語処理（文書分類、感情分析）、需要予測、在庫最適化、推薦システムなど、幅広い分野でのAI活用が可能です。

AI導入、JVBに相談してみませんか？

「AI導入は難しそう…」
「自社に合うシステムを開発できるだろうか？」

もし、そうお考えでしたら、ぜひ一度JVBにご相談ください！

私たちJVBは、ベトナムのオフショア開発拠点ならではの低価格なコストメリットを活かしながら、高品質なAIシステムの開発を実現します。さらに、日本人スタッフと日本語堪能なブリッジSE（PM）が常駐しておりますので、コミュニケーションや品質管理の面でもご安心いただけます。お客様に寄り添い、企画段階から開発、運用まで、責任を持ってサポートいたします。

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