OKIは3月15日、ロンコ・ジャパンの協力を得て物流分野におけるルート配送の効率化に対するOKIのAI技術の有効性を実証実験により確認したことを発表した。
OKIはAIを用いた最適化技術により、配送計画に基づく配送総走行距離を最小化する解を自動で導出する「コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム」を開発した。
これまで、車輛の配送ルートを最適化するサービスはあったが、複数車輌で荷物を分割配送するような複雑なケースでは人手に頼らざるを得ず、計画のできにも優劣が生じていた。
本アルゴリズムは、1拠点に1台で一括配送するケースから複数車輌で荷物を分割して配送するケースまで多様な配送パターンの条件を自動で分析しながら、走行距離、コストが最小となる最適解を算出できるのが特長となっている。
2月にした実証実験では、ロンコ・ジャパンの実際の配送案件において、配送要件の確定から配送開始までの限られた時間内で配送計画を策定し、本アルゴリズムによる計画に基づいた車輌13台の配送総走行距離が、配送計画の策定に熟達した人手による算出結果よりも1日当たり約300km少ないことが確認できた。
さらにアルゴリズムの策定した計画に則って実際に選定したルートで配送し、走行上の問題がないことも確認した。
コスト最小型ルート配送最適アルゴリズムを適用することで、今回の1日13台のケースで試算すると燃料代は年間約360万円のコスト削減が可能となる。また、走行距離の最適化および短縮により、年間約440kgのCO2排出量削減が可能となるとのこと。
今後OKIは実証実験の結果をさらに分析して、本アルゴリズムを実装したルート配送計画自動化の2021年度中の実用化を目指すとしている。また、こうしたAI技術を物流分野のみならず、最適化を必要とする多様な分野に広げていくとのこと。
