JPR、群馬大学/数学・数理活用、共同輸送マッチング技術を開発

2021年10月21日 

日本パレットレンタル(JPR)と群馬大学は10月21日、多数の輸送ルートが登録されたデータベースの中から、効率が高い共同輸送の組み合わせを瞬時に列挙して提案する、共同輸送マッチング技術を開発したと発表した。

今回開発した技術では、数学分野で知られる「距離の公理」など、背後に潜む不等式を上手く活用し、正確さを犠牲にすることなく探索する範囲を絞り込む。1台のトラックで、3本の輸送を逐次的に処理する三角輸送、3本の輸送を混載して同時に運ぶ混載輸送に対応し、効率性が高く協力することでメリットが得られる輸送ルートの組み合わせを瞬時に提示することが可能になった。

この技術は、JPR が提供する共同輸送マッチングシスム“TranOpt”にコアエンジンとして搭載され、10月21日に一般ユーザー向けのサービスを開始した。この技術以外にも、共同輸送を行う際の輸送運賃の予測値と、協力企業間での公平な費用負担を表示する機能を付加するなど、数学・数理科学分野の英知を活用している。

<三角輸送(左)と混載輸送の輸送ルートの組み合わせ>
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効果面では、匿名化された約1万7000本の輸送データを用いて、効率が良い三角輸送と混載輸送を列挙する実験を行った。指定する条件によって応答時間は変わってくるものの、単純な総当たりに比べて、三角輸送の探索の場合は 4000 倍速く 、混載輸送の探索の場合は 1500倍速く 、条件を満たす組み合わせを正確に列挙することができた。この技術を活用することで、1ユーザーからの複数のマッチング依頼や、複数ユーザーからの相次ぐマッチング依頼に瞬時に応答することができる。

なお、「物流危機」が叫ばれる昨今、トラックドライバー不足が顕在化しつつあるなか、物流産業における労働生産性の向上は喫緊の課題となっている。しかし、トラックの積載効率は40%未満(トラックの荷台には4割しか荷物が積まれていない)と依然として低い水準にとどまっており、その要因の一つは長距離輸送における復路の空車回送にある。

JPR はこれまで、異業種企業による共同輸送など、より少ないトラックでより多くの荷物を運ぶ取り組みを支援してきた。さらに、このような取り組みを物流業界全体に展開させる仕組み作りが重要であると考え、2019年10月に群馬大学と共同で、AI技術を活用した共同輸送マッチングシステムの開発に着手したもの。

この開発は、2019年10月から2021年3月まで、新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)「Connected Industries 推進のための協調領域データ共有・AI システム開発促進事業」の助成を受けている。

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