【運送業×AI活用】kintoneのAIエージェントで配車計画を作成｜車両・ドライバー・点検予定をふまえた配車案  

「この依頼、どの車で、誰が、何時に出ればいいんだろう」

「あの冷凍車、車検はいつだったか」

「同じお客様の荷物がほかにもあった気がするけれど、確かめる時間がない」

配送の依頼を受けたあと、こんなふうに迷った経験はないでしょうか。

配車計画の組み立ては、単に空いている車とドライバーを割り当てるパズルではありません。「お客様の大切なお荷物を時間どおりに、確実にお届けしたい」という誠意と、「無理な運行日程でドライバーを疲弊させたくない、安全に走ってほしい」という現場の仲間への温かい配慮。そこには、お客様と自社のドライバー双方に向けられた深い“おもいやり”があります。私たちがお届けしたいのは、単に配車表を自動で埋めるだけの効率化ではなく、現場が大切にしてきたそうした気配りや安全への想いをテクノロジーで形にする「おもいやりDX」です。

車両の特性や車検予定、ドライバーの適性を丁寧に照らし合わせ、無理のない安心な配送計画を整える。それを叶えるのが、kintoneのAIエージェントです。「依頼する」を押すだけで、車両・ドライバー・点検予定を照らし合わせた配車案と根拠が、承認待ちで届きます。ただし、車両の条件や点検・車検の予定、ドライバーの担当を kintone に記録しておくことが前提で、どの車を出すかは運行管理者や配車担当が確認して決めます。

ベテランの配車担当なら、配送先と依頼のメモを見ただけで「あそこは路地が狭いから大きい車は入れない」「あの冷凍車は来週車検だ」「同じお客様の荷物なら1台でまとめて回れる」と組み立てられます。

でも、それはその人の頭の中にしかない情報です。

この記事では、kintone の配送依頼で、車両とドライバーを決める配車案づくりを AIエージェントに任せたところを、実際の画面と動画で紹介します。

この記事でわかること

• 配車案をつくるために、AIエージェントが kintone の配送依頼・車両・ドライバー・点検予定から何を調べるか

• 「4t車まで」の依頼と「冷蔵車指定」の依頼で、選ぶ車が2t車と残り1台の冷凍車に分かれる理由

• 配送依頼に書き込む前に、配車担当が根拠を確かめて承認する流れ

1. 配車の組み立てで起きていること

配車を決めるには、本来こんな手順が必要です。

1. 配送依頼を受けて、依頼のメモから条件を読む

2. 同じ日の、ほかの配送依頼を確かめる

3. 車両の一覧で、条件に合う車を探す

4. 点検・車検の予定で、使えない車を外す

5. ドライバーの一覧で、その車を担当する人を選ぶ

6. 出発と到着の時刻を決める

新しく担当になった人が同じ判断をしようとすると、アプリをいくつも開いて情報を細かく照らし合わせることになります。

配送の依頼が届くたびに、多忙な現場の中でここまでの確認を重ねるのは非常に大変な作業です。

事故や遅延を防ごうと慎重に対応するなかでも、「まずは稼働実績があって安心できるいつもの車両を割り当てる」といった判断で乗り切らざるを得ないのが実情ではないでしょうか。

2. 配車案づくりをAIエージェントに任せると

担当者がするのは、いつもどおり配送依頼のレコードで「依頼する」を押すことだけです。

1. 担当者が、配送依頼で「依頼する」を押す

2. エージェントが動き出し、車・人・予定を調べて所要時間も求める

3. 配車案と根拠をまとめて、提案する

4. 人が中身を確かめて、承認する

5. 配送依頼のレコードに書き込まれる

ここからは、実際の画面で順に見ていきます。

① 「依頼する」をきっかけに動き出す

※以下すべての画像はダミーデータです。

配送依頼のレコードを開き、「依頼する」から「実行」を押します。

ここまでは、エージェントがいなくても毎日している作業です。

② 車・人・予定を調べて所要時間も求める

エージェントは、次の記録を読みます。

• 配送依頼：同じ配送予定日の、ほかの依頼

• 車両の一覧：いま稼働中の車両

• ドライバーの一覧：在籍しているドライバー

• 点検・車検の予定：入庫の予定がある車

依頼の条件に合う車を絞り込み、点検や車検で使えない車を外し、その車を担当するドライバーを選びます。

あわせて、ルート検索で車庫から配送先までの所要時間を求め、出発と到着の時刻の目安を出します。

どのアプリを見るかは、あらかじめエージェントへの指示に書いておきます。どの欄でどう探すかの条件は、エージェントがアプリの欄の構成を確かめて組み立てています。

③ 「こう書き込みたい」と提案して承認を待つ

このデモの設定では、調べ終わっても、エージェントはいきなりレコードを書き換えません。

何を調べて何がわかったか、どの欄に何を書き込むかをまとめた提案を出して、承認待ちになります。

人が中身を見て「承認する」を押すと、はじめて書き込まれます。納得できなければ「却下する」もできます。

④ 配車案と根拠がレコードに入る

承認すると、配送依頼のレコードに配車案（ドライバー、車両、回る順番、まとめて回る依頼）と配車の根拠が書き込まれます。

配車案の要点を1行にまとめたコメントも残ります。ほかの依頼とまとめて回る場合は、そのことも書き添えます。

3. 2つの配送依頼で配車案はこう分かれた

同じエージェントに、条件の違う2つの配送依頼を出してみました。

※動画と画面に出てくる会社名などは、サイボウズ社が提供する kintone のサンプルアプリのデータと、デモ用に作った架空のデータです。実在の企業・団体とは関係ありません。

住宅設備。路地が狭く4t車まで。

冷蔵車指定。14:00 までに搬入。

1本目は、住宅設備を世田谷区へ届ける依頼です。路地が狭いので、車の大きさに上限があります。

2本目は、川口市の冷蔵センターへ届ける依頼です。冷蔵車の指定と、14時までという時間の指定があります。

同じ冷凍の10t車が、1本目では「もともと条件に合わない車」の1台にすぎず、2本目では選ぶ車を決める理由になっています。

4. 配車を組む5つのポイント

結果だけでなく、判断の中身にも見どころがあります。

① 依頼のひと言から条件を読み取る

配車の根拠の最初には、依頼のコメントから何を条件として読み取ったかが書かれています。

キントーン住設の件では、こうです。

依頼の条件：住宅設備。路地が狭く4t車まで。（…）冷蔵車指定なし。時間指定なし。ドライバー指名なし。

条件として読んだことだけでなく、「時間指定はない」「冷蔵の指定はない」と、書かれていなかったことも確かめています。

サイボウズフーズの件では、2つの条件を読み取りました。

依頼の条件：冷蔵車指定。14:00までに搬入。（…）車格の上限指定なし。ドライバー指名なし。

「冷蔵車指定」は、車の形の条件として扱われました。

選定理由:冷蔵車指定のため車両形態が冷蔵・冷凍車であり（…）

「冷蔵車指定」を、外せない条件として扱ったわけです。

② 外した車とその理由まで書く

根拠には、選んだ車だけでなく、外した車とその理由も書かれます。

どちらの件でも、冷凍の10t車（車両-003）が車検で入庫する予定でした。ただ、その意味は2本で違います。

キントーン住設の件では、車検がなくても、10tという大きさで対象外でした。エージェントもそう断ったうえで、外した車として書き残しています。

（…）本件の4t以下の対象には含まれず判定上は無関係だが、全体除外リストとして記載。

サイボウズフーズの件では、冷蔵車の指定があるので、冷凍の10t車は本来なら有力な候補です。

それが車検で使えず、残った冷蔵・冷凍車は1台だけでした。

冷蔵・冷凍車の稼働中候補は車両-007（4t）のみ、車両-003（10t）は点検・車検で入庫中により除外されています。

キントーン住設の件では、2tと4tの車が候補に残りました。そこから2t車を選んだ理由も、根拠に書かれています。

選定理由:車格上限4t以下の指定のため、稼働中・点検/車検の支障なしの車両のうち4t以下（2t・4t）を対象とし、専用ドライバー優先・担当適合・車格の小さい順で選定

2本目では、同じ「稼働中で点検・車検に支障なし」の条件に冷蔵車の指定が加わり、候補は4tの冷凍車（車両-007）の1台だけになっています。

③ 選んだ理由の弱いところも書く

サイボウズフーズの件で山本 亮さんを選んだとき、エージェントはその選び方に但し書きを付けていました。

ただし主な担当は「都内スポット」で冷凍・チルド担当ではありません。

配車の根拠にも、選んだ理由と並べて残しています。

主な担当:都内スポット（冷凍・チルド担当ではないが、冷蔵・冷凍車の専用ドライバーかつ在籍・免許適合のため選定）

山本さんにしたのは、使える冷凍車の専用ドライバーだからで、冷凍品を主に担当している人だからではありません。

そのことを隠さずに書いているので、承認する人は「冷凍品の扱いだけは自分で確かめよう」と判断できます。

④ ルート検索で時間の指定に間に合うかを確かめる

配車案の「回る順番」には、出発と到着の時刻の目安が入ります。この時刻は、エージェントがルート検索で所要時間を求めて出したものです。

キントーン住設の件は、時間の指定がありません。

車庫から配送先までの往路所要時間は1785秒（約29.75分）です。

これをもとに、8時に出て8時29分ごろに着く案になりました。

サイボウズフーズの件は、14時までという指定があり、さらに足立区にも寄ります。

エージェントは2か所の所要時間を求め、その順番で指定に間に合うかを計算で確かめました。

14:00までの搬入指定を守れる順番か、（…）時刻計算して確認します。

計算の結果は、車庫8時発、足立区に8時37分、川口市に8時55分着です。

どちらの時刻も、所要時間から出した目安です。荷積みや渋滞の見込みは、配車担当が加えて判断します。

指定の時刻との関係も、はっきり書いています。

両依頼とも14:00までの搬入指定に対して十分に間に合う順番です。

⑤ 同じ日のほかの依頼まで見る

エージェントは、対象の1件だけを見て配車を決めてはいません。

同じ配送予定日のほかの依頼も読んで、車やドライバーが重なっていないか、まとめて回れる依頼がないかを確かめています。

キントーン住設の件では、同じ日に川崎区あての時間指定の依頼もありましたが、まとめて回る対象にはしませんでした。

（…）とは条件が異なり近接でもないため、まとめる対象はありません。

配車案にも「まとめて回る依頼：なし」と書いています。

サイボウズフーズの件では、同じ日に同じお客様の、足立区の加工場あての冷蔵品の依頼が見つかりました。

（…）同一顧客で冷蔵条件も共通するため、まとめて回る候補として検討する。

冷蔵・冷凍車が1台しか使えない日なので、同じお客様の冷蔵品を1台にまとめられるのは助かります。

コメントにも「（…）まとめて回る案です」と残りました。

5. 配車の現場はこう変わる

• 配車を組む時間が減る：「依頼する」を押すと、配車案と根拠をそろえた提案が届きます。エージェントの実行にかかった時間は、キントーン住設の件で約47秒、サイボウズフーズの件で約55秒でした。

• ベテランの記憶に頼らなくてよくなる：「この冷凍車は車検で入庫中」「同じお客様の依頼がもう1件ある」といったことを、記録から拾ってくれます。

• なぜその車なのかが残る：選んだ車だけでなく、外した車とその理由、選んだ理由の弱いところも根拠に残るので、あとから見ても判断の筋道を追えます。

• どの車を出すかは配車担当が決める：配車案は承認待ちで届くので、ドライバーの担当や荷物の量など気になる点を確かめてから承認するか却下するかを決められます。

車両の状態やドライバーの体調・勤務時間など、運行の安全に関わる確認は、運行管理者などが行う前提です。配車案は、その判断の材料です。

6. あなたの会社の配車は当てはまる？

次のうち、当てはまるものはありますか。

• 配送依頼や車両・ドライバーの一覧を、kintone で管理している

• どの車を出すかの判断が、配車担当によってばらつく

• 「あの車は来週車検」「あそこは路地が狭い」を、ベテランの記憶に頼っている

• 点検・車検の予定や、依頼ごとの条件のメモが、記録として残っている

2つ以上当てはまるなら、AIエージェントに任せられる余地があります。

よくある質問

Q. AIエージェントが勝手に配車を書き換えることはありますか？

承認されるまで書き込みません。エージェントは、何を調べて何がわかったか、どの欄に何を書き込むかをまとめた提案を出して、承認待ちになります。人が「承認する」を押すまで、配送依頼のレコードには何も書き込まれない設定にしています。どのアプリに何を書けるか、承認を挟むかは、エージェントの設定で決めます。

Q. 点検や車検で使えない車は外してもらえますか？

このデモでは外していました。エージェントは点検・車検の予定を読み、入庫の予定がある車を外しています。点検・車検の予定が kintone に記録されていることが前提です。動画では、11月2日に車検で入庫する冷凍の10t車を外し、その理由を根拠の「外した車両」に書いていました。

Q. 時間指定のある依頼で到着時刻は確かめてもらえますか？

エージェントはルート検索で車庫から配送先までの所要時間を求め、出発と到着の目安を出します。動画のサイボウズフーズの件では、2か所を回って川口市に8時55分ごろ着く案にし、14時の指定に十分間に合う順番だと確かめていました。あくまで目安なので、荷積みや道路の状況は配車担当が見込んで判断します。

まとめ：配車は車と人の記録の見直しから

このエージェントが使っているのは、どれもすでに kintone にあった記録です。

配送依頼のコメント、車両とドライバーの一覧、点検・車検の予定。別々のアプリに入っていた記録を、1件の配車のためにつなげて読んでいます。

ドライバーの主な担当も記録にあったので、サイボウズフーズの件では、選んだ人が冷凍・チルドの担当ではないことまで根拠に書き残せました。

車検の予定やドライバーの担当が記録に残っているほど、配車案の根拠ははっきりしていきます。

配車のように、「その日の車と人の事情」を知っているかどうかで判断が変わる業務は、AIエージェントに任せやすい業務の一つです。

ドライバーの担当や点検の予定を記録しておくことが、明日の配車案の確かさにそのままつながります。

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