100台・3ヶ月の
実証実験で確認された、
JihankiAIの導入効果。
実際のオペレーター企業による実証実験から、
JihankiAIが現場運営にもたらす改善効果が確認されました。
訪問日数の削減、売切発生数の削減、補充待ち日数の短縮、
そして1訪問あたり回収額の増加を実現しています。
リアルタイムデータに基づいて
訪問判断を最適化
訪問日数の削減
スケジュール主導から、
データ主導へ
JihankiAIをルート全体に導入したオペレーター企業は、週あたりの訪問日数を20%削減しました。
固定スケジュールで全拠点を巡回する運用から、在庫状況や販売実績に基づいて必要な拠点だけを訪問する運用へ。
この転換が、現場の働き方を大きく変えました。
約5台に1台
その週の訪問が不要に
JihankiAIは在庫状況と販売実績をリアルタイムに分析し、補充の必要がないと判断した拠点は安全にスキップします。
現場スタッフは本当に必要な場所に時間と労力を集中できます。
週5日の巡回が、週4日で完了
毎週1日分の巡回削減は、移動時間・燃料費・車両コストの削減につながります。
さらに、現場スタッフの負担軽減により、業務満足度やパフォーマンスの向上も期待できます。
売切発生数の減少 / 補充待ち日数の短縮
現場に生まれる、好循環
JihankiAIは、これまで現場で培われてきた判断をデータで支え、チーム全体で活かしやすくします。
どの拠点を訪問すべきか、何をいくつ補充すべきかが明確になることで、対応のばらつきを抑え、売切発生数の減少や補充待ち日数の短縮につながります。
判断がしやすくなることで、新しい現場スタッフも立ち上がりやすくなり、教育や社内対応の負担軽減にもつながります。
そうした改善が積み重なることで、現場全体に好循環が生まれます。
売切発生数
70件が、49件に。
売切発生数は30%減少。
売上機会を逃しにくくなり、顧客満足度の向上にもつながります。
補充待ち日数
3.44日が、2.19日に。
補充待ち日数は36%短縮。
迅速な対応がしやすくなり、信頼向上や実稼働時間の最大化にもつながります。
1訪問あたり回収額の増加
訪問のたびに、
回収額が増える
不要な訪問が減ると、現場スタッフが訪れるのは「本当に補充が必要な台数」だけになります。
機械が空に近い状態で訪問するため、1回あたりの補充量と回収額は自然と増加します。
訪問日数を減らしながら1訪問あたりの回収額を同時に高められることは、データ主導の訪問計画がもたらす大きな価値のひとつです。
訪問あたりの平均回収額
走行距離とCO₂の削減
走行距離とCO₂が、
同時に減る
スキップできる拠点が増えると、1日あたりの走行距離も自然と短くなります。
実証実験では、現場スタッフ1人あたりの平均走行距離が1日46kmから40kmへ短縮しました。
これは燃料費や車両負担の軽減だけでなく、CO₂排出量の削減にもつながります。
現場の効率化が、環境負荷の低減や自動販売機の設置先オーナーへのESGアピールにも結びつきます。
さらに、移動時間や渋滞による疲労が減ることで、働きやすさの改善にもつながります。
負担の軽減は、定着率や採用競争力の向上にも寄与します。
1日あたりの走行距離
コスト削減と拡大キャパシティ
導入効果を、
事業インパクトに変える
JihankiAIの導入効果は、大きく2つに整理できます。
ひとつは、走行距離の削減によって毎月の燃料費・整備費が直接減少する「コスト削減効果」。もうひとつは、訪問効率の改善によって生まれる「拡大キャパシティ」です。
前者は導入後すぐに反映される実費削減であり、後者は採用を増やさずに運営規模を広げられるキャパシティとして機能します。
現場改善の成果は、そのまま事業全体の効率改善にもつながります。
事業インパクト試算
100台規模・現場スタッフ1名体制を想定
実証実験について 本ページに掲載しているデータは、1社1ルートを対象に実施した3ヶ月間の実証実験データに基づいています。実際の効果は、運営規模・ロケーション密度・稼働条件・ルート構成により異なります。
導入範囲と効果の関係 掲載している効果を最大化するには、ルート全体への導入が前提となります。一部台数のみに導入した場合、現場スタッフは残りの拠点を従来の固定スケジュールで訪問し続けるため、訪問日数削減や走行距離削減の効果は限定的になります。
試算について ROI試算は、実証実験データおよび公開情報に基づく推計値です。燃料単価・人件費・整備費などの前提条件は、ROI試算カード内に記載しています。個別の試算をご希望の場合は、お問い合わせください。