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注力分野の活動事例
物流
こんなことで
お困りではありませんか？
- 配送計画の作成に時間がかかる。ノウハウが属人化していて引き継げない
- 時間をかけて配送計画を作っても、効率的なルートを作れない
- 2024年の法改正が迫っているが、解決方法を見出せていない
ドライバー人口の減少・高齢化、規制強化による労働時間の減少（2024年問題）、燃料費の高騰、小口輸送の増加によるトラック積載率の低下など、トラック輸送には問題が山積している状況です。
早急に手を打たなければ、規制強化される2024年以降、物流崩壊に陥る危険性が指摘されています。
物流効率化のためのカギを握っているのが、配送計画の作成業務です。
これまで配送計画の作成は「勘」や「経験」に基づき行われてきました。もちろん、こうした専門スキルは素晴らしいのですが、業務が属人化してしまうリスクもあります。
また、刻々と変化する道路事情により、「勘」や「経験」に基づいた配送計画が、必ずしも効率的なものになるとも限りません。
配送会社によっては、荷物を一括で運ぶのではなく、複数の便に分けて運ぶことで総移動距離や車両数を少なく抑える努力をしている場合もあるでしょう。
こうした場面でも、「積載量」「車両数」「配送距離」など、多くの要件を考慮する必要があり、どんなに熟練した担当者でも安定して計画を立案するのは難しいのが実情です。
デジタル技術の活用で解決
こうした物流業界が抱える課題を受けてOKIは、配送計画作成をAIにより自動化するアルゴリズムを開発しました。
既存の配送ソフトでは難しい「一括で配送するか、それとも便を分けるか」「有料道路使用の判断」「任意の配送先組み合わせの除外機能」などの現場の配送ノウハウも考慮した配送計画の作成が可能です。
ここでは、コスト最小型ルート配送最適化AIの機能を紹介します。
AIによる配送計画作成
OKIの配送計画自動化アルゴリズムでは、AI技術を活用しています。
配送要件を入力すると、配送先や積載量などを考慮し、コストを最小限に抑えた最適なルートを算出します。
また、一括配送と分割配送を組み合わせるような複雑な配送計画であっても、自動で最適な計画を立てることが可能です。
アルゴリズムによる最適計画の精度を高めることで、ベテランや新人の経験差で配送計画の良し悪しが決まってしまうような事態を避けられます。
配送効率を高めることで現場の工数を有効活用でき、配送案件の拡大も期待できるでしょう。
コスト最小型ルート配送最適化AIで得られるベネフィット
コスト最小型ルート配送最適化AIで得られるベネフィットは、大きく分けて次の5つがあります。
配送計画作成にかかる時間の削減
複雑な条件を組み合わせた配送計画でも、アルゴリズムが自動で算出するため、配送計画作成にかかる時間を大幅に削減することが可能です。
配送要件を入力するだけで配車表を作成できるため、ベテランスタッフが対応できない場合にも質の高い配送計画を迅速に立案できます。
属人化せず、常に安定して配送計画作成ができるという点は、貴社の競争力の1つになるでしょう。
ドライバー間の稼働率格差の解消
配送計画自動化アルゴリズムでは、各トラックに割り当てる積載量や作業時間を均等化することが可能です。
配送プロセスの効率化が配送遅延や配送ミスの防止にも繋がり、サービス品質の向上に寄与します。
また、一部のドライバーに負荷がかかることを避け、疲労やストレスなどによる事故防止や健康被害抑制など労働環境の改善に貢献します。
労働環境の良い職場には優秀な人材も集まりやすく、競争力の向上にも繋がります。
有料道路使用のコストを削減
有料道路を使うべきか、一般道でも問題ないかを自動で判断し、配送計画に組み込みます。
あらかじめ有料道路に関するルールを設定しておくことで、区間ごとに高速道路を使うか一般道を使うかを指定することも可能です。
実証実験においては、同機能を使うことで燃料費と合わせ年間700万円近いコスト削減効果を得られました。
CO2削減効果
コスト最小型ルート配送最適化AIでは走行距離を短縮できるため、CO2排出量を減らすことも可能です。実証実験においては、年間約440kgのCO2削減効果があるというデータが出ています。
政府が打ち出した、「2050年までに温室効果ガスの排出ゼロを目指す」という方針に沿った「カーボンフリー経営」に取り組むことも可能です。
ビジネスの拡大
配送計画の効率化は、ビジネスチャンスにも繋がります。
荷主からの配送依頼を受けてから配送計画を立てるまでのフローを短縮できれば、より多くの仕事を引き受けることが可能になります。
前述の通り配送コストも削減されるため、利益率の改善にも繋がります。
それらが強みとなり、ビジネス拡大にも貢献します。
OKIの強み
量子コンピューターによる最適化
OKIの配送計画自動化アルゴリズムの根幹には、長年にわたるAI技術の開発実績があります。
配送計画自動化においては、たとえば高速道路の利用判断をAIが行っています。従来、高速道路を使うかどうかは状況に合わせて乗務員が判断していました。しかし、個人の経験や勘に基づいた判断では、ドライバーにより配送時間に差が出てしまいます。ベテランスタッフが休暇を取るなどした場合に大きなリスクとなっていたのです。
こうしたベテランスタッフにも負けない判断をAIが行うことで、より安定性の高い配送を行うことが可能になります。
長年AI技術の研究を行ってきたOKIだからこそ提供できる強みです。
事例
ロンコ・ジャパン様との実証実験
OKIは、ロンコ・ジャパン様と共に配送計画自動化アルゴリズムを使った実証実験を行っています。
2021年2月に行った実験では、同アルゴリズムによる計画と、熟練の配送計画策定のプロによる計画を比較。結果、アルゴリズムによる計画では、トラック13台分の走行距離が1日あたり約300km少ないことが確認できました。
後に追加した配送時間調整プログラムの効果もあり、燃料費と高速道路利用料の合計で年間700万円近いコスト削減効果を得られました。
CO2は、年間約440kgの削減効果が見込めるというデータも得られています。
| 走行距離 | 1日あたり約300km削減（13台分の合計値） |
| コスト | 年間約700万円削減（燃料費＋高速道路利用料） |
| CO2 | 年間約440kgの削減効果（見込み） |
詳しくは、以下のプレスリリースをご覧ください。
※熟練社員の配車技量をAI化させ、業務の属人化を解消。年間経費削減額を約2倍に拡大
ロンコ・ジャパン様との共創をもとに、コスト最小型ルート配送最適化AIを、SaaS型サービス「LocoMoses（ロコモーゼ）」として販売開始しました。パートナー様の配車システムに組み込む形で提供しております。
詳しくは、以下のプレスリリースと製品ページをご覧ください。
2024年問題の解決のために、OKIのテクノロジーを活用しませんか？
OKIは、共創パートナーとなってくださる企業様と一緒にイノベーションを創出し、事業を創り上げることを目指しています。
ここまでご紹介したソリューションは、OKIが一方的に提供するのではなく、共創パートナー様の技術やアイデアを組み合わせることでより良いものに昇華させたいと考えています。
「まだアイデアのレベルだけれど、何ができるか相談してみたい」
「自社の技術・製品を活用してOKIとできることを模索してみたい」
そのような段階でも構いませんので、まずはご相談ください。
OKIとの共創のスキーム、
当ソリューションの紹介資料をお送りします。
「まずは情報交換を」
という段階でもお待ちしております。