出光興産とグリッドは12月9日、三井物産と、数理最適化手法や機械学習・深層学習などの AI技術を活用した、「内航船による海上輸送（配船）計画の最適化」の実証実験に取り組んでいると発表した。
＜海上輸送の効率化への役割図＞
今回の実証実験ではAI技術とサプライチェーン分野の双方の知見を有する三井物産によるプロジェクト支援を通じ、日本トップクラスのテクノロジーベンチャー企業としてグリッドが長年にわたり研究開発をしてきた最先端の AI・最適化技術と、出光興産が「エネルギーの安定供給」の使命のもと、長年の事業展開により培ってきた配船オペレーションの知
見を組み合わせることで、業界に先駆けて配船計画の最適化および自動化を目指す。
実証実験は 2019年6月に開始しており、現時点でAIが輸送効率や在庫率といった複数の指標において過去のオペレーションを上回る結果を出していることを確認している。
今後は、2020年5月の実証実験終了時期を目標に、深層強化学習などの最先端AI技術を業界で初めて配船計画に活用することで、配船計画の更なる最適化・自動化・高速化に取り組む。
最終的には実際のオペレーションへのAI導入や、配船計画に留まらないサプライチェーン全体の最適化を目指す。
なお、近年、様々な分野でAI技術の活用が進んでいるが、サプライチェーン分野では熟練者の勘や経験に頼っている部分が未だ多く残っている。石油元売り業界においてもこれは例外ではなく、生産拠点から油槽所へ製品を海上輸送する配船計画を、担当者が複雑な制約条件を考慮しながら膨大な時間と手間をかけて策定していることは、業界全体の課題と認識してきたものの、こうした非常に複雑な計画業務を、コンピュータを活用して最適化・自動化させることは難しいと考えられていた。
