38%

    積載余力のリアルタイム可視化

    空き積載をリアルタイムに把握し、経験則ではなくデータに基づいて割当・配車判断ができます。

    AIによる荷合わせ・配車/ルート最適化

    AIが荷合わせと共有ルート(共同配送)を最適化し、空き積載とムダな走行距離を削減します。

    AIによる業務自動化(配車・運行)

    AIアシスタントが架電、確認、進捗更新、例外対応を自動化。配車・運行調整の手作業を減らし、実行を速く・安定させます。

    対象のお客様

    私たちが支援するお客様

    Logisticalは、AI最適化・積載余力の可視化・業務自動化により、荷主・運送会社・3PLの空き積載削減を支援します。

    荷主(メーカー・卸)

    荷主(メーカー・卸)

    積載余力を前提に荷合わせ・共同配送を運用化し、配送原価を抑えながら納品品質(サービスレベル)を安定化します。

    運送会社(運送事業者)

    運送会社(運送事業者)

    荷量配分の最適化で積載率・実車率を向上し、空車回送を削減。AI自動化で配車工数も圧縮します。

    3PL(物流事業者)

    3PL(物流事業者)

    拠点横断・協力会社連携を標準ワークフローで最適化し、共同配送を無理なくスケールさせます。

    配車・運行管理(オペレーション)

    配車・運行管理(オペレーション)

    AIアシスタントが架電、確認、更新連絡、例外対応を自動化し、日々の運用をより速く・一貫性ある形にします。

    現場の課題

    物流の構造課題

    Logisticalは、日本の物流を高コストで不安定にしている構造課題に対し、積載余力の可視化、積載効率の最適化、信頼できる協業と実行を可能にします。

    積載状況が見えない

    積載状況が見えない

    荷主は「どれだけ積めているか/どれだけ空きがあるか」を把握しづらく、出荷計画や配車計画に反映できません。

    多頻度・少量による空き積載

    多頻度・少量による空き積載

    小口・高頻度配送で慢性的に低積載に。荷合わせや割当最適化がないと、1件あたりコストが上がります。

    空車回送(帰り便が空)

    空車回送(帰り便が空)

    納品後の帰り便が空車になりやすく、この「空き」が需要と結び付かないまま放置されがちです。

    ドライバー不足(2024年問題)

    ドライバー不足(2024年問題)

    規制強化と人手不足の中、必要なのは増車・増員ではなく、1台あたりの生産性(積載効率)の引き上げです。

    協業が仕組み化されていない

    協業が仕組み化されていない

    標準ルールや可視化、信頼できる調整手段がないと、他社とのルート・容量共有はリスクが高く、継続運用しづらいです。

    手作業オペレーションの過多

    手作業オペレーションの過多

    架電、更新連絡、受注入力、例外対応に時間が取られ、実行速度が落ち、ミスも増えやすくなります。

    私たちのアプローチ

    テクノロジーの仕組み

    Logisticalは、未活用の積載余力を「実行できる計画」に変換します。可視化 → AI最適化 → 業務自動化で、日々の運用までつなげます。

    積載余力を可視化

    積載余力と積載状況をリアルタイムに把握し、「計画上の空き」ではなく「実際に使える空き」を見える化します。

    AIで最適化・マッチング

    容量、ルート、多頻度少量、需要を分析し、荷合わせ・共同配送が成立する割当を作成。空き積載とムダな走行を削減します。

    自動実行

    AIアシスタントが架電、確認、進捗更新、受発注登録を自動化し、手作業の調整なしで実行まで進めます。

    適用プロジェクト

    適用プロジェクト

    現場運用に合わせるため、お客様と伴走しながら段階的に改善します。

    計画
    開発
    検証
    評価
    計画 · 開発 · 検証 · 評価
    各段階で顧客フィードバックを反映
    継続的に改善

    本番導入・拡大

    本番運用へ展開し、拠点・路線・パートナーへ拡大します。

    Logisticalについて

    数字で見る物流

    非効率はすでに「数値化」されており、新しいアプローチなしでは悪化していきます。

    0%

    日本の平均積載率(目安)

    多くのトラックは、積載余力を大きく残したまま走行しています。

    $0.0B

    空走(空荷走行)による年間損失(世界)

    帰り便の空車回送や低積載が、大きな損失につながります。

    +0%

    空走によるCO₂増加(目安)

    運ばない走行が増えるほど、排出も増えます。

    0%

    2030年に配送困難となる可能性(日本)

    ドライバー不足と規制強化により、一定割合の荷物が運べなくなるリスクがあります。

    < 0.00t

    トラック1台あたり平均積載量(世界)

    世界的に積載量が低下し、車両あたりの生産性が落ちています。

    お客様事例

    ユースケース

    積載余力の可視化とAI最適化が効果を発揮する、現場の代表シナリオをご紹介します。

    よくある質問

    Logistical(ロジスティカル)とは何ですか?+

    Logisticalは、AIを活用した物流最適化プラットフォームです。運送会社・3PL・荷主のトラック積載率をリアルタイムに可視化し、共同配送や帰り便マッチングでトラックの空車・空きスペースを削減して物流コストを下げます。

    物流の2024年問題・2030年問題にどう対応できますか?+

    ドライバーの時間外労働規制による輸送力不足に対し、積載効率の向上と共同配送によって1台あたりの輸送量を高めます。限られた車両とドライバーでより多くの荷物を運べるようにし、2024年問題・2030年問題への対策を支援します。

    導入すると物流コストはどのくらい削減できますか?+

    空車走行とトラックの空きスペースを減らすことで積載効率を改善し、輸送コストの削減につなげます。具体的な削減効果は荷量や配送条件により異なるため、デモで試算をご確認いただけます。

    どのような企業が対象ですか?+

    運送会社、3PL事業者、荷主企業など、トラック輸送の効率化や積載率向上を目指す物流関係者が対象です。

    お問い合わせ

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