LP（線型計画法）とは、複数の制約条件の中で目的とする数値（コストや時間など）を最大化または最小化するための数理計画法です。物流領域においては、輸送費用の最小化や最適な拠点配置の算出などに広く用いられています。

LPは、解決したい課題の制約条件（トラックの積載制限や拠点の処理能力など）と、達成したい目的（総コストの最小化など）を、一次方程式や一次不等式で数式化し、最適な解を導き出します。メリットは、人間の経験や勘に頼らず、複雑なネットワークから論理的かつ客観的な最適解を高速に算出できる点にあります。一方で、現実の物流は渋滞や急な需要変動といった非線形な要素が多く、すべてを一次関数だけで表現しきれないデメリットもあります。そのため実務では、他の高度な数理モデルやシミュレーション技術と組み合わされ、配車計画や在庫適正化システムのアルゴリズムの基礎として活用されています。

労働規制の強化やドライバー不足、働き方改革への対応が迫られる物流界において、限られたリソースの最大活用は至上命令です。また、CO2排出量削減をはじめとするグリーンロジスティクスへの対応も急務となっています。LPは、積載効率の極大化や最短ルートの選定、モーダルシフトの最適設計において、物流DXやAIと融合した自動配車・運行計画システムのコア技術として、その重要性をさらに高めています。