計画策定の時間を50%以上削減、太平洋セメントがAIで組む船の輸送計画

配船の難しさを担当者の熟練度の問題ではなく、条件をどう書き出すかの問題として捉え直した点が、この取り組みの起点にあります。積載量、航路、各物流拠点の在庫水準、そして船員法に沿った船員の勤務条件は、いずれも熟練担当者が頭の中で同時に見比べていた要素です。それらを機械が扱える制約として明文化できたからこそ、10の1,400乗という規模の組み合わせが、初めて計算の対象に載ったと考えられます。

目的を輸送コストの一点に絞らなかった設計も効いています。費用だけを最小にする計画なら解きやすい一方、拠点の在庫が薄くなったり、船員に無理のかかる行程になったりすれば、現場では採用されません。適正在庫の実現と船員法への対応を最初から要件に含めたことが、机上の最適解ではなく実際に回せる計画を出すための条件になったのではないでしょうか。

荷主である太平洋セメントと、AI技術を提供するグリッドが共同で開発にあたった役割分担にも触れておきたいところです。どの条件を外してはいけないかという判断は輸送を担う側にしか持ちえず、膨大な組み合わせを解く技術は開発側にあります。加えて両社は運用開始後もシステムの高度化を続ける方針で、計画業務のように前提条件が変わり続ける領域では、作って終わりにしない構えが精度を保つ鍵になります。