コストやCO2削減、ドライバーの拘束時間など考慮、他社との共同配送にも対応へ
AIを活用した計画立案システムなどを手掛けるグリッドは1月22日、鉄道・海上・陸上と異なるモードをまたぐ複合輸送をまとめて効率化できるシステム「ReNom multiModal」の開発に着手したと発表した。
「2024年問題」を受け、トラック輸送の効率化やモーダルシフト対応の需要がさらに増しているのに対応。物流事業者や荷主企業の物流効率化を後押しできるようにするのが狙い。
新システムは年間にそれぞれの輸送リソースをどの程度活用するかの前提を置いた上で、マルチモーダルでコストやトラックドライバーの拘束時間などを最適化した配送計画を自動的に立案することを想定しており、2024年度中に完成、サービス提供開始を目指す。
新システムのイメージ
グリッドは「既にデータ検証において効果的な運⽤ができることを確認しており、今後はマルチモーダルによる効率化を⽬指す荷主企業との協業を通して実運⽤を⽬指す」と説明している。サービス開始から3年間で10億円の売り上げを計画している。
グリッドは、マルチモーダルの輸送を進める上で、積み替えが生じることによる荷崩れなどの品質低下、コストアップ、災害や悪天候による輸送障害への対応といった課題を抱えていると指摘。人手を使って各モードを一元管理し、最適な輸送計画を考えるのはハードルが高いとみて、新システムの開発に踏み出した。
グリッドは既に、内航船・外航船、トラック、鉄道のそれぞれのモードで最適な輸送計画の立案を支援するシステムを運営している。各モードで培った経験とノウハウをつぎ込み、マルチモーダルでも最適な輸送を可能にするシステムの確立を目指す。共同配送にも対応する予定。
デジタル空間で大規模なシミュレーションが可能な技術「デジタルツイン」を活用。生産・備蓄・需要の各拠点と輸送リソースを再現して、AIを駆使し、どのルートを使うのが最も輸送ストップなどのリスクが低いか、コストを最小化できるか、トラックドライバーの拘束時間に関する法規制をクリアできるかといった要素を加味、計算することを想定している。
災害などが起きた際に代替ルートを確保しやすいかどうかや、温室効果ガス削減を進められるかどうかについても反映させた計画を立案するという。
輸送計画を実行した結果は可視化し、不十分だった点を学習して次の計画策定時にはより精度を上げられるようにする。
オンラインで同日、記者会見したグリッドAI事業本部コンサルティンググループの小林朋弘SCMコンサルタントは「2024年問題は25、26年の対応が重要になると考えている。一気に社会問題を解決するための一助になることができる」と述べ、新システムの普及に注力する姿勢を示した。
オンラインで会見する小林氏（いずれもグリッド提供）
（藤原秀行）
