配送業務 自動化の方法7選
配車・配送管理から始める物流DX

運送会社や物流会社では、このような悩みが珍しくありません。
特に、ドライバー不足や労働時間の制約が続く現在、これまでと同じ人数・同じやり方で配送業務を回し続けることは難しくなっています。
そこで注目されているのが、配送業務の自動化です。

ただし、自動化という言葉から「配送ロボットや自動運転トラックを導入する」といった大規模な取り組みをイメージする必要はありません。
配送業務の自動化には、

• 配車計画をシステムで作成する
• 配送ルートを効率的に組む
• GPSで車両の現在地を確認する
• 配送状況をリアルタイムで把握する
• 日報や配送実績を自動で記録する
• 蓄積したデータを分析する

といった、現在人が手作業で行っている業務をシステムによって自動化・省力化することも含まれます。

つまり、すべてを一気に変える必要はありません。
まずは「毎日時間がかかっている」「担当者によってやり方が違う」「電話やExcelでの確認が多い」といった業務から、自動化を始めることができます。

本記事では、配送業務を工程ごとに分解し、どの業務を自動化できるのか、どのようなメリット・注意点があるのか、そして自社で導入するときに何から始めればよいのかを詳しく解説します。
最後まで読むことで、「自社では配送業務のどこから自動化すればいいのか」を具体的に考えられるようになるでしょう。

配送業務の自動化とは？

配送業務の自動化とは、配送に関する手作業や判断業務の一部を、システムやデジタル技術によって自動化・省力化することです。
「自動化」と聞くと、無人トラックや配送ロボットなどを想像するかもしれません。
しかし、運送会社にとって身近な配送業務の自動化には、もっと小さな取り組みも含まれます。

例えば、

• 配車表をExcelで作る作業
• 配送ルートを考える作業
• 車両とドライバーを割り当てる作業
• ドライバーの現在地を電話で確認する作業
• 配送実績を日報に転記する作業

などです。
こうした業務をシステムに置き換えることで、担当者が行っていた作業を減らしたり、情報を一元管理したりできます。

配送業務の自動化でできること

配送業務は、大きく分けると次のような流れで進みます。

それぞれの工程に手作業が多く残っている場合、配送業務の自動化によって改善できる余地があります。
例えば配車なら、車両・ドライバー・配送先・時間指定・積載量などの条件を考慮しながら配車計画を作成するシステムがあります。

配送中であれば、GPSを活用して車両の位置を確認し、配送状況をリアルタイムで把握できます。
つまり、「人間が行っている作業をすべて機械に任せる」のではなく、人が時間を使う必要のない定型業務をシステムに任せるという考え方が重要です。

自動化・効率化・デジタル化・物流DXの違い

似た言葉に「自動化」「効率化」「デジタル化」「物流DX」があります。
それぞれを簡単に整理すると、次のようになります。

言葉	意味
デジタル化	紙などの情報をデジタルデータに変える
効率化	同じ仕事をより少ない時間・手間で行う
自動化	人が行っていた作業をシステムなどに任せる
物流DX	デジタル技術を活用し、業務やビジネスの仕組みそのものを変える

例えば、紙の配車表をExcelに変更するだけなら「デジタル化」と考えられます。
一方、条件を登録することで配車計画の作成をシステムが支援するなら「自動化」に近づきます。
そして、配車、動態管理、配送実績、データ分析などを連携させ、配送業務そのものを継続的に改善できる仕組みを作ることは「物流DX」と捉えられます。

重要なのは、最初からDXという大きなテーマに取り組む必要はないということです。
まず1つの業務をデジタル化・自動化し、そこで得たデータや改善効果を次の業務につなげる方法でも構いません。

配送ロボットだけが自動化ではない

自動配送ロボットは、実際に社会実装が進められている物流自動化技術の一つです。
経済産業省も、自動配送ロボットについて、人手不足などの課題への対応手段として社会実装を進めています。2023年4月の改正道路交通法により、一定の要件を満たす自動配送ロボットが届出制で公道を走行できる制度も整備されています。

ただし、一般的な運送会社が配送業務の自動化を始める場合、必ずしもロボットから始める必要はありません。
むしろ、
「毎日1時間かかっている配車作成をどう減らすか」
「ドライバーへの電話確認をどう減らすか」
といった、現在の業務の中にある負担から着手するほうが現実的なケースもあります。

配送業務の自動化で重要なのは、技術そのものではなく、自社のどの業務を自動化すると現場の負担が最も変わるのかを考えることです。

なぜ今、配送業務の自動化が必要なのか？

配送業務の自動化が注目されている背景には、ドライバーの労働時間規制、人手不足、物流需要、物流効率化への要請などがあります。
特に2026年は、物流効率化に関する制度も大きく動いているため、これまで以上に業務の見直しが重要になっています。

2024年問題による配送現場の変化

2024年4月から、トラックドライバーの時間外労働について年間960時間を上限とする規制が適用されました。
これがいわゆる「物流の2024年問題」です。国土交通省は、この規制によって輸送力の不足が懸念されていることを説明しています。

2024年問題は、単純に「ドライバーの残業を減らす」という問題ではありません。
限られた労働時間の中で、これまでと同じ量の配送をどう維持するのかという、生産性の問題でもあります。
そのため、

• 配車作成にかかる時間を減らす
• 走行ルートを効率化する
• 空車や無駄な走行を減らす
• 電話確認などの間接業務を減らす
• 配送実績をデータとして活用する

といった取り組みが重要になります。

ドライバー不足・人手不足への対応

物流現場では、ドライバーだけでなく配車や運行管理を担う人材の確保も課題になります。
人が足りない状況で、業務量だけが増えれば、残った従業員の負担が増加します。
ここで重要なのが、「人を増やす」だけではなく「人がやらなくてもよい作業を減らす」ことです。

例えば、毎朝担当者がExcelを開いて配車を作成し、完成した配車表をドライバーへ送信し、配送中は電話で状況を確認し、帰庫後に実績を集計するという業務を考えてみましょう。
一つひとつは小さな作業でも、毎日繰り返せば大きな業務負担になります。
配送業務の自動化は、このような反復作業を減らす手段になります。

配送需要の増加と業務負担

ECなどの普及により、配送に求められるスピードや頻度は高まっています。
一方で、物流業界では労働力不足への対応も必要です。
国土交通省の2026年度～2030年度の総合物流施策大綱でも、物流効率化、物流人材の確保・労働環境改善、物流DX・GXの推進などが政策上の重要なテーマとして位置付けられています。

つまり、配送業務の自動化は一時的な流行ではなく、今後の物流を持続させるための業務改善手段の一つとして考える必要があります。

2026年以降の物流効率化への対応

2026年4月から、一定規模以上の荷主・物流事業者は「特定事業者」として指定され、中長期計画や定期報告などが義務付けられる制度が始まりました。
もちろん、すべての運送会社が同じ義務の対象になるわけではありません。

しかし、物流効率化そのものについては、2025年4月から荷主や物流事業者に対する努力義務も施行されています。
このため、「人手が足りなくなったら考える」のではなく、現在の配送業務を見直しておくことが重要です。

業務の属人化とExcel・紙管理の限界

配送現場では、Excelや紙の配車表が今でも使われています。
Excelや紙が悪いわけではありません。
問題になるのは、担当者の経験や記憶に依存しすぎている状態です。

例えば、
「この配送先はこのドライバーが詳しい」
「この時間帯はこの車両を使う」
「このルートならこの順番で回る」
といった知識が、担当者の頭の中にしかない状態です。

この状態では、担当者が休んだときに業務が止まりやすくなります。
配送業務の自動化では、こうした判断や情報を一定のルール・データとして扱える状態に変えていくことも重要です。

配送業務で自動化できる7つの業務

配送業務の自動化を考える際には、「物流全体」ではなく工程ごとに分けて考えると分かりやすくなります。

配車計画の自動化

配送業務の中でも、特に自動化による変化をイメージしやすいのが配車計画です。
配車では、

• 車両
• ドライバー
• 配送先
• 配送件数
• 時間指定
• 積載量
• 稼働条件

など、さまざまな条件を考慮する必要があります。
人が一つひとつ確認して配車を組む場合、配送件数や車両数が増えるほど負担が大きくなります。

配車システムを利用すれば、登録した配送情報や条件をもとに、配車計画の作成を支援できます。
特に重要なのは、「ベテラン担当者にしか配車が作れない」という状態を変えられる可能性があることです。

配送ルート作成の効率化

複数の配送先を回る場合、どの順番で訪問すればよいのかを考える必要があります。
配送ルートの作成を毎回手作業で行っている場合、担当者の経験に依存することがあります。
配送ルート最適化を支援するシステムなら、配送先や指定時間などの条件を踏まえてルート作成を支援できます。

例えば富士電機ITソリューションの「AI-Stream QuickPlan」では、納品先、指定時間、荷物量、配送員指定などの条件を踏まえた配送ルート作成をAIで支援しています。2週間の無料体験も案内されています。

ただし、最適なルートは単純に距離が短ければよいわけではありません。
実際の配送では、時間指定、車両制限、積載量、荷主との取り決めなども考慮する必要があります。
そのため、システムの「最適化」という言葉だけを見るのではなく、自社特有の条件をどこまで設定できるかを確認することが重要です。

車両・ドライバーの管理

配車では車両とドライバーの組み合わせも重要です。
例えば、
「この車両には積めない荷物がある」
「このドライバーは休み」
「この車両は点検中」
といった情報を考慮しなければなりません。

こうした条件をシステム上で管理できれば、配車担当者が複数の表を見ながら確認する負担を減らせます。
ただし、自動化するためには前提となるデータが正しく登録されている必要があります。
車両情報やドライバー情報が古いままでは、正しい配車につながりません。

配送状況のリアルタイム管理

配送中の車両が今どこにいるのかを確認する業務も、自動化・デジタル化できる領域です。
GPSを活用した動態管理システムを使えば、車両位置を地図上で確認できます。
これにより、
「今どこを走っていますか？」
「もう配送先に着きましたか？」
といった確認を電話だけに頼る必要がなくなります。

さらに、計画と実際の走行状況を比較できるシステムであれば、「予定通り進んでいるのか」「遅れているのか」を管理しやすくなります。

到着・遅延状況の把握

配送管理では、単に車両がどこにいるかだけでなく、配送が予定通り進んでいるかを把握することも重要です。
例えば、時間指定の配送がある場合、到着が遅れそうなことを早く把握できれば、荷主や配送先への連絡など、次の対応を取りやすくなります。

人が電話で確認する方法では、確認できる情報に限界があります。
一方、GPSなどの情報を活用できれば、配送状況をリアルタイムに把握しやすくなります。

日報・配送実績の作成

配送終了後の日報作成も、手作業が残りやすい業務です。
運行後にドライバーが記録し、それを担当者が集計してExcelに入力するような運用では、転記作業が発生します。
配送中の位置情報や走行データを蓄積できれば、日報や配送実績の作成を省力化できる場合があります。

ここでも大切なのは、「すべて自動で完成する」と考えないことです。
必要な項目だけ人が確認し、定型的な部分をシステムに任せるという設計でも十分な意味があります。

配送データの集計・分析

配送業務を自動化すると、日々の業務データを蓄積しやすくなります。
例えば、

• 走行距離
• 配送時間
• 配送件数
• 車両稼働状況
• 遅延状況

などです。
こうしたデータを蓄積すると、
「どのルートで時間がかかっているのか」
「どの曜日に配送件数が多いのか」
「どの車両の稼働率が高いのか」
といった分析につなげられます。

つまり、配送業務の自動化は「作業時間を減らす」だけで終わらせず、次の業務改善に使えるデータを残すことにも価値があります。

配送業務を自動化するメリット

配送業務の自動化にはさまざまなメリットがあります。
ただし、システムを導入しただけで必ず効果が出るわけではありません。
自社の業務に合った範囲から始めることが前提です。

配車担当者の負担を減らせる

最も分かりやすいメリットの一つが、配車担当者の負担軽減です。
配車作成では、配送先、車両、ドライバー、時間指定など、多くの条件を同時に確認します。
システムによって一部の作業を自動化できれば、担当者はすべてをゼロから考える必要がなくなります。
結果として、配車担当者が本来時間を使うべき「急な変更への対応」や「イレギュラーへの判断」に時間を使いやすくなります。

業務の属人化を防ぎやすくなる

配送業務の自動化は、属人化対策にもつながります。
ベテラン担当者の頭の中にあるルールを、システム上で条件として整理できれば、個人の経験だけに頼る業務を減らせます。
もちろん、現場の経験が不要になるわけではありません。
むしろ、経験者の判断をシステムだけで再現しようとするのではなく、経験者の知識を標準化する補助ツールとして使うことが重要です。

配送状況を把握しやすくなる

動態管理を導入すると、車両の現在地を確認しやすくなります。
管理者が配送状況をリアルタイムで把握できれば、問い合わせが発生したときにも確認しやすくなります。

電話対応を減らせる

「今どこですか？」
「あと何件ですか？」
「配送先には到着しましたか？」
といった確認電話は、一件だけなら大きな負担ではありません。
しかし、毎日複数回発生すると、運行管理者やドライバー双方の業務を圧迫します。
配送状況をシステムで確認できるようにすれば、電話だけに依存する業務を減らせる可能性があります。

配送効率の改善につながる

配車計画や配送ルートを効率化できれば、限られた車両・ドライバーで配送業務を組み立てやすくなります。
ただし、「システムを入れれば走行距離が必ず○％減る」のような考え方は危険です。
実際の効果は、配送件数、エリア、車両、時間指定、現在の業務方法などによって変わります。
そのため、導入前後で実際のデータを比較することが重要です。

データを活用した改善がしやすくなる

紙や口頭だけで管理していると、過去の配送実績を分析するのは簡単ではありません。
デジタルデータとして蓄積すれば、改善のための材料として利用できます。

という循環を作ることが、物流DXにつながります。

配送業務を自動化するときの注意点

自動化にはメリットがある一方、導入方法を間違えると現場の負担が逆に増えることもあります。

すべての業務を一度に自動化しない

最も避けたいのは、いきなりすべてを変えることです。
配車、動態管理、日報、請求、在庫、倉庫管理などを一度に変更すると、現場が新しい仕組みに慣れるまで大きな負担が発生します。

最初は、
「一番困っている業務を一つ自動化する」
くらいで構いません。
例えば配車に問題がある会社なら配車計画から、電話確認が多い会社なら動態管理から始める方法があります。

現場に合わないシステムを選ばない

高機能なシステムが、自社にとって最適とは限りません。
必要なのは「機能が多いシステム」ではなく、自社の業務で使えるシステムです。
比較するときは、

• 現在の業務に対応できるか
• 必要な条件を登録できるか
• ドライバーが使いやすいか
• 管理者が情報を確認しやすいか
• サポートを受けられるか
• 既存システムと連携できるか

などを確認しましょう。

費用だけでシステムを比較しない

システム導入では、初期費用だけでなく月額費用、教育コスト、移行作業なども発生します。
反対に、安価であっても現場で使われなければ費用対効果は上がりません。
見るべきなのは、
「いくらかかるか」だけではなく、「何の作業をどれだけ減らせるか」
です。

従業員が使える仕組みを選ぶ

配車担当者には簡単でも、ドライバーが使いにくいシステムでは定着しません。
特に、

• スマートフォン操作
• 入力項目
• 通知
• 地図
• 配送完了報告

など、現場が日常的に触る部分は事前に確認しましょう。
「担当者しか操作できないシステム」になれば、新たな属人化を生む可能性もあります。

導入後の効果測定を行う

導入したら終わりではありません。
例えば、

• 配車作成にかかる時間
• 電話問い合わせ件数
• 配送実績入力にかかる時間
• 走行距離
• 遅延件数

など、自社にとって重要な指標を決めておきます。
そして導入前と導入後を比較します。
これによって、「システムを導入してよかったのか」を感覚ではなくデータで判断しやすくなります。

配送業務の自動化を成功させる7ステップ

いきなりシステムを探すのではなく、次の順番で進めると導入の失敗を防ぎやすくなります。

STEP1 現状の業務を洗い出す

まず、配送業務をすべて書き出します。
例えば、

という形です。

STEP2 時間がかかっている業務を特定する

次に、「どの業務に時間がかかっているのか」を確認します。
例えば、
「配車作成に毎日2時間」
「電話確認に1時間」
「日報集計に30分」
などです。
正確な数字が分からなければ、まず担当者に聞くだけでも構いません。

STEP3 自動化する業務を決める

すべてを自動化する必要はありません。
最初は、
負担が大きい × 定型化しやすい
業務を優先すると考えやすくなります。
例えば、配車作成の負担が大きく、一定のルールで配送条件を管理できるなら、配車計画から始める方法があります。

STEP4 システムを比較する

候補となるシステムを複数比較します。
ここでは料金だけでなく、

• 必要な機能
• 操作性
• サポート
• 導入方法
• 無料体験の有無
• 既存業務との相性

を確認しましょう。

STEP5 小規模にテストする

いきなり全車両を切り替える必要はありません。
一部の車両、一部の配送エリア、一部の担当者などでテストする方法があります。
小さく始めれば、問題が見つかったときの修正もしやすくなります。

STEP6 効果を測定する

導入前に決めた指標を使って、効果を確認します。
例えば、
「配車作成時間は変わったか」
「電話確認は減ったか」
「ドライバーは問題なく使えているか」
「配送状況を確認しやすくなったか」
などです。

STEP7 段階的に導入範囲を広げる

効果が確認できたら、利用範囲を広げます。
逆に、問題がある場合は、範囲を広げる前に原因を確認します。
このように、

という流れを作ることが、配送業務の自動化を成功させるポイントです。

配送業務の自動化なら何から始めるべき？

「配送業務を自動化したい」と思っても、最初にどこへ手を付ければよいか分からないことがあります。
その場合は、配車・配送計画と動態管理から検討するのも一つの方法です。

まずは配車・配送計画から始める

配車は配送業務の起点になる業務です。
配車が決まれば、

• どの車両が走るのか
• 誰が運転するのか
• どこへ配送するのか
• どの順番で回るのか

などが決まります。
そのため、配車作成に多くの時間がかかっている会社では、ここから改善すると効果を確認しやすくなります。

次に動態管理で配送状況を可視化する

配車計画を作っただけでは、「計画通りに配送できているか」は分かりません。
そこで動態管理を組み合わせます。
GPSなどを使って車両位置を確認できれば、計画と実際の配送状況を比較できます。
「計画を作る」だけでなく、

までつなげることが重要です。

自動化による効果を測定する

最後に、導入前後を比較します。
例えば、
「配車作成にかかる時間」
「電話による確認件数」
「配送実績の入力時間」
などです。
自社に合った指標を決めておけば、次にどの業務を自動化するべきかも見えてきます。

自動化すべき業務チェックリスト

自社の配送業務に、どの程度自動化の余地があるのか確認してみましょう。

• 配車作成に毎日1時間以上かかっている
• 配車担当者が休むと業務が止まりやすい
• Excelで配車を管理している
• 紙の配車表を使用している
• 配送ルートを毎回手作業で決めている
• ドライバーの現在地を電話で確認している
• 「今どこ？」という問い合わせが多い
• 配送状況をリアルタイムで確認できない
• 日報を手作業で作成している
• 配送実績を手作業で集計している
• 急な配車変更に時間がかかる
• 配車担当者によって配車の品質に差がある
• 配送データを蓄積・分析できていない

チェック項目が多いほど、配送業務の中に「見直せる業務」が複数存在する可能性があります。
ただし、チェック数だけで「自動化すべき」と判断する必要はありません。
重要なのは、どの業務が最も負担になっているのかを確認することです。

自動化前と自動化後で何が変わる？具体例で解説

例えば、
車両20台、ドライバー30名、1日100件の配送
を行う運送会社を想定します。

自動化前

配車担当者は朝、

• 配送先を確認する
• 車両の空き状況を確認する
• ドライバーの勤務状況を確認する
• 車両ごとの積載量を確認する
• 配送先を振り分ける
• ルートを考える
• Excelで配車表を作成する
• ドライバーへ連絡する
• 配送中に電話で進捗を確認する
• 帰庫後の実績を集計する

という作業を行っているとします。
この方法では、配車担当者の経験や判断に依存する部分が大きくなります。

自動化後

システムを利用して、

• 配送情報を登録する
• 車両・ドライバー・配送条件を設定する
• システムで配車・ルート作成を支援する
• 作成した計画をドライバーへ共有する
• GPSなどで配送状況を確認する
• 配送実績を蓄積する

という流れに変えられる可能性があります。
重要なのは、人間の仕事がゼロになるわけではないことです。
配車担当者は、システムが作成した計画を確認したり、急な変更に対応したりする役割を担います。
つまり、自動化の目的は「人をなくすこと」ではなく、人が本当に判断すべき仕事に集中できる環境を作ることです。

配送業務の自動化にODINを活用する方法

配送業務のすべてを一度に自動化する必要はありません。
まず、
「配車に時間がかかっている」
「配送状況が分からない」
「ドライバーへの確認電話が多い」
など、自社で負担の大きい業務を一つ選ぶところから始められます。
その選択肢の一つとなるのが、配送計画や動態管理を支援するシステムです。

配送計画と動態管理をまとめて管理

ODIN リアルタイム配送システムは、「配送計画」と「動態管理」をセットで利用できることが特徴です。
配送計画だけの場合、計画を作成しても、その計画通りに配送できているかを別途確認する必要があります。
一方、動態管理だけの場合、現在地は確認できても、計画とのズレを管理者が判断しなければなりません。

ODINでは、この2つを組み合わせ、計画と実際の配送状況を確認できる仕組みを提供しています。
そのため、

という流れを作りやすくなります。

2週間の無料体験で実際の業務を試せる

システム導入で重要なのは、資料だけで判断しないことです。
実際に操作してみて、
「配車担当者が使いやすいか」
「ドライバーが操作できるか」
「自社の配送条件に合うか」
を確認する必要があります。
ODINでは、製品版と同じ機能を2週間無料で試せる無料お試しが案内されています。申し込み不要で試せる仕組みも用意されています。

段階的な導入でリスクを抑える

最初から全車両・全拠点に導入する必要はありません。
例えば、

という方法があります。
このように、小さく始めることで、現場が新しい仕組みに慣れる時間を確保しやすくなります。

コストを抑えながら配送業務の自動化を進める

物流自動化というと、大規模な設備投資が必要だと思われがちです。
しかし、配送管理や配車業務の自動化は、必ずしも倉庫ロボットや大型設備から始める必要はありません。
クラウド型のシステムなどを利用して、必要な業務から段階的に自動化する方法もあります。

ODINは1ユーザーから契約でき、契約期間の縛りがなく、1か月単位で利用できる形態を案内しています。また、1年間の全額返金保証も設けられています。
大切なのは、「最も高機能なシステム」を導入することではありません。
自社の負担が大きい業務から、無理なく改善できるシステムを選ぶことです。

配送業務の自動化で失敗しやすいケース

自動化を進める際は、成功例だけでなく失敗しやすいパターンも知っておきましょう。

高機能すぎるシステムを導入した

「せっかく導入するなら、できるだけ多くの機能が欲しい」と考えることがあります。
しかし、使わない機能が多すぎると、現場にとっては操作が複雑になります。
必要な機能を明確にしてから選びましょう。

現場が使いこなせない

経営者や管理者が「便利そう」と思って導入しても、現場が使わなければ意味がありません。
特にドライバーが毎日使うスマートフォンアプリなどは、導入前に実際に操作してもらうことが重要です。

既存業務との相性が悪かった

新しいシステムを導入すると、今までの仕事の流れが変わります。
「誰が入力するのか」
「いつデータを確認するのか」
「システムにない情報はどう管理するのか」
を事前に決めておきましょう。

導入しただけで業務改善を終えてしまう

システムを導入することと、業務を改善することは同じではありません。
導入後に、
「なぜまだ時間がかかっているのか」
「どこに手作業が残っているのか」
を確認する必要があります。
自動化は、導入がゴールではなく、業務改善のスタートです。

まとめ

配送業務の自動化は、配送ロボットや自動運転トラックだけを意味するものではありません。
配車計画、配送ルート、車両・ドライバー管理、動態管理、到着確認、日報作成、配送実績の集計など、現在人が手作業で行っている業務をシステムによって自動化・省力化することも、配送業務の自動化です。

特に現在は、2024年問題による労働時間規制やドライバー不足に加え、2026年4月から物流効率化法の新たな義務的措置が始まるなど、物流効率化への対応がより重要になっています。
ただし、最初からすべての業務を自動化する必要はありません。
まずは、

という進め方がおすすめです。
特に、配車作成に時間がかかっている会社なら配車・配送計画から、配送状況の確認や電話対応が負担になっている会社なら動態管理から始める方法があります。
大切なのは、「物流をすべて自動化する」ことではありません。
「自社のどの業務が一番負担になっているのか」を見つけ、その業務から一つずつ改善していくことです。