配送ルート作成の属人化を高速計算技術で解消、ニトリ全国80拠点の配車最適化

トラックの積載量、ドライバーの作業時間、走行距離という現場の制約を、そのまま計算の入力として定義した点がまず効いています。担当者が経験で折り合いをつけていた条件を、機械が扱える形に書き出す作業は地味ですが、ここが曖昧なままだと出てくるルートは現場で使えません。この事例では現場の複雑な条件を考慮したうえで最適解を導く形がとられており、人の判断の中に埋もれていた前提を外へ取り出す工程が、設計の起点になっていたと見ています。

新しいツールを別に立てるのではなく、すでに動いている配車システムの中へ最適化技術を組み込んだ構成も、実運用を成り立たせた要素でしょう。配車は毎日決まった時刻までに終えなければならない業務であり、別の画面で計算して結果を手で移し替えるやり方では、短縮したはずの時間が戻ってきません。業務の流れの中に計算機能を置いたことで、全国80カ所という規模でも同じ手順で回せる形になっています。

用途に対する技術の選び方も、この取り組みの要点です。配車は、どの荷物をどの車に載せ、どの順に回るかという組み合わせの問題であり、文章を作る種類のAIではなく、選択肢の海から条件を満たす解を高速に探す計算に向いた技術が要ります。組み合わせ最適化に強い基盤を軸に据えた判断は、解きたい問題の形から逆算して手段を決めた選択だったと考えられます。