配送ルート最適化の基本：知っておくべき5つのポイント

配送業務において、「効率的なルート」を考えることは、コスト削減や時間短縮に直結する重要な課題です。しかし、「最適なルート」とは何か、どのように見つければ良いのか、意外と奥が深いものです。

本記事では、配送ルート最適化を始める前に知っておくべき5つの基本ポイントを解説します。

ポイント1: 距離と時間のトレードオフを理解する

配送ルートを考えるとき、多くの方が「最短距離」を重視しがちです。しかし、実際には**「最短距離」と「最短時間」は必ずしも一致しません**。

なぜ距離と時間が一致しないのか？

• 道路の種類: 高速道路は距離が長くても時間が短い
• 信号の数: 幹線道路は距離が短くても信号待ちで時間がかかる
• 制限速度: 住宅街は制限速度が低く、時間がかかる
• 一方通行: 遠回りでも一方通行を避けた方が速いことも

最適化の目的を明確にする

配送業務では、以下のどれを優先するかで「最適ルート」が変わります：

• 時間最優先: 配達時間厳守が求められる場合（食品宅配、医療品配送等）
• 距離最優先: ガソリン代を最小化したい場合（長距離配送、低マージン商品等）
• バランス型: 時間とコストの両方を考慮（一般的な宅配業務）

Delivrouteでは、Google Maps APIの交通状況を考慮した時間計算を使用しているため、「実際にかかる時間」をベースに最適化します。

ポイント2: 交通状況と時間帯を考慮する

配送ルートは、いつ出発するかによって大きく変わります。

時間帯による交通状況の違い

動的ルート最適化の重要性

• 出発時刻を考慮: 朝8時出発と昼12時出発では、最適ルートが変わる
• リアルタイム交通情報: 事故や工事による突発的な渋滞に対応
• 曜日による違い: 平日と休日では交通パターンが異なる

Google Maps API の「TRAFFIC_AWARE」モードは、過去の交通データと現在の状況から実際の所要時間を予測します。これにより、単純な距離計算よりも正確なルート最適化が可能になります。

ポイント3: 地点順序の最適化は「巡回セールスマン問題」

複数の地点を効率的に回る順番を決める問題は、コンピュータサイエンスで「巡回セールスマン問題（TSP: Traveling Salesman Problem）」として知られています。

巡回セールスマン問題とは？

問題: N個の地点すべてを1回ずつ訪問し、出発地に戻る最短経路を見つける

難易度: 地点数が増えると、計算量が爆発的に増加

• 5地点: 120通り
• 10地点: 362万通り
• 15地点: 約1.3兆通り

実用的な解決方法

完全な最適解を求めるには膨大な計算が必要なため、実用的には以下の手法が使われます：

1. 簡易最適化（ヒューリスティック法）

• 近い地点から順に回る「貪欲法」
• 計算が速く、実用上十分な精度
• Delivrouteの「簡易最適化」はこの手法を使用

2. 厳密最適化（動的計画法）

• すべての組み合わせを効率的に探索
• 計算時間はかかるが、最短距離を保証
• 地点数が多い（10地点以上）と計算コストが高い

どちらを選ぶべきか？

Delivrouteでは、無料プランで簡易最適化、Proプランで厳密最適化も利用できます。詳しくは料金プランをご覧ください。

ポイント4: 制約条件を正しく設定する

現実の配送業務には、さまざまな制約条件があります。これらを無視すると、「理論上は最適だが、実際には使えないルート」になってしまいます。

主な制約条件

時間制約

• 配達時間指定: 「午前中」「14-16時」など、顧客が指定した時間帯
• 営業時間: 企業や店舗への配送は営業時間内に限定
• 休憩時間: ドライバーの法定休憩時間を確保

車両制約

• 積載量: 車両の最大積載量を超えないようにする
• 車両タイプ: 冷蔵車、バン、トラックなど、荷物に応じた車両
• 燃料残量: ガソリン残量を考慮し、給油を計画

地理的制約

• 通行規制: 大型車通行禁止、一方通行
• 道幅: 狭い道は避ける（特に大型車）
• 進入禁止エリア: 住宅街の時間帯規制

Delivrouteでの設定方法

現在のDelivrouteは基本的なルート最適化に対応しています。Proプランでは、CSVインポート機能を使って、定期的な配送ルートを一括登録することも可能です。

今後のアップデートで以下の機能を予定しています：

• 配達時間指定の設定
• 車両タイプの選択
• 通行規制エリアの指定

現時点では、最適化後のルートをダッシュボードで確認し、必要に応じて手動で調整することをお勧めします。

ポイント5: 継続的な改善とデータ活用

配送ルート最適化は「一度設定すれば終わり」ではありません。継続的にデータを蓄積し、改善していくことが重要です。

データ活用の例

配送実績の記録

• 実際にかかった時間 vs 予測時間
• 渋滞が発生しやすい道路・時間帯
• 顧客ごとの配送所要時間

パターンの発見

• 曜日による配送パターン（月曜は注文が多い、金曜は道が混むなど）
• 季節による変化（年末年始、GW、夏休み等）
• エリアごとの特性（住宅街、オフィス街、郊外）

改善アクション

• 配送時間帯の見直し
• ルートの微調整
• 新しい拠点の検討

Delivrouteのルート履歴機能

Delivrouteでは、ルート履歴ページで過去に最適化したルートを保存・参照できます：

• 過去のルートを再利用
• 同じエリアのルートをテンプレート化
• 配送パターンの分析

データを蓄積することで、経験と勘だけでなく、客観的なデータに基づいた配送計画が可能になります。

まとめ: 効率的な配送ルート最適化のために

配送ルート最適化で押さえるべき5つのポイントを振り返ります：

1. 距離と時間のトレードオフ: 目的（時間 or コスト）を明確にする
2. 交通状況と時間帯: 出発時刻を考慮し、リアルタイム情報を活用
3. 地点順序の最適化: 巡回セールスマン問題の理解と適切な手法選択
4. 制約条件の設定: 時間指定、車両制約、地理的制約を考慮
5. 継続的な改善: データを蓄積し、配送パターンを分析

これらのポイントを意識することで、理論だけでなく、実際の配送業務で使える最適化が実現できます。

Delivrouteで始める配送ルート最適化

Delivrouteは、Google Maps APIの高精度な交通情報を活用し、上記のポイントを考慮した配送ルート最適化を提供します。

無料プラン（月3クレジット）:

• 簡易最適化: 1クレジット/回
• 最大5地点のルート最適化
• 交通状況を考慮した時間計算

Proプラン（月額¥1,980、月60クレジット）:

• 月60クレジット
• 最大10地点のルート最適化
• 簡易最適化 + 厳密最適化

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