ラストワンマイル配送にAIを使うと何が変わるか——EC・小売・食品配送、業種別の効果と現実的な導入の考え方 ─ 在庫管理のDXに | 完全無償クラウド型ソフト「Spes」

業種別・ラストワンマイルの「本当の悩み」

まず前提として、ラストワンマイルのコストが物流コスト全体の30〜50%を占めるという数字がある（参考：国土交通省・総合政策局の物流関連調査も含め、複数の業界調査で同様の傾向が報告されている）。しかしその内訳の「どこが痛い」かは業種ごとに大きく異なる。

ECの場合、国内の再配達率はかつて全配送の約20%に達していたと報告されている。AIによる受取時間帯の予測や、玄関前・宅配ボックスへの誘導メッセージ自動送信は、この数字を10%台前半まで下げる効果が報告されている事例もある。一方、食品配送では「鮮度管理の時間枠」が絶対条件になるため、時間短縮よりも「ルートの組み直し精度」がAI評価の主軸になる。

各業種の最大課題がAIの最適化機能と結びつくイメージ

AIが実際に効くポイントと、効かないポイント

AIを配送に使う、と一口に言っても、機能的には大きく3種類に分かれる。ルート最適化、需要・荷量予測、そして配送ステータスの自動通知だ。

ルート最適化はもっとも導入事例が多い。たとえば食品配送で1日に50〜100件の停車地点を持つルートを手作業で組んでいた企業が、AIツールを入れることで計画時間を従来の2時間から20分以下に短縮したケースがある。走行距離も平均15〜20%程度の削減が報告されており、燃料費と残業代の両面で効いてくる。

需要予測については、ECや小売では「いつ・どの地域に・何件の配送が集中するか」が事前にわかると、配車の手配が格段に楽になる。特にセール期間や連休前後の波動対応は、感覚頼みのシフト管理から脱却できる点が現場の反響として大きい。

Spesのカラム記事（配送ルート管理システムの導入前後に確認すべきポイント）でも指摘されているように、AI・機械学習を活用した配送最適化では、システム選定前の運用設計が効果の分かれ目になる。導入コストを回収できる荷量かどうかを先に確認しておくことが、失敗を避ける第一歩だ。

EC事業者が見落としがちな「在庫と配送の連動」

EC事業者にとってラストワンマイルのAI活用は、配送会社に任せるだけでは完結しない。倉庫からの出荷タイミングと配送ルートの組み方が連動していなければ、AIがルートを最適化しても出荷遅延が台無しにしてしまう。

たとえば、あるアパレルECを運営する渡辺さん（仮名・30代、EC運営担当）のケースでは、複数モールの受注を一元管理できていなかったため、同日出荷のリミットを過ぎた注文が翌日に回り、翌日の配送ルートに後乗せされる状況が常態化していた。配送の遅れというより、出荷管理の問題だったわけだ。

受注から出荷までのデータが一元化されていると、AIによる配送最適化との相性が格段に上がる。在庫・受注・出荷の情報が同じ場所に集まっていれば、「今日何件・どのエリアに出荷するか」が明確になり、配送側の計画精度も高まる。SpesのEC向けサービスでは、複数モールの受注データをまとめて扱い、出荷指示との連動を自動化する仕組みを提供している（EC向けマニュアル・機能一覧）。こうした仕組みと組み合わせることで、配送最適化の効果が現場に届きやすくなる。

受注データの一元化→出荷自動化→AI配送最適化がつながることで、コスト削減の効果が出やすくなる

今日から見直せる：業種別「AI活用の入口」

大手物流会社のように専用AIシステムを自社開発する必要はない。現実的な入口として、業種ごとに次のような選択肢がある。

• EC・通販：受注・在庫管理ツールと連携できるSaaS型の出荷最適化サービスを使う。まず「モール別の出荷遅延率」と「再配達率」の数字を把握することが出発点になる
• 食品・生鮮：ルート最適化ソフトを単体で導入し、既存の配車シートをデジタル化するだけでも計画時間を大幅に短縮できる事例が多い
• アパレル・雑貨：返品データを需要予測に組み込む仕組みが整うと、季節ごとの配車計画が立てやすくなる。受注管理システムに蓄積したデータをどう使うかが鍵
• 建材・重量物：車両の動態管理（GPSトラッキング）から始め、現場到着の精度を高めることが最初のステップ

いずれの業種でも共通するのは、「データが散らばっているとAIは動かせない」という点だ。受注、在庫、出荷、配送の情報が別々のエクセルや紙に存在している状態では、AIが分析できる素材がそもそもない。システムの統合より先に「何のデータをどこに集めるか」を決めるだけで、次のステップが見えてくることが多い。

よくある質問

ラストワンマイルのAI活用は中小企業でも現実的ですか？

月間出荷件数が一定以上あれば（目安として1日50件以上）、ルート最適化ツールは費用対効果が出やすい。導入コストも月額数万円から利用できるSaaSが増えており、大規模なシステム投資なしで始める選択肢がある。まずは「どの業務で時間と費用が一番かかっているか」を確認するところから始めると判断しやすい。

配送会社まかせでも、荷主側がAIを意識する必要はありますか？

配送会社がAIルート最適化を採用している場合も、荷主側の出荷情報の精度が配送効率に直結する。出荷確定のタイミングが遅い、または住所データの誤りが多いと、AIの最適化が機能しにくくなる。荷主として「出荷情報をいかに正確に・早く渡せるか」を整えることが、配送AI活用の恩恵を受けるための前提条件になる。

ラストワンマイルの改善は、配送会社との関係だけで完結しない。在庫・受注・出荷の管理がどこまで整っているかが、AIの効果を左右する。自社の現状を整理したい、あるいはどこから手をつけるか迷っているといった場合は、Spesへの相談から始めてみてほしい。