独自AIで算出する配車計画に個社の運行実績を加味、より実態に即した計画実現
ライナロジクスとtraevo（トラエボ）は4月16日、完全AI自動配車システム「LYNA（ライナ） 自動配車クラウド」と動態管理プラットフォーム「traevo」を連携させた新機能の提供を同日開始したと発表した。
「LYNA 自動配車クラウド」は配車計画の作成に独自AIを活用、車両台数や燃料費などの輸配送コストを重視した利益の出せる配車計画を高速で立案する。配車に要する人材不足に対応できるようにするのが狙い。
一方、ユーザーからは計画と運行実態で移動経路・時間に差があり、計画通り車両を運行することが難しいとの声が出ていた。運行時に計画で想定していない渋滞に遭遇したり、ユーザーが車両や荷物に合わせ遠回りでも安全な経路を選択するといった行動を取ることが原因の一つという。
この課題を解決するため、運行実績データからエリア間の移動時間を機械学習し、計画上の移動時間を実態に近い時間に補正する「移動時間の機械学習」機能を実装している。
今回の機能追加では機械学習の教師データを外部から取り込んで利用できるようになり、その第一弾として「traevo」の運行実績データを取り込めるようにした。
「traevo」との連携により、「traevo」が収集する自社・配送委託先が実際に走行した運行実績データを配車計画に反映できるようになり、より実態に即した移動時間補正を行うことが可能になるとみている。
「LYNA 自動配車クラウド」ユーザーは自社が管理する車両の「traevo」運行実績データを利用することで、より個社の事情に合わせた配車計画にブラッシュアップしていくことが期待できる。
運行実績のCSVイメージ
（藤原秀行）※いずれもライナロジクスとtraevo提供
