物流事業を営むロンコ・ジャパン（本社：大阪府大阪市）は、ルート配送をAIで効率化する実証実験を実施した。車両13台の配送総走行距離を、人手で策定した配送計画よりも1日あたり約300km削減した。沖電気工業（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」を使って配送計画の最適解を算出した。沖電気工業が2021年3月15日に発表した。
ロンコ・ジャパンは2021年2月、物流のルート配送をAIで効率化する実証実験を、沖電気工業とともに実施した（図1）。実際の配送案件を対象に、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」を使って配送計画を算出した。
図1：沖電気工業が開発しロンコ・ジャパンが採用した「コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム」のイメージ（出典：沖電気工業）拡大画像表示
配送計画は、配送要件の確定から配送開始までの限られた時間内で策定した。この結果、車両13台の配送総走行距離が、配送計画の策定に熟達した人手による算出結果よりも1日当たり約300km少ないことが確認できた。実際に配送し、選定したルートで走行上の問題がないことも確認した。
コロナ禍において、物流の需要は急増し、物流コストも増加傾向にある。今回の1日13台のケースで試算すると、燃料代を年間で約360万円削減できる計算になる。また、CO2排出量も年間で約440kg削減できる計算になる。
今回のルート配送計画の自動作成については、2021年度中の実用化を目指す。
OKIが今回開発した「コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム」は、配送計画（配送先と順番、車両への荷物積載の内訳）に基づいて、配送総走行距離を最小化する解を自動で導出するアルゴリズムである。
これまでも車両の配送ルートを最適化するサービスはあったが、複数車両で荷物を分割配送するような複雑なケースでは人手に頼らざるを得ず、計画の出来にも優劣が生じていた。
今回開発したアルゴリズムは、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、各種の配送パターンの条件を自動で分析しながら、走行距離とコストが最小となる最適解を算出できる。
