現場の状況に柔軟対応可能、マッチングプラットフォームの構築目指す
東京大学大学院システム創成学専攻川崎研究室と、配送管理サービス「Meech（ミーチ）」を提供するスタートアップのLOKIAR（ロキアー）は10月10日、共同配送のためのマッチングアルゴリズム開発の共同研究を開始したと発表した。
研究で得た知見はMeechに順次実装していく予定。「2024年問題」に直面し、業務効率化・省人化を強いられている物流業界の支援を強化したい考えだ。
Meechは運送会社への配送依頼や配送物のステータス管理が可能で、日々全国の多様な流通情報をMeech上に蓄積している。
配車組みに使用するデータが個社内にとどまり、有効な情報共有・活用がされていないことや、適切な配車組みには交通制限やドライバーの特性など現場のノウハウを熟知した配車担当者が依然必要とされていること、データの取りまとめがうまくできず、現状分析と改善活動後の効果測定が難しいことなどが課題となっている。
その解決に向け、LOKIARはMeechに蓄えたデータを活用し、日々変化する現場の状況を加味しながら、従来よりも効率の良い配送方法を提案する自動配送マッチング機能を実装していくことを目指す。
川崎研究室は交通工学・交通科学・交通経済学・統計学などの手法を用いて物流システム・サプライチェーン（SC）を研究しており、AIを用いたグラフ分析による経済合理性を追求した頑健なサプライチェーンネットワークの構築に携わっている。
両者はAIや組み合わせ最適化の知見を活かして、新たなマッチングアルゴリズムの開発を進める。
具体的には、短期的な流通情報（品目、物量、配送リソース、交通状況など、日による変化）から、その状況に合わせた最適な配車組みを自動で作成するサービスや、長期的な流通情報から共同配送の実現可能性の高い会社同士を自動でマッチングサービスの実用化を念頭に置いている。
（藤原秀行）※アイキャッチはLOKIAR提供
