Logpose Technologies（ログポース）は、AI自動配車アシスタント「LOG」ユーザーを対象にした「物流2024年問題ソリューション調査」を実施し、その結果を公表した。

（1）共同配送により、トラックの積載率（輸送力）は11%改善が見込める

AI自動配車アシスタント「LOG」に記録された実際の配送データをもとに、共同配送のシミュレーションを実施した結果、個別に配送した場合と比較して共同配送を実施することで積載率が11%向上することが判明した。

2024年の問題により、輸送力が14％不足すると予測されているが共同配送の実施によって不足分の約80%を補う可能性が示唆される結果となった。

（2）荷主の指定時間の緩和により、最大18%輸送力向上・CO2排出量の削減・走行距離の短縮を同時に実現

2つ目の調査では、AI自動配車アシスタント「LOG」に記録された実際の配送データを基に、共同配送に加えて納品時間の制約を1時間緩和した場合のシミュレーションを実施した。

同シミュレーションの結果、納品時間の緩和によりトラックの台数を18%削減できることが分かった。これにより、2024年の問題で予測されている輸送力の14%の不足に対して、「共同配送」と「納品時間の緩和」の両方を導入し、推進することで、輸送力不足の問題を解決できる可能性が定量的に明らかになった。

（3）全体の約40%の地点が、共同配送実施の可能性あり

関東・東海間を配送する約1600万の積降地のペアを分析した結果、全体の約40%が共同配送できる可能性があることが明らかに。

現在は、企業間の競合関係や荷物が規格化がされていない点、企業ごとに利用する物流システムが異なる点で共同配送の推進が阻まれているが、これらの課題が解消されれば、共同配送の導入・提供は加速し、業界全体の物流効率が大幅に向上することが期待されるとのことだ。

＜（3）データ分析条件＞ ・主に関東エリア、東海エリアを中心に活動している企業から類似の業種業界の企業15社を抜粋 ・積地数117地点、降地数4,248地点 ・二地点間の距離が3km以内の降地を共同配送可能エリアとして定義

【調査概要】 調査名：物流2024年問題に対する共同配送効果のシミュレーション分析 調査時期：2023年11月 調査対象：主に関東エリア、東海エリアを中心に活動しているLOGの利用ユーザー15社 調査方法：LOGに蓄積される配車データをもとに分析

＜参考＞ログポース『物流2024年問題ソリューション調査』