【物流DX】生成AIでトラックの積載率を向上させる方法
物流業界の課題としてよく取り上げられるものの1つに、積載率の低さが挙げられます。積載率とは、輸送効率を表す指標の１つで、「トラックの最大積載重量に対して、実際に積載した貨物の重量の比率のこと」を指します。
実態として積載率の平均は40%と言われており、荷物の種類によって同じトラックに乗せられないというルールや、納期の関係から低い積載率で稼働せざるを得ないなど、様々な要因が絡み合っており改善されづらいというのが実情です。
しかし仮に積載率の改善ができたとしたら、従来より少ないトラック台数でより多くの荷物を運ぶことができるため、1台のトラックを稼働させるコストは同じでも、売上が大きくなります。
そこで今回は生成AIを活用して、積載率を向上させられないか考察してみました。
既存のAIを用いた積載率改善のソリューション
積載率の向上を考察するにあたり既存の取り組みを調査していたところ、豊田合成会社のソリューションを発見しました。
簡単に要約すると、カメラでトラック内の撮影を行い、AIの画像解析を用いてトラック内の積載量を算出することで、積載率の低い路線や便を抽出する、というものです。
従来は、各運行路線の担当者が目視確認をして積載量を算出していたため、担当者の経験年数による判断のばらつきや確認できるトラック台数に限界がありました。一方でAIの画像解析であれば24時間撮影ができますし、正確な積載量が算出できます。
これにより、見込みでは年間4,400便の運行本数の削減が可能となり、140トンのCO2削減につながるとのことです。
これ自体は環境改善や配送コストの削減につながる、意義のある取り組みだと思います。ここからさらに高度なオペレーションを構築するために生成AIを活用すると、より業務を自動化した形で積載率の向上が見込める可能性があります。
以下の章では、筆者なりの考察を紹介します。
生成AIを用いた積載率向上の考察
豊田合成会社のアプローチは、「積載率の低い便を抽出するところまでをAIが担う」というものです。そこから先の荷物の移動や構成は手動で行う必要があります。
一方で生成AIを用いたアプローチでは「積載率の低い便が出てこないように、積載率が高くなるような荷物の構成をAIに算出させる」というやり方が可能なのではないかと考えています。
具体的な手順としては、以下の2つです。
続きはこちらのメディアに記載しています。
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