出荷予測データに基づき、最適な配送業者選定、梱包サイズの自動決定、および共同配送ルートのシミュレーションを行うシステムです。配送料の高騰とドライバー不足に対応し、物流コストの最小化を図ります。社内SEは、WMS(倉庫管理)と各配送会社のAPIを統合。AIが「同梱可能な注文」を自動抽出して梱包数を削減し、CO2排出量(Scope3)も同時算出。経営企画として、物流レジリエンスを強化し、配送停止リスクを回避。顧客には「エコ配送」の選択肢を提供し、ポイント還元等で協力。持続可能なECインフラを構築し、社会的責任と利益維持をテクノロジーで両立させます。
職種 |
経営企画 | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
IT・情報通信 | 目的 |
コスト削減 脱炭素 |
業界② |
EC | 対象 |
SCM改善 |
費用 |
500〜5000万円 | 180 |
主なToDo
- 地域・商品別の出荷需要予測AIモデルの構築
- 複数配送会社APIの統合ゲートウェイの開発
- 顧客向け「エコ配送選択」UIとポイント連携の実装
期待できる効果
配送コストの10-15%削減。脱炭素目標への貢献。物流停止リスクの回避。
躓くところ
配送業者との契約条件(タリフ)の複雑さ。同梱による発送遅延の許容。

AI配送最適化・「物流2024年問題」解決基盤【EC】






