業界別オファリング

物流

時間指定、車両、人員、労働時間の制約を踏まえた配車・配送計画を支援。現場の判断基準とデータをつなぎ、変更対応まで含む活用を設計します。

時代認識と本質的課題

運べる条件と、届ける約束をつなぐ。

届け先の時間指定、積載条件、運転者の勤務、取引先との約束。物流の判断は、複数の条件を同時に扱います。配車担当者の判断基準と運行データをつなぎ、計画と変更対応を支える仕組みを検討します。

保有する力を、競争優位とROAへ

車両の稼働だけでなく、待機・空車・積載、人の負荷、配送品質を合わせて見る。設備や人の能力を、守るべき条件の中で活かす判断を支えます。

私たちのアプローチ

熟練の現場判断と物流最適化の知能基盤が共鳴し
積載率・稼働率と法令遵守を両立する輸配送基盤へ

ALBACONNECTは、固定条件の自動配車ツール導入にとどめず、熟練の配車・庫内担当者がどのような優先順位とトレードオフで現場を回しているかを起点に物流運営を捉えます。拠点・車両・人員・荷主条件を共通の知識基盤へ構造化し、物量予測から複数案の比較、例外時の迅速な組み替えまでを積載率とROAを高める仕組みとして実装します。

  1. 01 / Logistics Constraint & Entity Graph

    拠点・車両・要員・荷主制約の統合データ基盤

    紙や暗黙知になっていた納品先条件や労働時間制約をデジタル構造化し、計画の前提を揃えます。 顧客企業の「受注・出荷・WMS在庫・運行実績データ(日次・時間帯別の物量波動と車両稼働ログ)」を起点に、「計画作成時間の短縮と脱・属人化(ベテラン不在でも守るべき制約を満たした配車・要員計画を迅速に作成)」までを一貫した仕組みとして実装します。

  2. 02 / Dynamic Dispatch & Workload Engine

    物量予測×配車・庫内要員配置の複数案推論

    コスト優先・時間優先など複数の計画案と制約違反リスクを並べて提示し、即座の微調整を支えます。 顧客企業の「労働時間上限・車格・荷主納品ルール(軒先条件・温度帯・待機時間・法令基準)」を起点に、「当日変更・遅延時の迅速な代替案判断(影響を受ける便と代替ルート・応援配置の選択肢を即座に比較・承認)」までを一貫した仕組みとして実装します。

  3. 03 / Exception Re-Planning & ROA Loop

    当日変更への即時再計算と稼働実績フィードバック

    計画と実績のズレや手直し理由を記録し、積載率・実車率・庫内生産性の基準を継続改善します。 顧客企業の「熟練配車マン・倉庫責任者の調整ノウハウ(遅延・欠車・急増時の優先順位と組み替え判断)」を起点に、「車両・倉庫アセットのROA向上(積載率・回転率・待機時間削減を可視化し、荷主交渉や投資判断に活用)」までを一貫した仕組みとして実装します。

独自基盤 × 業務フロー統合アーキテクチャ

顧客の保有資産と固有の知能基盤が、日々の業務フローで結びつく構造。

STAGE 01 — CUSTOMER ASSETS顧客企業の保有資産・現場文脈
STAGE 02 — PROPRIETARY COREALBACONNECT 独自基盤の接合構造
STAGE 03 — WORKFLOW & ROA VALUE顧客業務フローでの価値発揮
01.1

受注・出荷・WMS在庫・運行実績データ

日次・時間帯別の物量波動と車両稼働ログ

02.1Logistics Constraint & Entity Graph

拠点・車両・要員・荷主制約の統合データ基盤

紙や暗黙知になっていた納品先条件や労働時間制約をデジタル構造化し、計画の前提を揃えます。

03.1

計画作成時間の短縮と脱・属人化

ベテラン不在でも守るべき制約を満たした配車・要員計画を迅速に作成

01.2

労働時間上限・車格・荷主納品ルール

軒先条件・温度帯・待機時間・法令基準

02.2Dynamic Dispatch & Workload Engine

物量予測×配車・庫内要員配置の複数案推論

コスト優先・時間優先など複数の計画案と制約違反リスクを並べて提示し、即座の微調整を支えます。

03.2

当日変更・遅延時の迅速な代替案判断

影響を受ける便と代替ルート・応援配置の選択肢を即座に比較・承認

01.3

熟練配車マン・倉庫責任者の調整ノウハウ

遅延・欠車・急増時の優先順位と組み替え判断

02.3Exception Re-Planning & ROA Loop

当日変更への即時再計算と稼働実績フィードバック

計画と実績のズレや手直し理由を記録し、積載率・実車率・庫内生産性の基準を継続改善します。

03.3

車両・倉庫アセットのROA向上

積載率・回転率・待機時間削減を可視化し、荷主交渉や投資判断に活用

持続的学習サイクル(Feedback Governance)

日々の運行・庫内実績と現場の手直し理由が蓄積されることで、季節波動や荷主特性に強い自社固有の物流知能が育ちます。

変革を駆動する具体的なサービス領域

物流において一気通貫で伴走するサービス領域

以下は業務への適用例です。対象業務、利用できるデータ、判断の責任範囲に合わせて、支援内容を設計します。

SERVICE 01 — 物流

配車・配送計画

時間枠、積載、車両区分、勤務条件を整理し、計画案の作成・比較を支援します。

SERVICE 02 — 物流

実績・運行情報の接続

受注、配車表、運行実績、配送状況をつなぎ、計画と実態のずれを確認できるようにします。

SERVICE 03 — 物流

例外と承認の設計

遅延、欠員、条件変更時の相談先と変更権限を定め、対応の履歴を残します。

目指す変化・事業インパクト

業務の変化を、再現可能な事業の力に。

単発のツール導入で終わらせず、現場の意思決定速度・業務品質・組織全体のROA向上へ直結する3つの構造的変化を実装します。

制約が見える配送計画

車両・届け先・運転者の条件をそろえ、実行可能性を確かめながら候補を比べます。

変更に対応できる判断材料

急な受注や遅延が起きた際に、影響する配送と代替案を把握できる状態を目指します。

現場の知識を引き継ぐ

荷受け条件や調整の理由を記録し、担当者が変わっても検討に使えるようにします。

価値の確かめ方・評価指標

何が変われば価値があるかを、そろえる。

対象業務の現状、検証する期間、評価指標を合わせて定めます。以下を起点に、御社にとっての成果を具体化します。

  • KPI 01業務速度・リードタイム指標

    配送品質と時間条件の達成状況

  • KPI 02判断品質・手直し削減指標

    車両・積載・待機の状況

  • KPI 03事業成果・ROA貢献指標

    計画作成と変更対応の負荷

関連する業務課題・ソリューション

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事業成長につながる、AI・システム活用をご支援します。

「何を作るべきか」という構想整理から、設計・開発・運用まで。事業・業務・データを踏まえた実践的な支援を行います。

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