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ソフトバンクと九州大、AIとIoTでLPガスの残量予測し配送計画最適化へ

ソフトバンクと九州大、AIとIoTでLPガスの残量予測し配送計画最適化へ

フィールドテスト開始、来春めどに実用化目指す

ソフトバンクと九州大学は9月13日、AIやIoTを活用したLPガス容器の配送最適化に関するフィールドテストを、LPガス販売事業などを手掛けるアイエスジーと連携し、9月20日に始めると発表した。

ソフトバンクは、IoT機器向け無線通信規格「Cat. M1(カテゴリーエムワン)」と、ガスメーター間の通信を行う「Uバスエア」の2種類の通信方式に対応した「LPガススマートメーター向け通信ボード」を開発し、19年5月からLPガスメーターのメーカーに提供している。通信ボードは、LPガスのスマートメーターに内蔵・外付けすれば検針データなどのさまざまな情報を毎日自動で収集できるため、検針・保守業務の効率化に向けて導入が進んでいる。

一方で、LPガス容器の配送業務は、配送員の高齢化や人材不足が課題となっている。ソフトバンクは通信ボードを通して収集できるデータなどを活用し、AIによるLPガス容器内の残量予測や、最適な配送計画・ルートの策定を行うサービスの実用化に向け、先端的な数理モデルでAIを進化させる研究を行っている九州大学マス・フォア・インダストリ研究所(九州大学MI研究所)と昨年5月から共同研究を続けてきた。

LPG容器の配送最適化実現には、スマートメーターから収集できるデータや、LPガス事業者が保有する人員・車両情報などを基に、ガスの残量を予測して配送計画を立てた上で、効率的な配送ルートを策定する必要がある。一連の流れをAIで自動化・効率化するため、九州大学MI研究所が、ガスの残量予測モデルと配送計画・ルート策定モデルの2つのAIモデルを作成し、ソフトバンクが両モデルをワンストップで活用できるシステムを開発した。

これまで配送員は自身の勘や経験によって配送計画やルートを策定していたが、両者は同システムから出力された配送先リストや配送ルートをスマートフォンで確認するだけで容器を効率的に配送することができるようになると見込む。

今回のフィールドテストは、これまでの共同研究の結果を実際の配送現場で検証することを目的に実施する。ソフトバンクは、フィールドテストを含む共同研究の結果を基にシステムの改善を行い、来春をめどにLPガス容器の配送最適化サービスとして実用化を目指す。

(画像はプレスリリースより引用)
(ロジビズ・オンライン編集部)

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