人手不足対策にMIMAMO DRIVE導入。管理業務の不安を解消し、安心して業務に専念できる環境を構築

人材不足により車両管理の負荷が増大

導入前、同社では車両管理による「営業担当者の事務負荷」と「未経験ドライバーの運転性向把握」に課題を抱えていました。

「人手不足により担当者1人あたりの業務負荷が増え、本来毎日作成すべき運行日報やアルコールチェックの管理に十分な時間を割きにくいと感じることがありました。加えて、車検や保険の更新といった、重要だが頻度の低い車両管理業務にも手が回らなくなっていました」（徳永さん）

安全運転管理の観点でも採用環境の変化があり、ドライバーの管理を更に適切にする必要が生じてきています。

「近年、業界内での人材流動性が高まり、採用環境が変化してきています。結果として当社もガスの瓶（シリンダー）の運搬が未経験のドライバーを採用している状況です。そのような状況で、未経験でも安心して運搬業務を遂行できるようにするため、ドライバーを育成する仕組みの必要性が高まっており、ドライバーのスキルを客観的に評価・指導する方法を模索していました」（徳永さん）

事務作業の効率化に加えて危険運転の抑止にも活用

MIMAMO DRIVE導入後、当初の狙い通り、管理側の負担を大きく減らすことができたと徳永さんは話します。

「車検や保険の更新期限に合わせてアラート通知する車両管理機能を活用することで、事務担当者とドライバー間の連携がスムーズになりました。また日報作成・蓄積も自動的にできるようになったので、アナログで対応していた日報作成の負荷も軽減されたと感じています」（徳永さん）

さらに、急ブレーキや急アクセルなどの危険運転が可視化されたことで、想定以上のメリットが生まれています。

「個人の運転性向がデータで見えるようになり、安心感の醸成やドライバーの適切な評価、モチベーションの向上に活用できていると感じています。スコアが低いドライバーへの注意喚起に利用し危険運転の抑止につなげる一方で、安全運転を続けているドライバーには適切な評価をするようにしています。評価の一例でいうと、決算後の全体会議において、その年に安全運転に貢献したドライバーをデータに基づいて表彰することにしています」（徳永さん）

AI・データ活用による業務改善と次の価値創出を展望

今後は、蓄積された走行データをより深く分析し、配送ルートの最適化や、顧客先での滞在時間（作業効率）の改善に役立てたいと考えています。

「特定の顧客先での滞在時間が長くなっている傾向があります。理由としては、荷下ろし場所から設置場所までの距離が長い現場などがあるようです。そういった現場について事前に情報を把握しておけば、専用の台車を導入するなど物理的な改善も可能ではないかと考えております。空いた時間で顧客とのコミュニケーションを増やせば、別の課題に気づくきっかけになり、我々の付加価値を高めることができるはずです」（徳永さん）

また、同社が現在取り組んでいるAIを運行・配車管理に融合させ、さらなるデジタル化を推進していく方針です。

「運行管理や配車管理において、AIをうまく融合させたシステムや画期的なソリューションがないか、継続的に調査・検討していこうと考えています。AIに学習させるための最適なデータの管理方法を研究し、業務効率化につなげていきたいです」（徳永さん）