配車/物流管理システムは、知名度や機能数ではなく、自社の配車業務で負荷が集中する工程に合わせて選びます。
比べる観点は、システムの種類と評価軸です。課題を特定しないまま導入すると、2024年問題や複数拠点の管理に対応できず、Excelや電話との二重運用が残るおそれがあります。
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配車/物流管理システム選定前に整理すべき自社の課題
まず、自社の配車業務で時間や手戻りが発生している工程を洗い出します。配車表の作成、積載計画、拠点間の情報共有、欠車時の再配車のどれが課題かを言葉にしておくと、候補に必要な機能と、比較から外せる機能を整理できます。
配車表作成とドライバーアサインの属人化
配車表を作れる担当者が限られていて、休暇時に代わりを立てにくい場合は、計画業務が属人化しています。
2024年問題のように、トラックドライバーの時間外労働の上限が関わる対応では、拘束時間を正確に把握することが欠かせません。
手作業で集計していると、上限超過の発見が遅れるおそれがあります。そのため、配車表の作成にかかる時間、代替要員の有無、拘束時間の集計方法を、現在の業務で確認しておきます。
積載効率・複数拠点管理・急な欠車対応の負荷の所在
課題は工程ごとに切り分けて考えます。荷物の寸法や重量による積付制約が強ければ積載効率が、拠点ごとに紙やExcelで配車表を管理しているなら情報共有が論点になります。
特に、空車情報が共有されないと、空車走行や機会損失につながることがあります。欠車や車両故障のたびに電話で状況を確認し、手作業でルートを組み直しているなら、動態管理や再配車支援が候補になります。
課題が複数あるときは、業務全体への影響が大きいものから順位を付けます。優先順位を決めにくいときは、直近1〜3カ月に起きたトラブルや残業時間の内訳を振り返ります。実績を工程別に整理すると、印象に頼らず、負荷がどこにあるかを社内で共有できます。
配車/物流管理システムの3つの種類
配車/物流管理システムは、主に配車特化型、基幹業務一体型、AI自動配車エンジン型に分けられます。
製品によっては機能が重なるため、名称だけで判断せず、自社が優先する業務を標準機能で処理できるかを確かめます。
配車特化型の強みは計画・積載の効率化
配車特化型は、配車計画や積載シミュレーション、車両の動態管理などに機能を絞ったタイプです。受注管理や請求処理は既存の基幹システムに残したまま、配車業務を改善したい企業に向いています。
属人化の解消や積載効率の改善が目的なら、対象機能を絞ることで、教育や定着の負担を抑えられる場合があります。
ただし、積載計画や動態管理も同時に見直すなら、必要な範囲をカバーする製品かを確認します。機能を絞った製品では、対象業務によって対応が足りないこともあります。
基幹業務一体型とAI自動配車エンジン型の使い分け
基幹業務一体型は、受注から配車や運行指示までを一連の業務として扱います。さらに、請求や給与計算まで同じ流れで扱えるのが特徴です。複数の業務システムを個別に保守する負担を減らしたい中小規模の運送会社にとって、有力な候補になります。
AI自動配車エンジン型は、既存の受注・請求システムを活用しながら、配車案を算出する機能を組み込む方式です。基幹システムを維持しつつ、配車計画の精度を改善したい企業に適しています。
いずれの方式でも、既存システムとの間でデータの管理元を決めておく必要があります。受注情報や請求情報の二重入力・二重管理を避けるため、導入前に役割分担を明確にします。
製品選定で比較すべき7つの評価軸
候補製品は、観点ごとに比べます。
- 業務と法令：対象範囲と、拘束時間や休憩の確認機能
- 現場と連携：拠点間の共有、積載計画、ドライバーの操作性
- 費用と移行：初期費用・月額費用・連携費用、データの入出力
比較結果は、評価担当者ごとに自由採点するのではなく、確認方法まで統一します。同じ質問を各社に出し、回答とデモ結果をそろえると、印象ではなく適合度で判断できます。
業務範囲・法令対応・拠点間共有の確認
第一に、発注側はベンダーに対して、受注から実績登録までのうち、どこまでが標準機能で、どこからが追加開発になるかを確かめます。
第二に、拘束時間や運転時間の管理、休憩時間の自動チェックといった法令対応の機能が、アラート表示までカバーしているかを見ます。
第三に、複数拠点を持つ場合は、拠点をまたいで車両や荷物の状況をリアルタイムに共有できるか、また、拠点ごとにアクセス権限を分けられるかを確認します。
積載計画の精度・現場定着・料金体系・データ移行の確認
積載計画から現場での操作、料金、データ移行までを、次の観点で確かめます。
- 積載計画の精度：自社が扱う荷物の形状や制約条件をどこまで正確に反映できるかを、デモで確認します。
- 現場定着：ドライバー向けの運行指示画面や動態管理アプリを実際に操作し、現場のドライバーが迷わず使えるかを見ます。
- 料金体系：課金の単位と、TCOに含める費用の範囲です。
- データ移行：現在のExcelや紙の配車表から何を取り込めるかに加えて、将来の切り替え時に過去の配車実績を取り出せるかも見ておきます。
料金体系では、車両台数・ID数・機能単位のどれで課金されるかを確認します。初期費用と月額費用に加え、地図・交通情報APIの利用料や基幹システムとの連携費用もTCOに含めます。
評価担当者ごとに自由採点するのではなく、確認方法まで統一します。たとえば、「拠点間で共有できる」という回答だけでは、リアルタイムに同期されるのか、1日1回のバッチ更新なのかが分かりません。「デモで確認」「仕様書で確認」「契約条項で確認」のように、回答ごとに確認の根拠を残します。未確認の項目は点数を付けず保留にすれば、営業説明の分かりやすさに評価が引っ張られずに済みます。
SaaS・パッケージ・フルスクラッチの選び分け
標準的な配車業務の効率化と、法改正への継続的な対応を重視するなら、SaaSが第一候補です。
独自の積付制約や多階層の運賃計算が事業競争力に直結するなら個別開発が、標準業務と独自業務を分けられるならハイブリッドが適しています。
SaaSとオンプレパッケージの判断基準
クラウドSaaSの目安は、初期費用が0円から50万円程度、月額費用が3万円から30万円程度です。導入期間はおおむね1カ月から3カ月になります。複数拠点への展開や法改正への対応を、ベンダー側に任せやすいのが特徴です。
オンプレミスのパッケージは、初期費用が400万円から500万円程度、導入期間が3カ月から6カ月程度が目安です。自社サーバーや独自のセキュリティ基準には対応しやすい反面、年間の保守費用として、初期費用の10%から20%程度を見込んでおく必要があります。
どちらを選ぶかは、拡張のしやすさと、自社が担う運用負荷のバランスで判断します。
フルスクラッチが有利になる配車ルールの複雑さ
上積み厳禁や温度帯ごとの混載不可といった複雑な積付制約や、医薬品の適正流通基準、建材の現場直送といった業種固有のルールがある場合、既製品のカスタマイズだけでは吸収しきれないことがあります。特殊車両割増や深夜早朝休日割増を組み合わせた多階層の運賃計算や、取引先ごとに異なるEDI・伝票フォーマットへの対応も、既製品では難しい場合があります。
目安は、複数拠点での運用、配車業務の高い属人化、老朽化した基幹システムとの連携です。そのほかに、取引先別のEDI対応、物流機器との連携、マスタデータの未整備があります。これらのうち3つ以上に当てはまる場合は、フルスクラッチでの構築を検討する価値があります。
逆に、これらの条件に当てはまる項目が少ない場合は、無理にフルスクラッチを選ばず、SaaSやパッケージのカスタマイズで対応できないかを先に検討します。投資対効果の面では、そのほうが有利になることが多いといえます。
倉庫システムとの連携整理とRFP・PoCの進め方
配車/物流管理システムを基幹システムやWMSと連携させる前提で選ぶなら、連携要件の整理と並行して、RFPとPoCの設計を進めます。
連携範囲を曖昧にしたまま比較を始めると、後になって、想定していた自動連携が実現できないと分かることがあります。
WMS・基幹システムとの連携要件の整理
倉庫管理システムの出荷完了データをリアルタイムで受け取りたいのか、日次のバッチ処理で十分なのかによって、必要な連携方式やコストは大きく変わります。
API連携には、一般的に100万円から500万円程度の費用がかかるとされています。ただし、連携先が古い場合は、CSVで受け渡す方法も候補になります。
連携を検討する前に、配送先住所、車両の積載重量や特殊設備、よく使う配送コースという3つのマスタデータを整備しておくことも欠かせません。
RFPに載せる業務シナリオとPoCで使う1日分の配車業務
RFPには、対象拠点数や車両台数、ドライバー数といった規模を書きます。あわせて、荷主数や現行の配車フロー、解決したい課題も記載します。そのうえで、上積み厳禁や混載不可といった実在の積付制約、特殊車両割増などの運賃パターン、急な欠車時の再配車フローを明記し、要件を「必須」「望ましい」「将来」の3段階に分けます。
PoCでは、実際の受注データを使って1日分の配車計画をシステムに作らせます。配車担当者は、算出結果をどの程度手直しする必要があるか、処理にかかった時間、問い合わせが必要になった箇所を記録します。さらに、ベテランの配車担当者に検証へ加わってもらうと、机上の要件定義だけでは見えない暗黙知の有無も確認できます。
配車/物流管理システム選定でよくある失敗を避ける方法
よくある失敗は、機能一覧と管理画面だけで比べて、現場のドライバーの操作性や、急な欠車時の例外処理を確認しないことです。
導入の目的と責任者を明確にしたうえで、配車担当者、ドライバー、情報システム部門の視点を選定に取り込みます。
機能一覧だけで決めて現場定着に失敗するパターン
機能が多い製品でも、自社の最重要業務である積載計画や再配車支援が追加開発扱いであれば、運用は複雑になります。一方で、機能を絞った製品でも、自社の課題と一致すれば教育と定着の負担を抑えられます。
そのため、評価点を単純に足し合わせるよりも、必須要件を満たさない製品を先に除外し、残った候補をTCOと現場での使いやすさで比べる進め方が有効です。具体的な候補を確認したい場合は、配車/物流管理システムのパッケージ・クラウド製品一覧を参照すると、同じ観点で比べやすくなります。
運用ルールと責任者を決めずに導入するパターン
急な欠車時の再配車を誰が判断するか、拘束時間の上限に近いドライバーへの対応を誰が決めるかが曖昧だと、導入後も配車担当者の勘に頼る場面が残ります。法改正時の配車ロジックの設定を誰が確認するかも、あらかじめ決めておく必要があります。
導入範囲を最初から全拠点へ広げると、失敗につながりがちです。最初の拠点で見つかった設定の不備や運用ルールの見直しが、次の拠点にも波及するためです。そこで、比較的運用がそろっている拠点から始め、1カ月分の配車業務を経験してから対象を広げるのが現実的です。
試行期間中は、システムの不具合、要件の不足、単なる操作の習熟不足を分けて記録します。そうすると、不要な追加開発を抑えながら定着を進められます。1拠点ごとに振り返りの機会を設け、改善点を次の拠点の運用に反映してから次に進む進め方が、結果的に全体の展開期間を短縮することにつながります。
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
候補を絞ったあとは、車両台数だけでなく、拠点数や既存システムとの連携、現場ドライバーの操作性まで確認します。
比較表の機能欄だけでは見えにくい条件は、事前に検証しておきます。そうすることで、導入後に運用が止まるリスクを抑えられます。
車両数が少ない場合の判断材料：属人化の度合い
判断では、車両数に加えて、拠点数や配車担当者の人数、法令対応の負担を見ます。
少人数でも複数拠点から配車している場合や、特定の担当者しか配車表を組めない場合は、導入する価値があります。一方で、単一拠点で担当者一人が無理なく把握できているなら、既存の運用を維持する判断も適切な場合があります。
評価軸のどれを優先すべきか迷ったときの考え方
すべての評価軸を同じ重みで比較しようとすると、判断が難しくなります。
まずは、自社が最も改善したい課題に直結する評価軸を必須要件とし、それ以外は望ましい要件として扱います。たとえば積載効率の改善が最優先なら、積載計画の機能を必須要件に置きます。比較対象は、早い段階で絞り込めます。
優先順位を決める際は、配車担当者だけでなく、経営層が重視する指標も確認します。残業時間削減、車両稼働率、拠点間の負荷平準化などがそれにあたります。これで、選定後に社内の合意を取りやすくなります。
選定プロセスへの配車担当者の関与
資料比較の段階から、実際に配車業務を担当している人に参加してもらいます。
デモやPoCでは、担当者が普段扱っている実在の受注データや積付制約を使って試してもらいます。そのうえで、算出された配車案に納得できるかを確かめます。
管理職だけで選定を進めると、現場の暗黙知が反映されないまま製品が決まってしまい、導入後に定着しないことがあります。
まとめ
配車/物流管理システムの選定では、まず自社の課題を特定します。配車表作成の属人化や積載効率など、どの課題が重いかを見極め、配車特化型、基幹業務一体型、AI自動配車エンジン型から方向性を選びます。
その後は、7つの評価軸で候補を比べます。業務範囲、法令対応、拠点間共有、積載計画の精度、現場での使いやすさを軸に確かめます。TCOとデータ移行性も見ます。最後に、実在する1日分の配車業務を使ったPoCで、現場の納得感まで確認します。
課題特定から評価軸の比較、PoCまでの流れ
自社が最も改善したい課題を決めれば、比較すべき機能と法令対応の範囲がおのずと絞られます。
業務範囲、法令対応、拠点間共有、積載計画の精度、料金を同じ基準で見れば、営業説明の分かりやすさに評価が引っ張られずに判断できます。
SaaS・パッケージ・フルスクラッチの選択と独自ルールの有無
SaaS、オンプレパッケージ、フルスクラッチのどれを選ぶかは、機能数よりも、標準化できる業務と自社独自の積付制約・運賃計算をどこで分けるかで決まります。既製品では複雑な積付制約や取引先別のEDI連携に対応できない場合、無理に業務を合わせると、現場の二重入力が残ります。
riplaはフルスクラッチ開発の立場から、製品選定前の要件整理、既製SaaSと基幹システムをつなぐ連携、独自の配車ルールに合わせた個別開発まで支援しています。
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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。