「配車はあの人に任せておけば大丈夫」――多くの運送会社で、配車計画は特定のベテラン一人の頭の中で組み立てられています。配送先の地理、荷主ごとの時間指定の厳しさ、ドライバーの相性、車両の積載量、道の混み具合。これらを瞬時に勘案して最適な組み合わせを作れるのは、長年現場を見てきたその人だけ、という会社は少なくありません。
ただ、その状態は「強み」であると同時に、静かなリスクでもあります。その方が体調を崩したら。退職したら。あるいは突然辞めることになったら。翌日の配車は、誰が組むのでしょうか。本記事では、運送業の配車の属人化を「業務効率の話」ではなく「事業継続のリスク」として捉え直し、ベテランの判断を尊重したままその依存をどう緩めていけるかを、システム導入を検討中の経営者・運行管理者の方に向けて整理します。
配車の属人化は「効率」ではなく「事業継続」の問題
配車の属人化は、平常時には問題が見えにくく、担当者の不在・離職という「もしも」の瞬間に一気に事業の継続性を脅かす性質を持っています。だからこそ、余裕のあるうちに手を打つ価値があります。
配車業務が属人化しやすいのには理由があります。配車には、地図には載っていない判断材料が大量に含まれているからです。「この荷主は朝イチの時間指定が特に厳しい」「あのドライバーはこのエリアの裏道に強い」「雨の日はこのルートが渋滞する」――こうした暗黙知は、マニュアルに書き起こされないまま、ベテランの経験として蓄積されていきます。
実際、配車計画の属人化に危機感を持つ事業者は以前から多く存在します。物流専門メディアのLOGISTICS TODAYが実施した「配車計画システムに関する実態調査」（有効回答904件、2021年）では、配車計画業務の課題として「属人化」を挙げた企業が64.9%にのぼり、最も多い回答となっていました（出典: LOGISTICS TODAY「配車計画『属人化』への危機感浮き彫りに」 https://www.logi-today.com/451065 ）。この調査は数年前のものですが、現場の構造的な課題は今も大きく変わっていません。
問題は、この暗黙知が「その人と一緒に会社から出ていってしまう」ことです。新人に引き継ごうにも、勘の部分は言葉にしづらく、教えるにも時間がかかります。結果として、ベテラン一人に依存し続けるしかなくなる――これが属人化の構造です。
なぜ今、配車の属人化が放置できないのか
ドライバーの高齢化と2024年問題によって「運べる時間」そのものが減るなか、配車を一人の判断に委ね続けることのリスクは、以前より確実に高まっています。
業界全体を見ると、配車を支える前提条件が厳しくなっています。国土交通省や全日本トラック協会の関連資料によれば、トラックドライバーは中高年層への偏りが大きく、40〜54歳が4割以上を占める一方、29歳以下の若年層は全体のおよそ1割にとどまるとされています（出典: 全日本トラック協会「日本のトラック輸送産業 現状と課題」等の国土交通省関連資料）。担い手の補充が追いつかないなか、配車を組む側も運ぶ側も、人の余裕が小さくなっているのが実情です。
加えて、2024年4月からはトラックドライバーの時間外労働に年960時間の上限規制が適用されました。国土交通省の試算では、対策を講じなかった場合、輸送能力は2024年度に約14%、2030年度には約34%不足する可能性があるとされています（出典: 国土交通省「物流の2024年問題について」関連資料 https://www.mlit.go.jp/policy/shingikai/content/001620626.pdf ）。「限られた運転時間のなかで、いかに無駄なく運ぶか」が問われる時代に入り、配車計画の巧拙が経営に直結するようになりました。
つまり、配車はますます重要な業務になっているのに、それを担える人は減っている、という二重のプレッシャーがかかっています。ベテラン一人の肩に全社の配車が乗り続けている状態は、以前にも増して危うい――そう捉えるのが現実的です。
なお、運べる時間が減るなかでは、配車だけでなくドライバー一人ひとりの拘束時間や休憩の管理も無視できません。労務面の論点については運送業のドライバー労務管理をシステムで見える化する方法でも整理していますので、あわせてご覧ください。
AI配車は「ベテランを置き換える」のではなく「判断を引き継ぐ」もの
AI配車の目的は、ベテランを不要にすることではありません。その人が頭の中で行っていた判断の手順を仕組み化し、他の人でも一定の質の配車を組めるようにすることが本質です。
「AIに配車を任せる」と聞くと、長年やってきた担当者の仕事を奪うように感じたり、「うちの複雑な配車をAIが本当に組めるのか」と疑問に思ったりする方が多いと思います。この不安はもっともです。実際、配車の暗黙知をそのまま完全再現できるAIは存在しません。
現実的なAI配車の役割は、もっと地に足のついたものです。配送先の住所、荷量、荷主ごとの時間指定、車両の積載量や台数といった「条件」を入力すると、AIが走行距離や所要時間、積載率を踏まえた配車案を自動で組み立てます。ドライバーの運転時間の上限も制約条件として考慮できます。担当者はゼロから組むのではなく、AIが出した「たたき台」を見て、現場の事情に合わせて手直しする――この役割分担が、無理のない形です。
このとき重要なのは、ベテランが手直しした内容がデータとして蓄積されていくことです。「この荷主は前倒しで届けたほうがいい」「この組み合わせは避ける」といった判断を運用のなかで反映していくことで、AIの提案は会社の実態に近づいていきます。結果として、ベテランの暗黙知が少しずつ仕組みの側に移っていく。これが「判断を引き継ぐ」という意味です。
もう一点付け加えると、配車の質は荷の積み付けや倉庫の出荷状況とも切り離せません。どの荷をどの車両にどう積むかは、倉庫側の在庫や荷揃えの状況と連動して初めて精度が上がります。倉庫・在庫側の整え方は物流倉庫の在庫・入出庫管理を仕組みで整える方法で詳しく扱っています。
「導入して失敗しないか」という不安にどう向き合うか
配車システムの導入でつまずく多くは、機能の問題ではなく「自社の業務に合っていない」ことが原因です。だからこそ、汎用パッケージをそのまま入れるのではなく、業務フローに合わせて組み立てる発想が失敗を避ける鍵になります。
システム導入を検討する経営者の方が抱く不安は、だいたい次の3つに集約されます。「現場が使ってくれないのではないか」「うちの特殊な配車に対応できるのか」「結局コストに見合うのか」。順に考えてみます。
まず「現場が使ってくれない」問題。これは多くの場合、現場の業務と無関係に決まったツールを上から渡すと起きます。逆に、配車担当者本人にヒアリングして、その人が普段どんな順序で何を見て判断しているかを設計に反映できれば、抵抗感は下げやすくなります。「自分の仕事が楽になる道具」として受け止めてもらえるかどうかが分かれ目です。
次に「特殊な配車に対応できるか」。既製の配車パッケージは、汎用的な条件には強い一方、荷主固有のルールや自社特有の積み付けの慣習までは作り込まれていないことが多いものです。ここは、自社の業務フローに合わせて条件設定や画面を作り込めるかどうかが効いてきます。「うちは特殊だから」とあきらめる前に、何が標準で何が自社固有かを切り分けるだけでも、対応の見通しは立ちやすくなります。
最後にコスト。配車システムは「人件費をいくら削れるか」だけで測ると判断を誤りがちです。むしろ「配車を組める人を一人増やすには採用・育成に何年かかるか」「その人が突然抜けたとき、どれだけの混乱や機会損失が生じうるか」と並べて考えるほうが、属人化解消の価値は見えやすくなります。配車を組める人材の代わりが利かない会社ほど、仕組み化の意味は大きいといえます。
小さく始めて、ベテランがいるうちに引き継ぐ
属人化の解消は、ベテランが在職している「今」しか着手できません。退職してからでは引き継ぐ知識そのものが失われます。だからこそ、完璧を目指さず、小さく始めることが現実的な進め方です。
進め方として無理がないのは、いきなり全車両・全エリアを置き換えようとしないことです。まずは比較的条件の整理しやすいエリアや荷主から、AI配車のたたき台を使い始め、ベテランがその提案をどう手直しするかを記録していきます。この「手直しのログ」こそが、暗黙知を可視化する第一歩になります。手直しの理由を一言メモするだけでも、後から見返したときに「なぜそう判断したのか」が残り、引き継ぎの材料になります。
業務システムを業種に合わせて構築する場合、一般的には現状の業務フローのヒアリングから始め、配車条件の整理、画面・帳票の設計、試験運用、本番展開と段階を踏みます。一度に全部を変えるのではなく、効果を実感しやすい範囲から広げていくことで、現場の負担と心理的な抵抗を抑えられます。最初の試験運用で「思ったほど身構えなくてよかった」と感じてもらえると、その後の展開はぐっと進めやすくなります。
なお、配車の属人化解消は単独で完結する話ではなく、ドライバーの労務管理や倉庫・在庫の状況とも密接につながっています。改正物流効率化法では、2025年4月にすべての荷主に対して荷待ち・荷役時間の短縮が努力義務化され、2026年4月からは一定規模以上の特定荷主に中長期計画の作成や物流統括管理者（CLO）の選任などが義務づけられました（出典: 経済産業省「物流効率化法について」 https://www.meti.go.jp/policy/economy/distribution/butsuryu-kouritsuka.html ）。荷待ち時間の削減ひとつとっても、配車計画と現場の状況把握が連動していることが前提になります。物流業務全体をどうデジタル化で支えるかは、物流・運送業向けの業務システムのページでも全体像を整理しています。
大切なのは、流行りのツールや機能の多さを起点にするのではなく、「この配車を組める人がいなくなったら、うちはどうなるか」という素朴な業務課題から出発することです。その問いに少しでも不安を感じるなら、属人化の解消はもう先送りしない領域に入っています。
よりどころベースでは、運送業の配車の属人化という課題に合わせた業務システムを、貴社の業務フローに合わせて構築します。既製のパッケージをそのまま入れるのではなく、配車担当者が普段どんな条件を見て判断しているかをうかがったうえで、AI配車のたたき台づくりから現場の手直しを蓄積する仕組みまで、無理なく定着する形で設計します。まずは実際のデモ画面を15分ほどでご覧いただけます。「うちの配車でも本当に回るのか」という疑問も含めて、無料相談で率直にお話しいただければと思います。費用や進め方の不安も、その場で遠慮なくぶつけてください。