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OKI、AI使い配送計画 走行1日300キロ削減

OKIが実証実験で有効性を確認した「コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム」の概要(出所:OKI)
日経クロステック

OKIは15日、自社で開発した人工知能(AI)技術「コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム」の有効性を実証実験で確認したと発表した。大阪市の物流会社、ロンコ・ジャパンの協力を得て、トラック13台のルート配送計画の策定に適用したところ、配送計画の熟練者による策定と比べて13台の総走行距離を1日当たりおよそ300キロメートル削減できたという。燃料代は年約360万円、二酸化炭素(CO2)の排出量は年約440キログラムをそれぞれ削減できるとしている。

この実証実験はロンコ・ジャパンが進めるルート配送計画の自動化とコスト最小化の施策の一環として2月に実施した。実験で利用したコスト最小型ルート配送最適アルゴリズムは配送先やトラックに積む荷物の内訳などを踏まえて、総走行距離やコストが最小になる配送計画を自動で導き出す。「トラック1台で荷物を1拠点に配送する」「複数のトラックに荷物を分割して1拠点に配送する」といった様々な配送パターンを踏まえた配送計画を導き出せる特徴を持つ。

実証実験ではこのアルゴリズムが導き出した配送計画で実際に配送をしてみたところ、問題なかったという。ロンコ・ジャパンは「属人的なスキルや経験といったルート配送計画の課題の解決策としてこのアルゴリズムは有効だ」としている。OKIはこの実証実験の結果をさらに分析していき、このアルゴリズムを2021年度中に実用化していくことを目指す。

(日経クロステック/日経コンピュータ 西村崇)

[日経クロステック 2021年3月15日掲載]

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