物流クライシスを救うテクノロジー
私たちの会社が目指している「物流クライシスから日本を救う」というミッション、特に「ラストワンマイル」という、物流の最後のピースをどうにかしようという取り組みって、本当に大切だし、非常にやりがいがあるなって日々感じています。
テクノロジーの力を使って、これまで人の勘や経験に頼りがちだった部分を、もっとスマートに、もっと効率的に変えていく。この大きな流れのど真ん中にいられるのは、やっぱり刺激的です。色々な課題がある中でも、最近個人的に「これは面白い！」って夢中になっているのが、「配送ルートの最適化」というテーマなんです。
なぜルート最適化に惹かれるのか
なんで僕がこんなにルート最適化に惹かれるかというと、これって単なるコスト削減の話だけじゃないからなんです。もちろん、最短距離で回れればガソリン代も時間も節約できて、経営的には最高です。でも、「2024年問題」でドライバーさんの働く時間が限られてくる中で、いかに無理なく、効率的に荷物を届けきるかというのは、もう業界全体の死活問題なのです。
この問題、実はコンピュータサイエンスの世界では「巡回セールスマン問題（TSP）」とか、もっと複雑な「配送計画問題（VRP）」として昔から研究されてる古典的だけど超難解なテーマで。例えば、いくつかの配送先を一番効率よく回るルートを見つけるコードって、Pythonのライブラリを使えばこんな風に考えられるんです。
# Google OR-Toolsを使った簡単な配送計画問題の例
from ortools.constraint_solver import routing_enums_pb2
from ortools.constraint_solver import pywrapcp
def create_data_model():
"""問題のデータを格納します。"""
data = {}
# 配送先の座標（例）
data['locations'] = [
(457, 296), (200, 440), (340, 150), (550, 400), (100, 500),
(500, 300), (350, 600), (250, 200), (600, 100), (400, 550)
]
data['num_vehicles'] = 1 # 車両は1台
data['depot'] = 0 # デポ（出発点）は最初の場所
return data
def main():
"""問題解決のエントリポイント。"""
data = create_data_model()
manager = pywrapcp.RoutingIndexManager(len(data['locations']),
data['num_vehicles'], data['depot'])
routing = pywrapcp.RoutingModel(manager)
def distance_callback(from_index, to_index):
from_node = manager.IndexToNode(from_index)
to_node = manager.IndexToNode(to_index)
return abs(data['locations'][from_node][0] - data['locations'][to_node][0]) + \
abs(data['locations'][from_node][1] - data['locations'][to_node][1])
transit_callback_index = routing.RegisterTransitCallback(distance_callback)
routing.SetArcCostEvaluatorOfAllVehicles(transit_callback_index)
search_parameters = pywrapcp.DefaultRoutingSearchParameters()
search_parameters.first_solution_strategy = (
routing_enums_pb2.FirstSolutionStrategy.PATH_CHEAPEST_ARC)
solution = routing.SolveWithParameters(search_parameters)
if solution:
print(f'Objective: {solution.ObjectiveValue()}')
if __name__ == '__main__':
main()これはあくまで単純化した例ですけど、こんな風にロジックを組み立てて最適解を探していくアプローチって、非常に面白いと思いませんか？
AIと機械学習がもたらす新しいステージ
最近では、AIや機械学習の進化で、このルート最適化も新しいステージに入ったなと感じています。昔はただ地図上の距離だけで計算していたのが、今やリアルタイムの渋滞情報、工事情報、天気、さらには「この道は午前中混む」みたいな過去の膨大なデータからAIが通行時間を予測してくれる。
それに、お客さんの「午前中必着」みたいな時間指定や、荷物のサイズや重さ、トラックの積載量まで考慮して、複数の車両にどう荷物を割り振って、どんな順番で回らせるのがベストか、なんていう超複雑な計算を瞬時にやってのけるんです。
例えば、FedExやUPSのようなグローバルな物流企業は、自社で開発した高度なAIシステムで、年間数億ドルものコストを削減しているなんて話もあります。
三方良しの未来へ
結局のところ、ルート最適化技術が目指すゴールって、単なる効率化じゃないんだと思うんです。最適化されたルートで走ることで、ドライバーさんの無駄な運転時間や待機時間が減って、心身の負担が軽くなる。これが一番大事なこと。
そして、走行距離が短くなればCO2の排出量も減って、環境にも優しい。企業はコストを削減できて、ドライバーさんは働きやすくなって、おまけに地球にも良い。こんな「三方良し」な世界を、テクノロジーで作れるかもしれない。そう考えると、この分野の可能性って無限大だなという印象ます。
このラストワンマイルの最前線で、ドライバーさんにとっても、荷物を待つ人にとっても、もっとハッピーな未来を作るための一員として、これからも頑張っていきたいなと、改めて強く思いました。