実証実験で1日当たり配送総走行距離を300キロメートル削減
沖電気工業（OKI）は3月15日、物流企業のロンコ・ジャパン（大阪市東成区）と連携し、今年2月にAI（人工知能）を活用したルート配送計画自動化の実証実験を行い、有効性を確認したと発表した。
ロンコ・ジャパンが推進するルート配送計画の自動化とコスト最小化の取り組みの一環として、OKIが開発した「コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム」で配送計画の最適解を算出。その結果、車両13台の配送総走行距離を、人手で配送計画を策定した場合より1日当たり約300キロメートル削減することができたという。
OKIは「新型コロナウイルスの感染拡大下で物流の逼迫が社会課題となる中で、AIによるDXでその緩和に資するものであるとともに、配送に伴うCO2排出量の削減にも貢献することが期待される」と説明。実証実験の結果をさらに分析し、アルゴリズムを実装したルート配送計画自動化を2021年度中に実用化することを目指す。AI技術は物流分野に加え、最適化を必要とする多様な分野に広げていきたい考えだ。
OKIのアルゴリズムは1拠点に1台で一括配送するケースから、複数車両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ことが特徴。実証実験では、アルゴリズムの策定した計画に則って実際に配送を行い、選定したルートで走行上の問題がないことも確認した。
OKIは今回実施した1日13台のケースで試算すると燃料代は年間約360万円の節約が可能と試算。走行距離の最適化・短縮で年間約440キログラムのCO2排出量削減にもつながると見込む。
アルゴリズムの概要（OKIプレスリリースより引用）
（藤原秀行）
