Who（誰が）
年商10億〜300億円規模の食品・日用品・化粧品メーカー及び卸売業の荷主企業と、車両10〜200台規模の中小一般貨物運送事業者が主要な利用主体である
対象とする社会課題：同業・異業種間の車両積載率の低さによるCO2排出と物流コストの過剰発生
社会の役に立ち、しっかり儲かる。その両立が、この計画には数字で示されています。
国内を走るトラックの多くは、荷台の大半を空けたまま目的地へ向かっている。荷主同士は競合意識や商習慣、情報の非対称性から共同配送に踏み出せず、人手による調整では採算が合わず頓挫してきた。LoadShare AIは各社の出荷データをAIが日々照合し、混載できる組み合わせを毎朝自動で示すことで、物流コストと二酸化炭素排出の両方を減らす仕組みを、実行できる形で社会に届ける。
※ この4つの数字は、見せるために作った数字ではありません。「事業計画」タブの10年計画とまったく同じ計算から出しています。EXIT（売却）時の手取りだけは「もし売れたら」の試算で、約束できる金額ではありません。
10年の事業計画も、創業融資730万円の申請資料も、システムの要件定義書も、最初の90日の段取りも——ぜんぶこのページにあります。足りないものはAIチャットが伴走しながらその場で作り、システム開発・専門家・投資家への橋渡しまで、このサイトの中で進められます。「やりたい」と思ったその日から、始められる状態です。
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「LoadShare AI」は、食品・日用品メーカーなど荷主企業のWMSから出荷データ(発着地・重量・時間指定)を連携するだけで、AIが他社の出荷データと照合し混載可能な組み合わせを毎朝6時までに自動提示するプラットフォームです。
荷主担当者はダッシュボード上で提案ルートを確認しワンクリックで承認、運送事業者にはアプリで配車指示とCO2削減量が自動送信されます。運送事業者はチャットで「この時間帯は対応不可」と伝えるだけでAIが即時に再計算し代替案を返します。人手の交渉・調整に頼っていた共同配送を、AIが日次で自動マッチングすることで実行可能にし、物流コストとCO2排出を同時に削減する仕組みです。
国内トラック輸送の平均積載率は約38%(国土交通省調査)で、荷主企業の多くは自社便または専属契約便を単独運行しており、同方向・同時間帯に走る他社トラックとの積載共有は商習慣・情報非対称性・競合意識から実現していない。
中小の食品・日用品メーカー(年商10億〜100億円規模)では物流費が売上の5〜8%を占め、燃料費上昇と2024年問題(ドライバー不足)により運賃が過去3年で平均15%上昇した。運送事業者側も片荷輸送(帰り荷なし)が全国で40%以上発生し、収益性とCO2排出の両面で非効率が固定化している。荷主同士が共同配送を検討しても、配送先・時間帯・車両条件・商流上の利害調整が複雑で、人手による交渉・スケジューリングでは採算が合わず頓挫するケースが大半である。結果として、環境省が掲げる物流分野のCO2排出削減目標(2030年度で2013年度比31%減)の達成に向け、共同配送という手段自体は認知されているが実行主体が存在しない状態が続いている。
①需要予測AIが荷主ごとの出荷パターン(曜日・季節性)を過去データから学習し、将来1〜2週間の出荷量を事前予測して混載候補の事前スクリーニングを行う。
②混合整数最適化(MIP)エンジンが車両容量・時間窓・道路距離・排出係数を制約条件として、CO2排出量とコストを同時最小化する配送ルートを毎日算出する。③自然言語対話AIが運送事業者・荷主担当者からの条件変更依頼(チャット・音声)を解釈し、制約条件に自動反映して再計算をトリガーする。④異常検知AIが実績データと計画のズレ(遅延・欠荷)を検知し、翌日以降の最適化モデルに学習フィードバックする。
荷主企業(メーカー・卸)は自社のWMS/受発注システムから出荷データ(発着地・重量・時間指定・温度帯)をAPIまたはCSVで本サービスに連携するだけで、AIが日次で他荷主の出荷データと照合し、混載可能な組み合わせを自動抽出する。
AIは道路距離・時間窓・車両容量・積載制約(縦積み不可・混載NG品目など)を制約条件とした最適化計算を行い、具体的な共同配送ルート案(どの荷主のどの荷物をどのトラックに何時に積むか)を毎朝6時までに提示する。荷主担当者はダッシュボード上で提案ルートの採用・条件変更をワンクリックで行い、承認後は運送事業者向けアプリに配車指示とCO2削減量が自動送信される。運送事業者はAIが提示した積載プラン(空きスペースの単価と条件)を確認し、対話型AIチャット(自然言語)で「この時間帯は対応不可」等の制約を伝えると、AIが即時に再最適化して代替案を返す。月次では、荷主・運送事業者双方にCO2削減量(kg-CO2)とコスト削減額のレポートが自動生成され、CSR報告やSBT目標の根拠資料として活用できる。
| 年商50億円規模の食品メーカーの年間物流費(売上比6%想定) | 年額3億円 |
| 運賃上昇分(過去3年平均15%増加を年間物流費に反映) | 年額約2,700万円の増加分 |
| 運送会社の片荷輸送による空車回送コスト(45台中約20台分、燃料費・人件費目安) | 月額約400万円 |
| CO2排出データを推計値で作成する場合の監査対応工数(社内人件費換算) | 年額約80万円相当 |
| 荷主向けSaaS(月間出荷1万件までの基本プラン) | 月額30万円 |
| 運送事業者向け成果報酬(共同配送1件成立あたり運賃の3〜5%) | 月間成約20件・平均運賃3万円の場合で月額約2万円 |
| CO2削減レポート発行(1事業所あたり) | 年額20万円 |
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国内トラックの平均積載率は約38%にとどまり、片荷輸送(帰り荷なし)も全国で40%以上発生しているが、荷主企業の多くは自社便・専属契約便を単独運行しており改善の手が打てていない。
中小の食品・日用品メーカーでは物流費が売上の5〜8%を占め、燃料費上昇と2024年問題により運賃は過去3年で平均15%上昇している。共同配送という解決策自体は業界内で認知されているものの、配送先・時間帯・車両条件の調整は人手による交渉では採算が合わず、実行主体が存在しない状態が続いている。この調整業務をAIが日次で自動化することで、初めて共同配送を継続的な仕組みとして機能させる必要がある。
PoC〜パイロット拡大期(0〜12ヶ月)はMIP最適化エンジンの制約条件や画面仕様が実証を通じて変わり続けるため、準委任契約で段階的に仕様を確定させながら進めるのが適している。
エリア拡張期以降、MVP機能要件が固まった時点で請負契約に切り替え、機能単位での納品・検収基準を明確にすることを推奨する。発注時は「AIモデルのチューニング・再学習」と「システム機能の追加開発」を契約書上で区別し、後者のみを請負の検収対象とする点に注意が必要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 荷主企業(食品・日用品・化粧品メーカー、卸売業)の物流・SCM担当者 |
| セカンダリ | 中小規模の一般貨物運送事業者(車両10〜200台規模)の配車担当者・ドライバー |
| 管理 | LoadShare AI運営側のカスタマーサクセス・オペレーション担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 出荷データ連携機能 | 荷主のWMS/受発注データをAPI/CSVで受信→形式検証・正規化→出荷DBに登録する |
| 需要予測AI機能 | 荷主別過去出荷実績を入力→曜日・季節性を学習→1〜2週間先の出荷量予測を出力する |
| 混載候補スクリーニング機能 | 予測出荷量と荷主条件を入力→発着地・時間帯で照合→混載候補ペア一覧を出力する |
| MIP最適化エンジン機能 | 候補ペアと車両容量・制約条件を入力→混合整数最適化計算→配送ルート案を毎朝6時までに出力する |
| 荷主向け承認ダッシュボード機能 | 提案ルートを表示→荷主担当者が採用/条件変更をクリック→承認結果をシステムに送信する |
| 運送事業者向け配車指示送信機能 | 承認済みルートを入力→配車アプリへ自動送信→積付指示とCO2削減量を通知する |
| 自然言語対話AI(制約変更)機能 | 運送事業者のチャット発話を入力→意図・制約を解析→制約条件を更新し再最適化を実行する |
| 異常検知・学習フィードバック機能 | 実績データと計画を比較→遅延・欠荷を検知→翌日以降の最適化モデルに反映する |
| CO2削減・コストレポート生成機能 | 実績配送データを入力→排出係数で削減量を計算→月次レポートPDFを自動生成する |
| 成果報酬課金・請求管理機能 | 成約実績データを入力→手数料率(3〜5%)で金額算出→請求書を発行し入金を管理する |
| 排出削減証明書発行機能 | 年間実績を集計→SBT/TCFD対応フォーマットに変換→証明書PDFを事業所単位で発行する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
shippers | shipper_id, 会社名, 業種, 契約プラン, 月額単価, 担当者連絡先 |
carriers | carrier_id, 会社名, 保有車両数, 対応エリア, 手数料率, 契約状態 |
shipments | shipment_id, shipper_id, 発地, 着地, 重量, 温度帯, 時間指定, 出荷予定日 |
vehicles | vehicle_id, carrier_id, 車両タイプ, 最大積載量, 稼働可能時間帯, 現在地 |
routes | route_id, 提案日, 使用車両id, 積載率, 走行距離, 排出量kg |
route_shipments | route_id, shipment_id, 積込順序, 積込時刻, 荷降時刻 |
matching_transactions | transaction_id, route_id, carrier_id, 運賃, 手数料額, 成約日時, ステータス |
co2_reports | report_id, shipper_id or carrier_id, 対象期間, 削減量kg, 発行日, 証明書URL |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・組織選択 |
| 2 | 出荷データ登録・連携設定 |
| 3 | 配送ルート提案ダッシュボード |
| 4 | ルート承認・条件変更画面 |
| 5 | 運送事業者向け配車確認 |
| 6 | チャット型条件交渉画面 |
| 7 | CO2削減レポート閲覧 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(EC2/S3) - スケーラブルな基盤構築のため |
| 2 | PostgreSQL+PostGIS - 地理空間データの距離計算に最適 |
| 3 | Python+OR-Tools/Gurobi - 混合整数最適化計算に対応 |
| 4 | Apache Airflow - 日次バッチ最適化パイプライン管理 |
| 5 | OpenAI API - 自然言語チャットの条件解釈に利用 |
| 6 | React/Next.js - 荷主ダッシュボードの迅速な開発 |
| 7 | Auth0 - 荷主/運送事業者の認証・API連携管理 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 日次最適化バッチは毎朝6時までにルート提案を完了、月間稼働率99.5%以上を目標とする |
| 性能 | 性能: 荷主150社・日次出荷1万件規模のデータを30分以内に最適化計算完了させる想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 荷主間の商流・出荷データは匿名化処理を行い、通信はTLS1.2以上、保存データはAES256で暗号化する |
| 運用 | 運用: 実績データが月間1万件蓄積されるまでは人手によるダブルチェック体制を併用し、自動化率を段階的に引き上げる |
| 拡張性 | 拡張性: 既存WMS/TMSベンダーとのAPI追加連携を2週間以内で対応できる接続設計とする |
| 監査性 | 監査性: CO2削減量算定ロジックと計算ログを1年間保持し、第三者機関による検証を可能にする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 関東圏の荷主数社・運送事業者数社から出荷データをExcelやCSVで受け取り、人手で混載可能な組み合わせを洗い出して積載率とCO2削減効果を仮説検証する | 作業する本人の人件費相当のみで、外部発注費用はほぼかからない水準 |
| ②最小システム | 簡易なルールベースの割り当てロジックとダッシュボードを用意し、荷主・運送事業者がWeb上で提案ルートを確認・承認できる最小構成を作る | 外部エンジニアへの短期外注費とクラウド利用料が中心で、数か月分の開発費規模 |
| ③本開発 | 混合整数最適化エンジン・自然言語対話AI・異常検知AIを組み込み、WMS/TMSとのAPI連携やCO2削減レポート自動生成機能を実装する | 専任エンジニア複数名の人件費とクラウド運用費が継続的にかかる本格開発の水準 |
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対応が必要な許認可・法規制と、確認すべき相手先・想定調整期間……
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手を挙げたその日から動けるように、完了条件つきで並べています。
| 誰に会うか | なぜ会うか | 接触の仕方 |
|---|---|---|
| 関東運輸局 自動車交通部貨物課の担当官 | 貨物利用運送事業法上の登録要否など事業スキームの適法性を事前確認するため | 運輸局窓口に一般相談として電話予約し、事業概要資料を持参して対面相談する |
| 大手食品メーカー物流部門のSCM部長・物流企画課長 | 実出荷データ連携とPoC参加の可否を判断できる決裁権者に直接接触するため | 取引先の物流部門役員経由の紹介、または食品物流展示会での名刺交換から接続 |
| 東京都トラック協会・埼玉県トラック協会の事業推進担当者 | 中小運送事業者への一斉アプローチと片荷輸送データ収集の協力を得るため | 協会の会員向け勉強会・セミナー枠に企画を持ち込み登壇機会を依頼する |
| Hacobu・スマートショッピング等TMSベンダーの事業開発責任者 | API連携パートナーシップにより既存顧客基盤への導入障壁を下げるため | 物流DX関連カンファレンスでの接点、または共通投資家・VC経由の紹介 |
| 日本ロジスティクスシステム協会(JILS)の共同配送研究部会担当者 | 業界内での認知獲得と会員企業への紹介チャネルを構築するため | JILS会員登録の上、研究部会への参加申込・発表提案を行う |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 日本ロジスティクスシステム協会などの業界団体経由の紹介 | 「共同配送のAI実証にご協力いただける食品・日用品メーカーを探しています」と事務局に相談し、勉強会や分科会での紹介を依頼する |
| 地域トラック協会（都道府県トラック協会）への持ち込み | 「片荷輸送を減らす実証実験にご協力いただける運送事業者を紹介してほしい」と支部担当者に直接説明し、加盟事業者への案内を依頼する |
| 既存WMS/TMSベンダーとの連携紹介 | 「御社の導入先で共同配送ニーズがある荷主企業があれば取り次いでほしい」とパートナー担当窓口に依頼し、共同提案の形で顧客接点を作る |
| 自治体の環境政策部門・産業振興部門への相談 | 「CO2排出削減の実証事業として地域の荷主企業を紹介してもらえないか」と担当課に相談し、モデル事業の枠組みで紹介を受ける |
対応が必要な許認可・法規制の詳細は「関連法令」タブでご確認いただけます。着手前に必ずご確認ください。
制度名・金額・要件は年度ごとに変わるため、ここでは種別と公式の探し先だけを示します。必ず一次情報で最新の要件を確認してください。
| 種別 | 特徴 |
|---|---|
| 自己資金・身内からの出資 | 最初の検証（ヒアリング・試作）はここで賄えることが多い。 |
| 日本政策金融公庫の創業融資 | 実績のない創業期でも相談できる公的融資。事業計画書の提出が要る。 |
| 自治体の創業支援制度 | 市区町村・都道府県ごとに補助・利子補給・家賃補助などがある。要件と募集時期は年度で変わる。 |
| 国の中小企業向け補助金 | 設備・販路開拓・IT導入などの類型がある。公募期間が短いので、常設の情報源で追う。 |
| エンジェル投資家・ベンチャーキャピタル | 急成長を前提にする資金。社会課題型では投資家の性格を選ぶ必要がある。 |
| 確認先 | 何がわかるか |
|---|---|
| ミラサポplus（中小企業庁） | 補助金・支援制度の横断検索 |
| J-Net21（中小機構） | 支援策・創業手引きのデータベース |
| 地域の商工会議所・よろず支援拠点 | 無料の対面相談。申請書の書き方まで見てもらえる |
| 日本政策金融公庫の各支店 | 創業計画書の事前相談 |
| 制度 | 誰が使えるか | この事業でどう効くか |
|---|---|---|
| 日本政策金融公庫 新創業融資制度（新規開業資金） | 法人設立から間もない代表者（実質的な自己資金要件あり） | 自己資金100万円を元に運転資金の融資を受けられる制度で、設立初期のエンジニア人件費・クラウド費用に充当できる想定。融資額は730万円を上限に検討する |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 東京都内で創業予定・創業後5年未満の中小企業者 | 関東圏の食品業界からPoCを始める計画と地域が合致し、人件費・広告費・専門家費用の一部が助成対象になりうる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 中小企業・小規模事業者（革新的なサービス開発を行う事業者） | 混合整数最適化エンジンやデータ基盤の開発費が対象経費に含まれる可能性があり、本開発フェーズの投資負担を軽減できる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（本事業では荷主・運送事業者側が申請主体） | 荷主企業や運送事業者がSaaS利用料の一部を補助対象にできれば、導入提案時の価格ハードルを下げる訴求材料になる |
| 二酸化炭素排出抑制対策事業費等補助金（環境省） | CO2排出削減に資する設備・システムを導入する事業者 | 共同配送によるCO2削減効果を定量化する仕組みが本事業の核であり、荷主・運送事業者への導入支援として紹介できる可能性がある |
会社設立の手続きや許認可の取得、契約書の整備など、弁護士・税理士・司法書士等の専門家への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
専門家の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
本文中の「※1」「※2」の番号は、ここに対応しています。番号を押すと、この欄に飛びます。
この事業が失敗するとしたら原因はどこから来るか、単価をその値段にした理由、最初の3か月で確かめること、必要な契約書と支払い条件、1人目の求人票、この事業の1週間……
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同じ物流DX・脱炭素領域に取り組む仲間がコミュニティにいます。ひとりで抱え込まず、同じ課題を見ている人と話すところから始められます。
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