配達代行プラットフォームのブロンは、次世代人工知能(AI)自動配車システム『ブロンプラス』を前面に出し、生活物流産業の新たな競争モデルを提示している。単に注文と配達員(ライダー)をつなぐ自動配車を超え、地域単位の物流運営全般をAIがリアルタイムで分析・最適化する体制を構築し、運営効率とサービス品質を同時に向上させている。
業界によると、ブロンは4月にブロンプラスを発表した。ピックアップ場所や配送先、ライダーの位置はもちろん、移動動線、店舗の調理時間、時間帯別の注文集中度、地域別の物流量まで同時に分析する。複数の注文を一つの流れにまとめて最適なルートを設計し、現在の配車が今後の運営に与える影響も考慮する。
特定の時間帯に注文が集中すると予想される場合、ライダーを事前に配置し、ボトルネックが予想される地域は動線を事前に調整する。個別の注文最適化ではなく、地域全体の運営を一つのシステムで管理するAI基盤の運営体系である。
これは、既存の配達代行市場の構造的限界を克服したと評価されている。配達代行は、いわゆる『戦闘配車』が一般的である。注文が発生すると、ライダーが希望する注文を先着順に選ぶ方式である。このため、熟練したライダーは収益性の高い注文を先に持っていき、相対的に不人気な注文は後回しにされることが繰り返され、配送品質のばらつきが大きくなり、新人ライダーの生産性も低下していた。
![ブロンの『ブロンプラス』の特徴 [資料=ブロン]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/06/20260806163411408797.png)
このような戦略は、実際の成果につながっている。ブロンが本格導入に先立ち、ソウルの中浪区で3週間実施した実証運営では、AI自動配車導入後、40分以内の配送完了率が導入前より15%ポイント改善された。企業顧客向けのサービスレベル協定(SLA)達成率も98%まで向上した。単に配送速度を向上させたのではなく、約束した時間内に安定して配送する品質競争力を証明した結果である。
具体的な運営データもAIの効果を示している。今年上半期にAI配車を適用した17地域を分析した結果、配車後ライダーが店舗に到着するまでの平均時間は、従来の12.7分から9.2分に約30%短縮された。店舗移動時間が短いほどSLAが高くなる強い負の相関関係(r=-0.85)も確認された。AIが最も適したライダーを迅速に見つけるほど、配送品質が向上することを意味する。
地域別の運営成果も目に見えて改善された。AI導入後、京畿道の富川市のSLAは10%ポイント上昇した。大邱の達西区(9.7%ポイント)、ソウルの中浪区(9.4%ポイント)、ソウルの城北区(8.5%ポイント)など主要地域でも高い改善幅を記録した。
ブロンの革新はここで止まらない。過去10年間に蓄積した運営データと現場ノウハウをAI学習に継続的に反映し、自己学習型システムへと発展させる計画である。地域別の注文パターンやライダー供給、物流量の変化をAIが自ら学習しながら配車戦略を継続的に高度化する構造である。
ブロンは年末までに首都圏と広域市を中心にブロンプラス適用地域を約80カ所に拡大し、来年までに全地域に運営範囲を広げ、AI基盤の自動配車システムへの全面転換に乗り出す方針である。
これにより、配達代行市場の構造的革新モデルを構築する計画である。配達物量処理能力と配達品質を向上させ、顧客の使用経験(CX)を向上させ、生産性を高めてライダーの所得増加とブロンの収益性改善を同時に達成する戦略である。
キム・ヒョンソルブロン代表は「既存の配達代行業界のサービス品質が国内主要注文プラットフォームと格差があったのは事実」とし、「AI自動配車システムであるブロンプラスを基に市場競争力を大幅に引き上げ、ブロンが配達代行市場の唯一の代替となるようにする」と述べた。
* この記事はAIによって翻訳されました。
