物流特化型生成AIサービス「LYNA AGENT」の使い方をご紹介｜AIとの対話から理想の配車へ

 

AIにいつもの言葉で相談するだけ。「LYNA AGENT」は、複雑な操作なし・専門知識なしで物流の可視化や改善策の立案が可能になる新しい物流特化型生成AIサービスです。物流改善を進めるうえでは、現状を把握するとともに、様々な条件を踏まえた配車シミュレーションを行うことが重要です。「LYNA AGENT」では、その配車シミュレーションのプロセスをAIとの対話（チャット）を通じて進めることができます。「どのような対話を通じて配車シミュレーションを行うのか」。実際の画面とともに、具体的な使い方をご紹介していきます。

【2026年7月15日：プレスリリース】
荷主企業の物流改善を支援する物流特化型生成AIサービス「LYNA AGENT（ライナ エージェント）」を発表。先行案内への登録受付を開始しました。

 

物流特化型生成AIサービス「LYNA AGENT」の使い方をご紹介

AIとの対話（チャット）を通じてどのようにシミュレーションを進めていくのか、実際の画面を交えながら、その流れをご紹介していきます。

 

①プロンプトでAIに指示をする

「LYNA AGENT」の使用は、プロンプトでAIに指示をするところから始まります。使い方としては、ChatGPTのような対話型AIと同様です。複雑な操作や専門知識は必要ありません。日常使用する言葉で入力していくだけです。

今回は一つの例として、「荷待ち時間の削減と積載効率の向上をしていきたい」と入力します。

 

➁オーダーデータ・車両データを用意し取り込む

「荷待ち時間の削減と積載効率の向上をしていきたい」と入力すると、AIが現状を把握できるデータを提示するよう求めてきました。配車計画用のデータ、もしくは実績データを求めてきていますので、今回は2つのうち、配車計画用のデータを取り込みます。

配車計画用のデータは、Excelで用意しました。Excelには、各荷物の納品日・納品時間・重量・体積・配送先の住所、デポの住所などを記載しています。

データを取り込むとAIがデータの中身を読み取って確認していきます。しばらく待つと、「取り込み完了しました」というメッセージが出てきました。

続けて、「配車に必要な車両が未登録です。何台・どの車種でご用意しますか？（例：2t 2台、4t 3台）」といったメッセージが出てきました。これは取り込んだデータだけでは配車が組めないことを意味しています。実際、配車計画用のデータには車両情報を記載していませんでした。ひとまず「2t車を使用してください。台数については、必要な台数を算出してください。」と指示しました。

すると、「荷量から必要台数を算出します」とメッセージが出てきました。必要な台数をAIが考えてくれるようです。また、2t車の積載上限の設定に関しては「2t車：積載上限2000kg/5㎥」という表示が出てきました。もちろん積載上限に関しては、AIにお願いすれば変更できるものになりますが、いったんこのままで進めたいと思います。

各デポの荷量に対しての必要台数を示したサマリーに続けて、「まずは各デポ4台ずつ、合計16台の2t車で配車してみましょうか？」というメッセージが出てきました。1日の稼働時間・訪問件数の制約から余裕を持たせた配車をし、その配車結果から調整していくことがAIからおすすめされています。上記に従い、「お願いします」と入力しました。

 

③配車結果を確認する

「配車が完了しました」というメッセージとともに、配車結果が表示されました。左側にサマリ、右側にはガントチャートやマップなどが表示されています。

まずは右側から見ていきたいと思います。右上に「総走行距離」、「総時間」、「車両台数」、「配送件数」が表示されています。これを見ると配送件数93件に対して、7台の車両を使用して配車をしたということがわかります。総走行距離に関しては2305.9km、総時間に関しては62時間0分となっています。

次に1つ下に目を移すとガントチャートがあります。これは、各車両の運行スケジュールを示したもので、色で時間ごとのステータスが分かるようになっています。例えば、ピンクに関しては「デポ（積地）」、青に関しては「配送先」、薄緑に関しては「移動」と色分けされています。なお、ガントチャートは拡大することができます。拡大表示をすると、一つひとつのスケジュールの上に積載効率も表示されます。

次に、地図を見ていきたいと思います。ここでは俯瞰で各車両の配送ルートや配送先の位置情報などを確認することができます。各車両のルートを確認したい際は、右側にある車両番号をクリックします。今回は「車両001」をクリックします。すると「車両001」の配送ルートが表示されました。なお、赤いピンはデポ、青いピンは配送先を示しており、これらを辿っていっていることが分かると思います。地図上に散らばっているピンをクリックすれば配送先やデポの情報も出てきます。試しに地図上の右上にある青いピンをクリックすると、配送先である「香取店」の情報が地図の左下に出てきました。

次に、サマリの下部に出てきた「要点」を見ていきたいと思います。まず1つ目が使用台数に関してです。用意した16台のうち7台を使用したということが書かれています。2つ目が未配に関してです。1件の未配があるということが書かれています。これに関しては後ほど詳しくAIに聞いてみたいと思います。3つ目が積載効率に関してです。積載効率が低くなっており、体積側がボトルネックとなっているということが書かれています。4つ目が回転数に関してです。各車両4〜6回転しており、回転数が多くなっているということが書かれています。

そして、「要点」の下を見ると「荷待ち時間削減と積載効率向上に向けて、次の順で改善を提案します」と書かれており、改善案が3つ提示されています。この中から、まず「未配1件の原因が何だったのか」を確認していきたいと思います。

④AIが提示する改善案を確認する

未配の原因をAIに聞いてみると、「原因は重量超過です」といった回答がありました。2100kgの注文があるのに対して、今回用意した2t車の積載上限が2000kgで載せられなかったようです。さらに、AIは、「より大きな車型の用意」、「注文の分割」、「データに誤りがあった場合の修正」といった重量超過に対する3つの対処法を提示しています。今回は「（注文を）半分に分割してください」と指示してみました。

すると、「要点」の項目に「全95件を配車完了、未配ゼロになりました」といったメッセージが出てきました。これで、未配分に関しては解決できたことになります。

さらに、「要点」の下、「次の改善アクション候補」を見ていきたいと思います。3つのアクション候補が提示されています。このうち、今度は荷待ち時間（配車組の時点で想定される荷待ち時間）を確認したいと思います。

荷待ち時間の分析結果が出てきました。「荷待ち時間は全体で24分のみ（車両003で1件発生）と、すでに極めて少ない状態」だということが確認できました。配車を組んでみた結果、荷待ち時間に関しては削減の余地はほぼなさそうだということが確認できました。

一方で、続けて出てきた「改善提案」の項目の1番上に書かれていますように、積載効率に関しては改善の余地がありそうです。改めて、現状把握のため、「重量と体積のそれぞれの積載効率を平均で教えてほしい」と入力しました。

すると、それぞれの平均の積載効率が出てきました。重量が8.7％、体積が43.5％ということで、軽くてかさばる荷物を積んでいる都合上、重量で見た時にはかなり余裕のある計画になっています。そして、さらに下に目を移すと、積載効率を上げるための「次のアクション候補」が提示されています。「Ａ.車両台数を減らす」に従い、「車両台数を1台削減してみて」と入力してみました。

台数削減を指示すると、「depo1が3台と最も多く、その中で稼働の少ないv003（11件・9時間35分）を無効化してみます（他の車両で吸収できる余地があるか検証）」といった削減車両の判断理由に関するメッセージが出てきました。v003を無効化して再配車をかけるとどうなるのでしょうか、見てみましょう。

サマリが出てきました。確認してみると…、v003を無効化して再配車はされたものの、使用車両の数が減っていない（7台のままである）ことが確認できます。

再配車の前（調整前）と後（調整後）のサマリを並べたものが上の画像になります。7台のままです。どういうことでしょうか。引き続き、サマリー下部にある「要点」を見てみます。

「要点」に目を移すと、「使用台数は7台のまま変わりませんでした。v003を無効化しましたが、代わりにv010（depo3）やv015が使われて、他デポからの応援でカバーする構成に変わっています」というメッセージがありました。やはり、使用台数は7台のままでした。このメッセージにありますように、稼働時間や訪問件数などの制約条件がある中で、車両台数を削減することはできなかった、つまり、積載効率向上の手段として台数削減はあまり有効でなかったということになります。ただ、他デポからの応援でカバーする構成に変えたことで、積載効率（重量）は「8.7％→9.7％」と僅かに改善しました。

 

AIとのチャットを繰り返しながら理想の配車をつくり上げていく

ご覧いただきましたように、AIとのチャットを繰り返しながら、現状を可視化していきながら、理想の配車をつくり上げていくというのが、「LYNA AGENT」の基本的な使い方・流れとなります。テーマごとにAIから次々とアクション候補が提示され、それに沿って指示を出したり、条件を変更したりすることで、物流改善の可能性をより広く検討できるようになります。

物流改善をしようにも、「何から手をつければよいのか」「何をもとに改善を進めればよいのか」と、最初の一歩で悩まれる企業様も少なくありません。そうした企業様をサポートするのが「LYNA AGENT」です。物流の可視化・改善にぜひご活用いただければと思います。

 

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「LYNA AGENT」サービスページ：
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