土砂や資材の運搬を担うダンプトラックの運行コストは、プロジェクト全体の収益を大きく左右する要因ですよね。「ICT運行管理」の導入は、これらの課題に対する強力な解決策となります。本記事では、ICT運行管理がいかにしてダンプの稼働率向上と燃料費削減を実現し、ひいては建設会社の収益改善に貢献するのかを、書きます。
ICT運行管理が「稼働率」と「燃料費」に効く理由
建設現場におけるダンプの運行は、多くの「ロス構造」を抱えています。ロスを解消し、ダンプの稼働率と燃料費に直接的に作用することで、建設会社の収益構造を改善します。
建設現場におけるダンプ稼働率の実態とロス構造
建設現場におけるダンプの「稼働率」は、多くのロス構造によって低下しがちです。
積み込み・荷下ろし場所での長時間の「待機」、非効率な配車による「空走」（荷物を積まずに走行する時間）、そして渋滞や遠回りによる「移動ロス」などが挙げられます。
ロスは、ダンプが本来の運搬作業に従事できる時間を奪い、結果として低い稼働率に繋がっていました。従来の紙ベースの管理では、これらのロスを正確に把握し、改善することは困難でした。
アイドリング・空走・待機がもたらすコスト損失
ダンプの「アイドリング」（無駄なエンジン稼働）、空走、待機時間は、直接的にコスト損失をもたらします。無駄な燃料を消費し、燃料費を増加させます。待機時間は、ドライバーの労働時間を不必要に延長させ、人件費の増加にも繋がります。無駄な時間は、一見すると些細なものに見えるかもしれませんが、積もり積もれば年間で膨大なコスト損失となり、企業の収益を圧迫する大きな要因となっていました。
ICT施工の拡大で求められる“運搬DX”の流れ
国土交通省が推進するICT施工やi-Constructionの拡大は、建設プロセス全体のDXと生産性向上を目指しています。ICT建機が効率的に掘削や盛土を行っても、ダンプの運搬が非効率であれば、工事全体の進捗は滞ってしまいます。ICT施工の導入効果を最大化するためには、運搬工程のDX、すなわち「運搬DX」が不可欠です。ICT運行管理は、この運搬DXの中核を担い、施工と運搬の連携を強化することで、工事全体の効率向上を促進します。
運行管理の自動化が生み出す時間と燃料の最適化効果
ICT運行管理による運行管理の自動化は、時間と燃料の最適化効果を生み出します。AIがリアルタイムで最適なルートや配車計画を自動で立案することで、無駄な走行時間や待機時間を削減し、運搬作業の効率を最大化します。また、燃料消費を抑えるエコドライブ支援や、アイドリング時間の削減によって、燃料使用量を最適化します。これらの自動化効果は、労働時間と燃料費の削減に直接繋がり、企業の収益改善に大きく貢献します。
稼働率を最大化するICT運行管理の仕組み
ICT運行管理は、IoT技術とAIを組み合わせることで、ダンプの「稼働率を最大化」する様々な仕組みを提供します。
リアルタイム位置情報とダンプ稼働データの統合管理
ICT運行管理システムは、GPSやIoTセンサーを通じて、ダンプの「リアルタイム位置情報」と「稼働データ」（走行速度、エンジン稼働状況、積載状況など）を自動で収集し、統合管理します。管理者は、PCやスマートフォンから、全てのダンプが今どこにいて、何をしているのか、積載量はどのくらいかなどを、地図上でリアルタイムに把握できます。
最短ルート算出と交通情報連携による走行時間短縮
運行管理システムは、AIが最短ルート算出を自動で行い、リアルタイムの交通情報連携を考慮することで、「走行時間短縮」を実現します。渋滞情報、工事規制情報、天候などをAIが常に分析し、最も効率的で時間のかからないルートをダンプドライバーに提示します。無駄な迂回や渋滞によるロスタイムを削減し、現場から現場への移動時間を最小限に抑え、ダンプの稼働率を高めます。
配車・積込・搬出スケジュールの自動最適化
「配車」「積込」「搬出スケジュール」を自動最適化する機能を持ちます。現場の土砂発生量、資材の到着予定、ダンプの現在位置と積載能力、ドライバーの労働時間などを総合的に考慮し、AIが最適なスケジュールを自動で立案します。あるダンプが荷下ろしを終えるタイミングで、次の現場の積み込みが開始されるよう計画することで、ダンプの待機時間を最小限に抑え、稼働率を最大化します。
過去データ活用による稼働率向上のPDCA設計
ICT運行管理システムに蓄積された豊富な過去のデータは、稼働率向上のための「PDCA設計」に活用できます。過去の運行データ（ルート、待機時間、燃料消費など）をAIが分析し、非効率なパターンやボトルネックを特定します。その分析結果を基に、運行計画や配車ルールを改善（Plan）、実行（Do）、効果を検証（Check）、さらに改善（Action）というPDCAサイクルを回すことで、継続的にダンプの稼働率を高めていくことが可能となります。
燃料費削減を実現するデジタル運行のテクノロジー
燃費モニタリングとエコドライブ支援機能
デジタル運行管理システムは、各ダンプの「燃費のモニタリング」をリアルタイムで行い、詳細な燃費データを提供します。ドライバーの運転挙動（急加速、急ブレーキ、過剰なアイドリングなど）を検知し、「エコドライブ支援機能」を通じて、燃費効率の良い運転を促します。例えば、運転席のモニターに燃費スコアを表示したり、エコドライブに関するアドバイスを自動で提供したりすることで、ドライバーの意識改革を促し、継続的な燃料費削減に繋げます。
アイドリング時間の自動検出と警告システム
IoTセンサーとAIを活用して、ダンプの「アイドリング時間を自動検出」し、事前に設定された時間を超えた場合に「警告システム」を通じてドライバーや管理者にアラートを発します。ドライバーは無意識に行っていたアイドリングを減らすことができ、管理者は現場でのアイドリング実態を把握し、削減に向けた指導を行えるようになります。
走行データの学習によるAI燃料最適化
ICT運行管理システムに蓄積された膨大な「走行データ」は、AIが「燃料最適化」を学習するための貴重な資産となります。特定のルートや時間帯、積載量における燃費データを分析し、最も燃料効率の良い走行パターンや速度を学習。その学習結果を基に、AIが運行ルートや配車計画をさらに最適化することで、全体としての燃料消費量を最小限に抑えることが可能となります。AIの学習が進むほど、燃料最適化の精度も向上します。
積載量・勾配・走行距離を考慮した燃費分析
デジタル運行管理は、「積載量」「勾配」「走行距離」といった様々な要素を考慮した詳細な燃費分析を可能にします。同じルートでも積載量が多い場合の燃費、急な勾配を走行した場合の燃費、長走行距離での燃費効率などを個別に分析できます。この詳細な分析により、どの条件下で燃料消費量が増加するのかを具体的に把握し、それらの要因に対してピンポイントで対策を講じることが可能となり、より効果的な燃料費削減に繋がります。
車両メンテナンス・タイヤ摩耗データとの連携
「車両メンテナンス」や「タイヤ摩耗データ」を運行管理システムと連携させることも、間接的ながら燃料費削減に貢献します。燃費効率は、車両のメンテナンス状態やタイヤの空気圧、摩耗状況に大きく左右されます。ICT運行管理システムが車両の状態データを管理し、適切なタイミングでのメンテナンスを促したり、タイヤの空気圧異常を検知して警告したりすることで、車両を常に最適な状態に保ちます。これにより、車両本来の燃費性能を維持し、長期的な燃料費削減に繋がります。
データ活用で見える「収益改善の実態」
稼働率×燃費データの相関分析で利益率を算出
ICT運行管理システムに蓄積された「稼働率」と「燃費データ」を組み合わせることで、精度の高い「相関分析」が可能となり、各プロジェクトや車両の「利益率を算出」できます。例えば、高稼働率でも燃費が悪い車両がある場合、その原因を特定し、改善策を講じることが可能になります。この分析は、コスト構造を深く理解し、どこに改善の余地があるのかを客観的に示すため、経営判断の精度を飛躍的に高めます。
1台あたりの走行効率を可視化してコスト管理に反映
各ダンプの「1台あたりの走行効率」を可視化することは、「コスト管理」において非常に重要です。システムが提供するデータから、1日あたりの走行距離、運搬回数、積載トン数、それに対する燃料消費量などを詳細に把握できます。データを用いて、効率の悪い車両やドライバーを特定し、個別の改善指導を行えます。
工区別・現場別の燃料コスト配分と予実管理
各ダンプがどの工区や現場でどれだけの燃料を消費したかを自動で集計するため、プロジェクトごとの燃料コストを正確に把握できます。見積もり段階での燃料コスト予測精度が向上し、実際のコストとの乖離（予実差異）を早期に発見できます。工区ごとの燃料コストを可視化することで、より精度の高い予算管理とコスト削減目標の設定が可能となります。
“感覚管理”から“データ経営”への転換
ICT運行管理の導入は、建設業界に長らく根付いてきた“感覚管理”から“データ経営”への転換を促します。熟練者の経験や勘に頼りがちだった運行計画やコスト管理が、客観的なデータに基づいた論理的な意思決定へと変わります。
まとめ：ICT運行管理でダンプ稼働率を最大化し、燃料費を削減して収益を改善
導入時には、現場オペレーターのデジタルリテラシー向上、通信環境の課題、協力会社との連携、プライバシー・労務管理とのバランスといった点に配慮が必要です。段階導入戦略を用いることで、リスクを抑えつつ着実に成果を出すことができます。まずは、ICT運行管理について知っていただければと思います。
