株式会社renue
renueについて
renueは、AIで業務を実装する会社です
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ラストマイル配送とは？物流の最大のボトルネック
ラストマイル配送とは、物流拠点（倉庫・配送センター）から最終目的地（顧客の自宅・オフィス）までの最後の区間の配送です。元の「配送コストの約53%」は、対象地域・業態・年・費用の分母と原調査の確認が残ります。Coresight Researchの2018年公開資料にも2016年の配送費に対する推計53%という記載がありますが、元記事と同じ調査・分母とは確定できず、現在の全サプライチェーン費用の共通割合としては使いません。自社の幹線輸送・倉庫・最終配送等の費用を分けて確認します。
EC需要の急拡大、即日/翌日配送の期待、配送ドライバーの人手不足が重なり、AI・ロボティクス・ドローンを活用したラストマイル配送の自動化が急務となっています。配送時間とコスト削減のために自動化を導入する物流企業も増えているとされています。
AI×ラストマイル配送市場の成長
GMInsights社の調査によると、自律型ラストマイル配送市場は2025年の13億米ドルから2026年には16億米ドルに成長し、2035年には115億米ドルに拡大する見通しです（CAGR 24.5%）（出典：GMInsights「Autonomous Last Mile Delivery Market」2025年版）。
AI搭載ラストマイル配送市場は2025年の19.3億米ドルから2034年には70億米ドルに拡大する見込みです（CAGR 15.5%）（出典：Research Nester「AI-Enabled Last Mile Delivery Market」）。
市場成長の背景
- EC市場の拡大：オンラインショッピングの増加で配送需要が急増
- 配送ドライバー不足：人件費の上昇と慢性的なドライバー不足
- 消費者期待の高まり：即日/翌日配送、時間指定配送への期待
- サステナビリティ：CO2排出削減のための電動・自律配送への転換
AI×ラストマイル配送の3大テクノロジー
1. AIルート最適化
AIが配送先、交通状況、時間窓、ドライバーの稼働状況等を総合的に分析し、最適な配送ルートをリアルタイムで生成します。近年の新システムでは、ルート最適化と障害物検知にAI・機械学習を活用する例が増えているとされています。
- 動的ルーティング：リアルタイムの交通情報に基づくルートの動的変更
- 配送順序最適化：数十〜数百件の配送先を巡る最適順序をAIが算出
- 時間窓制約：顧客の希望時間帯を考慮した配送計画
- 効果：元の配送コスト15〜30%削減・配送時間20〜40%短縮は、事業者・対象地域・測定期間・比較対象・費用範囲の原典が未確認です。全導入先の改善率やROIとはせず、自社の走行距離・時間・費用を同じ条件で測定します。
2. 自動配送ロボット（Ground Robot）
地上配送ロボットは、国・機体区分・走行場所ごとに制度と運用条件が異なります。元の時速5〜20kmは全ての道路で許容される共通速度や安全性の保証ではありません。日本では2023年4月施行後の遠隔操作型小型車は最高速度6km/h等の基準を満たし、都道府県公安委員会への事前届出等が必要です。歩道等では歩行者に進路を譲ります。車道用車両や別制度の実証はこの区分と混同せず、センサー・遠隔操作・停止時対応を含めて確認します。
- 主要プレイヤー：Starship Technologies等。Nuroは2024年9月に自律走行技術のライセンス提供へ事業モデルを拡張しており、歩道の小型配送ロボットと一律には扱いません。Amazon Scoutは2020年の公式発表での地域限定・同伴者付き実証例として区別します。2026年の商用提供や試験継続は当該発表からは確認できず、現行サービスの一覧として断定しません。
- 適した環境：住宅地、大学キャンパス、オフィスパーク
- 荷物サイズ：食料品、小型パッケージ（〜20kg程度）
- 課題：悪天候対応、歩行者との共存、規制整備
3. ドローン配送
ドローンは主要なテクノロジーセグメントの一つとされています。
- 主要プレイヤー：Amazon Prime Air、Wing（Alphabet）、Zipline
- 強み：交通渋滞の影響を受けない、アクセスが困難な地域への配送、高速配送（30分以内）
- 適した環境：郊外、離島、医療品の緊急配送
- 課題：航空規制、天候の影響、積載量の制限（〜数kg）、騒音
企業のラストマイル配送AI活用ユースケース
EC・小売
- AIルート最適化による配送効率の改善
- 配送時間のリアルタイム予測と顧客への通知
- 配送需要予測に基づくドライバー・車両の最適配置
フードデリバリー
- 自動配送ロボットによるレストラン→顧客への配送
- AIによる注文集約と最適ルーティング（バッチ配送）
医療・ヘルスケア
- ドローンによる医薬品・血液の緊急配送（Ziplineのアフリカ・米国での事例）
- 処方薬の自動配送ロボット
2024年問題対応（日本）
- ドライバーの時間外労働規制への対応としてのAIルート最適化
- 中継輸送とAI配車の組み合わせ
- 置き配・宅配ボックスとAI配送通知の連携
AIルート最適化の主要ソリューション
| ツール | 特徴 |
|---|---|
| Route4Me | 多数の配送先の最適ルート計算、リアルタイム最適化 |
| OptimoRoute | 複数ドライバーへの配送先割当と訪問順・時刻の計画。時間窓、勤務・休憩時間、車両容量等の制約を設定。UIや効果は自社で評価 |
| Locus.sh | エンタープライズ向け、AIディスパッチ、リアルタイム追跡 |
| Google Maps Platform（Routes API／Route Optimization API） | Routes APIは経路計算や経由地順序の最適化。Route Optimization APIは荷物・車両・時間窓・容量等をモデル化して車両への割当と訪問順を計画。用途と課金・提供条件を区別 |
| HERE Routing | 高精度地図データベースのルーティングAPI |
ラストマイル配送AI導入の実践ステップ
ステップ1：現状分析（1〜2ヶ月）
- 配送オペレーションの現状分析（件数、コスト、時間、エリア）
- ボトルネックの特定（ルート効率、不在再配達率、ドライバー稼働率）
- AIソリューションのインパクトが最も大きい領域の特定
ステップ2：ソリューション選定とPoC（2〜3ヶ月）
- AIルート最適化ツールの比較評価
- 特定エリアでのパイロット実施
- 効果測定（配送コスト、時間、顧客満足度）
ステップ3：展開とスケール（3〜6ヶ月）
- 全配送エリアへの展開
- 既存WMS/TMSとの統合
- ドライバーのトレーニング
ステップ4：次世代技術の導入（継続的）
- 自動配送ロボットのパイロット
- ドローン配送の実証実験
- EVフリートへの移行
よくある質問（FAQ）
Q. ドローン配送は日本でも可能ですか？
日本でも条件を満たせば可能です。2022年12月5日からの制度で、レベル4は有人地帯の第三者上空を補助者なしで目視外飛行するカテゴリーⅢです。第一種機体認証、一等操縦者技能証明、飛行許可・承認と運航ルールの遵守等が必要で、どこでも無条件に配送できる意味ではありません。国土交通省の事例資料は日本郵便の2023年3月24日の奥多摩での初飛行と同年11月のANAの配送実証を説明しています。実証と継続商用運航を分け、離島・無人地帯等での飛行を全てレベル4とは呼びません。
Q. AIルート最適化のROIはどの程度ですか？
元の配送コスト15〜30%削減・時間20〜40%短縮は、対象事例、測定期間・比較対象、費用の分母の原典が未確認です。改善率とROIは別に評価します。走行時間や配送件数が改善しても同じ割合の現金支出減になるとは限りません。ライセンス、データ整備、連携、教育・運用費と追加投資を含め、同じ荷量・地域・サービス水準で得られる純便益から回収期間を検討します。即座の投資回収は保証しません。
Q. 自動配送ロボットやドローンはコスト面で実用的ですか？
限定エリアや用途で導入・実証例はありますが、機体、国、許可・監視体制、天候、荷量・距離により実用性が変わります。元の「1配送あたり50〜80%削減」は事業者、比較条件・期間と費用範囲の原典が未確認です。人の監視、保守・充電・拠点、初期投資と稼働率を含めた総費用で比較します。「大規模展開には数年」も共通の予測とはせず、ルート最適化を含めPoCで純便益と回収期間を確認します。即座にROIが出るとは保証しません。
まとめ：ラストマイルの自動化は「物流の未来」ではなく「今の課題解決」
自律型ラストマイル配送市場はCAGR 24.5%で急成長しており、AIルート最適化は既に多くの企業で実績を上げています。ドローン配送と自動配送ロボットも実用段階に入りつつあり、EC需要の拡大とドライバー不足が投資を加速させています。
renueでは、AIを活用した業務プロセスの最適化やDX推進を支援しています。配送オペレーションの効率化やAIルート最適化について、まずはお気軽にご相談ください。
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