共同配送マッチングLOGとは？
共同配送マッチングLOGは、トラックの積載率向上と物流コストの削減を目指す荷主企業および運送事業者の課題を解決する、フィジカルインターネット・共同輸送領域のマッチングプラットフォームです。株式会社Logpose Technologiesが提供しており、独自開発のAI配車エンジンを活用してルートレベルでの荷物の相乗り先を探索します。空きリソースの可視化から企業間における費用分担ルールの策定までを一貫して支援し、荷主の物流コスト削減と運送会社の収益性向上を両立します。
主な機能
ルート最適化・パートナー探索機能
- AIエンジンによるルート単位のマッチング
発着地や運行時間、積載条件などの物流データをAIが解析し、複数企業の運行計画をルート単位で照合します。手作業では困難だった混載便や往復運行の最適な組み合わせを素早く特定し、空車運行の削減を支援します。 - 運送リソースのリアルタイム可視化
運送会社が持つトラックの空きスペースや稼働スケジュールをデータ化して集約します。余剰積載容量が定量的に把握できるため、急な荷物発生やスポット便の依頼に対しても迅速な相乗り判断が可能になります。 - 納品先データベース連携
25,000地点以上の納品先データを備えており、配送先近傍の運行ルートを高精度に割り出します。同一エリアや同一納品先への配送を自動集約することで、納品先での荷待ち時間の短縮や車両台数の削減に貢献します。
費用分担・合意形成支援機能
- 費用分担の自動シミュレーション
共同配送を実施する際の運賃按分やコスト負担比率を、走行距離や積載比率に基づいてAIが自動算出します。企業間交渉のボトルネックになりやすい費用配分ルールを論理的に提示し、スムーズな合意形成を後押しします。 - 配送条件緩和のシミュレーション
納品指定時間やリードタイムを緩和した場合の輸送効率向上効果を試算します。荷主と運送会社の間で運用条件を見直す際の客観的なデータ根拠として活用できます。 - 積載率・コスト削減効果の事前可視化
相乗り前後の積載率の変化、削減されるトラック台数、CO2排出量の試算結果を画面上で事前に確認できます。導入前に期待される投資対効果を定量的に把握することが可能です。
運行差配・運用管理機能
- 定期便・スポット便の一括管理
固定ルートの定期輸送だけでなく、季節波動や日々の物量増減に伴うスポット便の相乗り案件も統合して管理できます。突発的な運行変更が生じた際にも配車計画の再計算が速やかに行えます。 - 配車制約条件の自動考慮
車両の積載重量や容積制約、ドライバーの勤務シフト、荷物の混載可否条件などを厳格に保持した上でマッチングを行います。現場のオペレーションに無理のない実現可能な運行計画が策定されます。 - 運用開始までのコーディネート支援
システム上のデータ照合にとどまらず、実際のコース設計から実運用への定着までを伴走支援する仕組みを備えています。荷主と運送事業者の双方にとって円滑な立ち上げを支援します。
こんな企業・現場に向いている／向いていない
向いている企業・現場
小口配送や中長距離輸送で積載率の低さに課題を抱える荷主企業
- トラック1台を満載にできず輸送費が割高になっている
自社の荷量だけでは積載効率が上がらない場合でも、同一方面へ荷物を送る他社とルート単位で相乗りを組むことで、車両あたりの積載率を引き上げ物流コストを抑制できます。 - 共同配送を検討しているが企業間での運賃分担交渉が進まない
AIが走行実績や積載データに基づいた公平な費用分担案を自動生成するため、複雑な費用配分の取り決めを円滑に進められます。先行事例では物流費28%削減の成果が確認されています。 - 環境負荷低減（CO2削減）に向けた具体的な数値目標がある
運行台数の集約による燃料消費の削減とCO2排出量削減効果をデータで算出できるため、企業のサステナビリティ推進に直結します。
空車運行や復路の余剰スペースを収益化したい運送事業者
- 復路や配送ルート途中に空きスペースがあり稼働率を高めたい
自社の既存運行ルート上に存在する荷主の集配ニーズをマッチングできるため、追加の設備投資なしに運賃収入を積み増しできます。先行事例では運送利益120%向上の実績が報告されています。 - ドライバー不足の中で限られた車両の輸送力を最大化したい
複数荷主の荷物を同一納品先・近接エリアへ効率的にまとめることで、車両稼働台数を最小限に抑えつつ取扱物量を維持できます。
向いていない企業・現場
荷物の物性や配送セキュリティの制約により他社荷物との混載が一切できない企業
- 危険物・医薬品・精密機器など特殊な管理基準があり他社貨物と同乗できない
共同配送マッチングLOGは複数荷主の相乗りを前提としているため、厳格な専属輸送や物理的な混載禁止規定がある貨物を取り扱う現場では導入メリットが出にくくなります。単独運行に特化した動態管理や自社専用の自動配車ツールの導入が適しています。 - 納品先や集荷ルートが日々完全にランダムで規則性が極めて乏しい
ある程度の定期性やルート重複が見込める運行において高い効果を発揮するため、突発的な超短距離スポットのみで運行形態が毎日激変する業務ではマッチングの成立確率が下がります。
類似ツールとの比較
| ツール名 | 特徴 | 料金 | 向いている企業 |
|---|---|---|---|
| 共同配送マッチングLOG | AI配車エンジンをベースにルート単位で相乗り相手を探索し、費用分担ルールまで自動算出する | SaaS（月額課金・要問い合わせ） | 幹線や拠点間配送の積載率向上と公平な費用按分ルール構築を両立したい荷主・運送企業 |
| 共同配送システム | ゼンリンの地図情報を活用し、中山間地域などのラストワンマイルで複数事業者の荷物を一括管理する | 要問い合わせ | 地域配送の集約や過疎地・特定エリアのラストワンマイル共同化を進める配送事業者 |
| 共同輸配送プラットフォーム | NECが提供し、複数荷主間のN対Nマッチング候補を自動提案しチャット機能で企業間調整を支援する | 要問い合わせ | 異業種荷主間での幹線輸送マッチングや企業間コミュニケーションを円滑化したい大手中堅荷主 |
| traevo noWa | 動態管理システムtraevoと連携し、匿名データを活用して往復・混載の共同輸送相手を探索する | 要問い合わせ | 実動態データに基づく確度の高い協業パートナー探索や匿名でのデータ照合を重視する企業 |
幹線輸送や拠点間配送における運行効率を改善したい場合、AIアルゴリズムによるコースレベルの最適化と費用分担の自動シミュレーション機能を持つ「共同配送マッチングLOG」が適した選択肢となります。特に、運送会社の運行計画データを活用した現実的な相乗りルート設計を行いたい場合に効果的です。
一方、中山間地域や特定エリアでのラストワンマイル配送を集約・共同化したい場合は、住宅地図や配送先情報に強みを持つゼンリンの「共同配送システム」が有力な候補となります。また、動態管理データを軸にしたパートナー探索を求める場合は「traevo noWa」、異業種荷主間のマッチングやチャット調整を重視する場合は「共同輸配送プラットフォーム」など、用途や配送フェーズに応じた選定が必要です。
料金・プラン・導入方法
共同配送マッチングLOGの利用料金は、公式には金額が公開されておらず、要問い合わせとなっています。提供形態はクラウド型のSaaS（月額課金）モデルです。
見積もりや契約プランの検討にあたっては、以下の点を確認することが推奨されます。
- 課金対象の単位
登録車両台数、マッチング成立件数、運行コース数、利用ユーザー数など、どの指標に基づいて月額費用が設定されるか。 - 初期費用および導入支援の範囲
初期設定費用やデータインポート支援、運行コースの設計・シミュレーション支援が含まれているか。 - 最低契約期間・利用条件
PoC（概念実証）やトライアル運用の可否、契約期間の縛りや更新条件。
導入の流れ・期間
共同配送マッチングLOGを導入する際の一般的な流れは以下の4ステップです。
- お問い合わせ・現状ヒアリング
自社の輸送ルート、物量、運行スケジュール、配送制約条件などの物流データを提示し、課題やニーズを共有します。 - データ分析・シミュレーション提案
提供された物流情報をもとにAIエンジンを用いてマッチング候補やコース案を算出し、期待されるコスト削減効果や運用プランの提案を受けます。 - ご契約
シミュレーション結果と提案内容に合意した上で、正式に利用契約を締結します。導入スケジュールや運用ルールの詳細が確定されます。 - 運用開始・オンボーディング
システムの初期設定や操作説明、関係各所との運用すり合わせを行い、共同配送の運行をスタートします。導入後もカスタマーサポートによる伴走支援が提供されます。
導入期間については案件規模や荷主間の調整要件によって異なりますが、公式の先行事例では問い合わせから約2週間で最適な運送会社を選定し、配送コースの確立から運用開始まで至ったケースが報告されています。
導入事例・実績
公式プレスリリースにおいて、共同配送マッチングLOGを活用した先行事例が公開されています。
- 物流コスト削減と運送利益向上を両立した先行事例
特定の案件において、問い合わせから約2週間で最適な運送会社を選定し、共同配送コースを立ち上げました。運送会社は既存ルートに新規荷物を組み込むことで追加設備投資なしに運送利益120%向上を達成し、荷主側は従来比で物流費28%の削減を実現しました。 - 25,000地点以上の納品先ネットワーク
サービス基盤として25,000地点以上の取り扱い納品先データを有しており、配車システム「AI配車アシスタントLOG」と連動した物流ネットワークの構築が進められています。
導入前に知っておきたいこと
共同配送マッチングLOGを検討する際は、運用面やシステム特性に関する以下の点に留意する必要があります。
- 物流データの事前整理が必要
高精度なマッチングを行うためには、発着地、荷姿、重量・容積、納品指定時間などの正確な運行データを用意する必要があります。データが未整理の現場では、事前のデータ収集や社内ルールの整理に一定の準備期間を要する場合があります。 - 納品先条件や荷扱いルールのすり合わせ
複数企業の荷物を同一便で運ぶ特性上、パレット規格の差異や荷受け時の軒先条件、検品手順などの現場オペレーションについて、関係者間での事前調整が不可欠です。 - ユーザー口コミや外部評価について
比較的新しいサービスであるため、独立したレビューサイト等における第三者からの詳細な口コミや不満点の報告は現時点では多く確認されていません。導入検討時には自社の運行データを用いた事前シミュレーションを依頼し、実効性を確認することが推奨されます。
よくある質問（FAQ）
- 共同配送マッチングLOGはどのような業種で利用できますか？
- 製造業、卸売・小売業などの荷主企業から、物流事業者・運送会社まで企業規模を問わず利用可能です。複数拠点間輸送や幹線輸送、エリア集配を行う現場に適しています。
- スマートフォンやタブレットからも利用できますか？
- クラウド型SaaSとして提供されているため、一般的なWebブラウザ経由でアクセスが可能です。現場端末やドライバー側の対応環境の詳細についてはベンダーへの確認が必要です。
- 事前のシミュレーションやデモ画面の確認は可能ですか？
- 問い合わせ後のヒアリング段階で、自社の物流データに基づくコースシミュレーションや期待効果の説明を受けることが可能です。
- 既存の配車システムや基幹システムと連携できますか？
- 自社の物流データをインポートして解析する仕組みを備えていますが、個別のAPI連携やシステム連携仕様については要問い合わせとなっています。
- 問い合わせから実運用開始までどのくらいの期間がかかりますか？
- 案件の規模や条件によりますが、公表された先行事例では問い合わせから約2週間で運送会社選定から配送コース確立・運用開始に至った実績があります。
- 契約期間や解約条件はどのようになっていますか？
- 契約期間や解約に関する条件は公開されていません。見積もり取得時に担当窓口へご確認ください。