なぜ今、積載率最適化なのか
業界の課題
- 燃料費・人件費の高騰
- ドライバー不足によるコスト増
- 空車で走る無駄なコスト
- 経験則に依存した非効率な配車
LoadOptの解決策
- AIによるデータドリブンな最適化
- リアルタイムでの配車指示
- 積載率向上による台数削減
- 走行距離短縮による燃料費削減
導入後の成功モデル
以下の数値は想定例です。実際の効果は貴社データと運用条件に依存します。
対象企業（想定例）
- 中小物流会社（トラック台数：30台）
- 平均稼働日：24日/月、平均1日走行距離：250km/台
- 現状平均積載率：55%
- 燃料単価：¥160/L、平均燃費：4km/L
改善前提
- 積載率向上：+10ポイント（55% → 65%）
- 走行距離減少率：10%
- 必要台数削減：10%（30台 → 27台）
- PoC費用：¥400,000、本導入費用：¥800,000〜
想定効果（年間モデル）
| 指標 | 現状（年） | 導入後（年） | 差分（年） |
|---|---|---|---|
| 総走行距離 | 2,160,000 km | 1,944,000 km | -216,000 km |
| 燃料費 | ¥86,400,000 | ¥77,760,000 | ¥-8,640,000 |
| 人件費 | ¥10,800,000 | ¥9,720,000 | ¥-1,080,000 |
| 合計削減額 | — | — | ¥-9,720,000 |
投資回収
| 項目 | 金額 |
|---|---|
| PoC | ¥400,000 |
| 本導入費用 | ¥800,000〜 |
| 初期合計 | ¥1,200,000〜 |
| 年間削減額 | ¥9,720,000 |
| 回収期間 | 約1.5ヶ月〜 |
感度分析
| ケース | 積載改善 | 年間削減額 |
|---|---|---|
| 保守的 | +5ポイント | ¥4.86M |
| 想定 | +10ポイント | ¥9.72M |
| 楽観 | +15ポイント | ¥14.58M |
サービス構成と料金
導入ステップ
- 無料診断： 改善余地の確認
- PoC： 実データで最適化を実行・ROI確認
- 本導入： API連携、スケジューラ、自動化の実装
- 運用定着： UI改善、定期チューニング、KPI監視
段階的な導入でリスクを最小化します。
料金体系
- 無料診断： 完全無料
- PoC： ¥300,000〜¥500,000
- 本導入： ¥800,000〜（車両台数・拠点数により変動）
- 月額運用費： ¥50,000〜（車両台数・拠点数により変動）
※ 詳細な料金は無料診断後にご提案いたします