配車/物流管理システムは、どの車両にどの荷物を積み、どのドライバーが何時に出発するかという配車オペレーションを、データに基づいて実行できるようにする仕組みです。
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配車/物流管理システムの全体像と特徴
運送会社の日々の輸送業務には、車両・ドライバー・荷物の組み合わせを計画し、実行状況を管理することが必要です。配車/物流管理システムは、この計画と管理を支える仕組みです。
荷主と運送会社の間で輸送を仲介するTMSや、ドライバーの法令順守を管理する運行管理システムと機能が重なって見えることもあります。ただし、中心にあるのは運送会社内部の配車オペレーションそのものです。
- 車両・ドライバー・荷物を組み合わせる配車計画
- 受注から出発、実績登録までの業務フロー
- WMSや基幹システムと連携したデータ管理
配車オペレーションの意思決定の仕組み化
配車業務では、受注した荷物をどの車両に割り当て、どのドライバーが何時に出発し、どの順番で配送先を回るかを、当日の道路状況や車両の空き状況を踏まえて決める必要があります。
この判断を経験豊富な配車担当者の勘と手作業に頼っていると、担当者が休んだ途端に配車表が組めなくなります。これが属人化のリスクです。
配車/物流管理システムは、こうした判断に必要な情報を一つの画面にまとめ、誰が担当しても一定の水準で配車表を作れる状態を目指す仕組みです。
車両・ドライバー・荷物の組み合わせだけではない管理対象の範囲
システムが扱うのは、車両の台数や積載可能量、ドライバーの拘束時間などです。このほか、次の情報も管理対象になります。
- ドライバーの保有資格
- 荷物のサイズや重量、配送先ごとの納品条件
- 車両・ドライバー・荷物を組み合わせた配車表そのもの
- 実際の走行実績と積載効率
- 荷主への到着報告
情報が部署や担当者ごとにばらばらに存在していると、当日の急な変更のたびに複数の担当者へ確認が必要になり、対応が後手に回ります。また、拠点をまたいだ車両の空き状況が分からず、近くの拠点に余裕のある車両があっても遠方から手配してしまうといった非効率も起こりやすくなります。
配車/物流管理システムに情報を集約する目的は、記録をデジタル化することに留まらず、こうした見えない無駄を把握できるようにすることです。
配車/物流管理システムの仕組みと業務フロー
一般的な配車/物流管理システムでは、受注情報の集約、配車計画の作成、ドライバーへの指示、出発後の動態管理、実績登録の順に業務が進みます。
前の工程で確定した情報を次の工程がそのまま使えることで、同じ内容を何度も転記する手間を減らせます。
受注情報の集約から配車表の作成まで
荷主や自社の受注担当から届く配送依頼は、届け先や荷姿、重量、指定時間帯などの条件とともに、システムへ集約しておきます。
配車担当者は、この受注情報と、当日稼働できる車両・ドライバーの一覧を突き合わせます。そのうえで、車両ごとの配送順とおおよその到着時刻を組み立てます。
受注データと車両・ドライバーの稼働情報が別々の場所で管理されていると、この突き合わせだけでかなりの時間がかかります。
出発後の動態管理から実績登録まで
配車表が確定すると、ドライバーへ運行指示が伝えられ、実際の走行が始まります。
GPSやデジタコと連携する製品であれば、車両の現在地や到着状況をリアルタイムに把握でき、遅れが見込まれる配送先へ事前に連絡することもできます。
配送の完了後は、実際の到着時刻や積載実績を記録しておきます。計画と実績の差を後から振り返れるため、次回以降の配車精度を高める材料になります。
配車/物流管理システムの主要機能
配車/物流管理システムの機能は製品によって幅がありますが、大きく分けると、配車計画・ドライバーアサイン、積載計画・積付シミュレーション、リアルタイムの動態管理・再配車支援があります。
自社に必要な機能は、今どの工程で最も時間や手戻りが生じているかから考えると絞り込めます。
配車計画・ドライバーアサイン機能
配送先ごとの納品条件や車両の積載可能量、ドライバーの拘束時間や休憩時間を踏まえながら、どの車両にどの荷物を割り当て、どの順番で回るかを計画する機能です。
近年は、条件を入力すると複数パターンの配車案を自動で算出するAI機能を備える製品も増えています。算出された案はたたき台とし、担当者が道路事情や取引先ごとの慣習を踏まえて微調整する運用が現実的です。
自動算出で考慮する条件は製品によって異なり、道路の渋滞予測や有料道路の利用有無、休憩場所の確保まで組み込める製品もあれば、距離と時間だけを基準にする製品もあります。そのため、自社が重視する条件を先に整理しておくと、算出結果をどこまで信頼してよいかを見極めやすくなります。
積載計画・積付シミュレーション機能
荷物のサイズや重量がまちまちで、上積み厳禁や混載不可といった制約が多い荷主を抱える運送会社では、車両への積み方そのものが配送効率を左右します。
積載計画機能では、車両の荷台形状や荷物の寸法データをもとに、どの順番でどう積めば無駄なく積載できるかをシミュレーションします。画面上で3D表示できる製品もあります。
積み付けを手作業や現場の勘に頼っている場合、積載計画機能によって空間の無駄や積み直しの手間を減らせる可能性があります。積載計画が不十分なまま出発すると、荷台に余裕があるのに車両を追加で手配したり、積みきれない荷物を後回しにしたりする事態が起こります。こうした判断は、積載計画機能を使えば出発前に確認できます。
リアルタイム動態管理・再配車支援機能
車両の位置情報を継続的に取得し、地図上で稼働状況を確認できる機能です。
急な欠車や車両故障、大幅な渋滞が起きた際には、近隣を走る車両や余裕のある車両へ荷物を振り分け直す再配車の判断が必要になります。
動態管理機能があれば、電話で1件ずつ状況を確認する手間を減らしたうえで、画面上の状況を見ながら再配車の指示を出せます。
導入目的と期待できる効果
配車/物流管理システムの導入目的は、配車表をデジタル化することに留まりません。特定の担当者に頼っていた判断を仕組み化し、法令順守と業務の継続性を両立できる体制を作ることにあります。
配車担当者の経験や勘への依存の軽減
長年の経験を積んだ配車担当者は、道路事情や取引先ごとの納品慣習を熟知しており、その判断力は貴重な資産です。
配車の知識が特定の個人にしか蓄積されていないと、退職や休職が起きた際に配車業務そのものが立ち行かなくなるリスクがあります。
配車/物流管理システムに過去の配車実績や判断の根拠を蓄積していけば、経験の浅い担当者でも一定の水準で配車業務を引き継げる状態に近づきます。
2024年問題を踏まえた拘束時間管理
トラックドライバーの時間外労働の上限規制、いわゆる2024年問題によって、拘束時間や運転時間の管理はこれまで以上に厳密さが求められるようになりました。
紙やExcelでの手作業による集計では、月末になって上限超過が発覚する事態にもなりかねません。
配車計画の段階で、ドライバーごとの拘束時間の見込みをシステム上で確かめられれば、上限に近いドライバーへの割り当てを避けるなど、是正を計画段階で行いやすくなります。
倉庫管理・基幹システムとのデータ連携
配車/物流管理システムは単独でも使われますが、倉庫管理システム(WMS)や基幹システムと連携させれば、物流全体としての最適化を目指せます。ただし、連携には事前のデータ整備が欠かせません。
WMSの出荷完了データと配車計画をつなぐ意味
倉庫側の出荷準備がいつ完了するかは、配車計画にとって重要な入力情報です。WMSの出荷完了データをAPIやCSVで連携できれば、荷揃えのタイミングに合わせてトラックを無駄なく手配でき、積み込み待ちの時間も減らせます。
倉庫と配車がそれぞれ別のシステムで個別に最適化を進めると、倉庫は庫内効率だけ、配送側は積載率だけを見てしまいます。そのため、荷待ちや空車走行といった全体の無駄が見えにくくなります。
連携の頻度は、自社の出荷変動の大きさに照らして、リアルタイム方式か1日1回程度のバッチ連携かを選びます。リアルタイムは急な出荷変更に対応しやすい一方、システムの負荷や連携コストが大きくなりがちです。バッチは導入のハードルが下がるものの、当日の変更には反映されにくくなります。
顧客・車両・コースの3マスタ整備
システム間の連携がうまく機能するかは、3つのマスタデータが正しく整備されているかに大きく左右されます。3つのマスタとは、配送先の住所表記、車両ごとの積載重量や冷蔵設備の有無、よく使う配送コースといった基本情報です。
表記のゆれや古い情報が残っていると、連携したデータが正しく突き合わされず、結局は担当者が手作業で確認し直すことになりかねません。
3つのマスタデータは、連携を検討する段階でまず整えておくことが欠かせません。
他の物流関連システムとの違い
配車/物流管理システムは、TMS、運行管理システム、配送管理システムなどと機能が重なって見えることがあります。ただし、それぞれが主眼を置く業務範囲は異なります。
TMS・運行管理システムとの違い
荷主と運送会社の間で輸送を仲介し、配送ルートの最適化や運賃計算を担うTMS(輸送管理システム)は、荷主目線での輸送業務全体の最適化に重心があります。
緑ナンバー事業者の法令順守や安全管理を担う運行管理システムは、点呼記録やアルコールチェック、デジタコ管理など、貨物自動車運送事業法に基づく安全確保が主眼です。
配車/物流管理システムは、運送会社の内部で日々の配車表を組み、実際に車両とドライバーを動かすオペレーションそのものを支える点で、TMSや運行管理システムとは役割が異なります。同じ配車という言葉でも、TMSの配車機能は荷主向けの入札や運賃交渉を含み、利用者も操作の粒度も異なります。そのため、自社が求めるのがどちらの機能かを最初に切り分けておくと、製品選定での認識違いを防げます。
配送管理システム・WMSとの違い
配送実行後の状況を追跡し、荷主や顧客への配送状況の共有を担うのが配送管理システムです。出発前の計画段階を担う配車/物流管理システムとは、重心が異なります。
倉庫内の入出庫や在庫を管理するWMSは、庫内の物の動きを最適化するシステムで、配車/物流管理システムとは管理対象が違います。物流全体を最適化するには、どのデータをどのシステムが正として持つかを決め、必要な範囲で連携させることが欠かせません。具体的な種類や評価軸は、配車/物流管理システムの選定ポイント・選び方・種類で解説しています。
配車/物流管理システム導入前に確認しておきたいポイント
導入を決める際は、車両台数の多さに加えて、属人化の度合いや既存システムとの連携範囲、現場の配車担当者の関与まで含めて整理しておきます。そうすることで、導入後の形骸化を防げます。
車両数が少ない場合の導入価値
車両数がそれほど多くなくても、複数拠点で配車を行っている場合や、特定の担当者しか配車表を組めない状態が続いている場合は、検討する価値があります。
車両数が少なく、担当者一人が無理なく配車を把握できている場合は、システム化による負担増を避けて既存の運用を続ける判断も十分にあり得ます。
既存の基幹システムとの連携
受注管理や請求処理を担う既存の基幹システムがある場合、配車/物流管理システムをどこまで独立させ、どこから連携させるかを事前に決めておく必要があります。
受注情報の二重入力が残ると、システムを導入した意味が薄れてしまいます。
API連携が可能な範囲、CSV連携で対応する範囲、当面は手入力のまま残す範囲を仕分けておくと、導入後の運用がスムーズになります。
ベテラン配車担当者の関与と定着
配車業務には、道路の幅員や取引先ごとの納品ルールといった、マニュアル化されにくい暗黙知が数多く存在します。要件定義の段階で、こうした知見をシステムに反映しないまま作り込むと、現場で使いにくいと判断され、結局は手作業に戻ることがあります。
ベテランの配車担当者に選定や検証の段階から関わってもらい、実際の配車業務に近い形で試してもらうことが、定着を左右する重要な要素です。
暗黙知をすべて言語化するのは難しくても、よくある例外パターンや判断の優先順位だけでも書き出しておくと、システムの設定や運用ルールに反映しやすくなります。属人化の解消に取り組むこと自体が、配車業務の言語化を進めるきっかけにもなります。
まとめ
配車/物流管理システムは、どの車両にどの荷物を積み、どのドライバーが何時に出発するかを、勘や手作業に頼らずデータに基づいて実行するための基盤です。
属人化の解消と法令順守の両立、倉庫・基幹システムとのデータ連携によって、物流全体としての最適化を目指せます。
配車オペレーションを支える基盤
TMSや運行管理システムと役割を混同しないことが、システム選びの出発点です。自社が最も改善したい工程が配車計画なのか、法令順守なのか、荷主への配送状況の共有なのかを見極めてください。
自社の配車業務フローの把握
まずは、配車業務で誰がどこで判断し、どこに時間がかかっているかを書き出してください。属人化の解消、積載効率の改善、複数拠点の一元管理など、優先する目的が明確になれば、自社に必要な機能と導入範囲を具体化できます。
そのうえで、標準的な業務は既製SaaS、複雑な積付制約やEDI連携があれば個別開発やハイブリッド構成も選べます。riplaはフルスクラッチ開発の立場から基幹システムとの連携も含めて支援し、製品比較は配車/物流管理システムのパッケージ・クラウド製品一覧もあわせて参照できます。
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。