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ICCサミット KYOTO 2018 スタートアップ・カタパルトに登壇し、見事優勝に輝いたオプティマインド 松下健さんの【オプティマインドは、AIによるルート最適化で”ラストワンマイル”の物流に革命をもたらす】プレゼンテーションの文字起こし記事をぜひご覧ください。
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ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。毎回200名以上が登壇し、総勢800名以上が参加する。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うエクストリーム・カンファレンスです。次回 ICCサミット FUKUOKA 2019は2019年2月18日〜21日 福岡市での開催を予定しております。参加登録はICCサミット FUKUOKA 2019をご覧ください。
ICCサミット KYOTO 2018のプレミアム・スポンサーとして、IBM BlueHub様に本セッションをサポート頂きました。
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【登壇者情報】
2018年9月4日〜6日開催
ICCサミット KYOTO 2018
Session 1A
STARTUP CATAPULT スタートアップの登竜門
Supported by IBM BlueHub
(プレゼンター)
松下 健
株式会社オプティマインド
代表取締役社長
1992年生まれ、岐阜県岐阜市出身。岐阜県立岐阜高校卒業。名古屋大学情報文化学部を卒業し、名古屋大学大学院情報学研究科数理情報学専攻博士前期課程修了。現在、博士後期課程に在籍中。専門は組合せ最適化アルゴリズム。特にコンテナへの荷物の詰込最適化問題や、配送計画問題の研究に従事。研究と実社会の乖離を埋めたいという想いから、2015年に合同会社オプティマインドを創業。2018年2月に、日本郵便とサムライインキュベートによるオープンイノベーションプログラムで全国105社の選考の中から「最優秀賞」を獲得。2018年6月に、複数の事業会社から数億円の資金調達に成功。オプティマインドでは、経営全般、営業、サービス設計、最適化アルゴリズム設計などを行う。
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▶「ICC KYOTO 2018 スタートアップ・カタパルト」の配信済み記事一覧
松下 健氏(以下、松下) 皆さんこんにちは、オプティマインドの松下健と申します。
「物流に、革命を。」ということで、現場にとって「本当の」最適化革命を起こし続けるベンチャーです。
名古屋大学発、人工知能×物流のテックベンチャー
まず、会社についてご説明します。
我々は、名古屋大学大学院 柳浦研究室において、「組合せ最適化アルゴリズム」というものを研究していました。
また、名古屋は自動車産業と物流のハブとして知られています。
そこで我々は、AI×物流の名古屋大学発テックベンチャーとして発足しました。
「どの車両に、どの訪問先を、どの順番で回らせるか」という、配送ルート最適化のAI開発を行っています。
皆さんご存知の通り、宅配便の数は日々増加しているため、配送が複雑化しています。
一方で、ドライバー不足が取りざたされており、10年後にはドライバーが24万人不足すると言われています。
また、今の段階で既に、労働時間もどんどん増加しています。
実際の現場の話をすると、多くの会社では、未だに人の手によるルート作成が行われています。
システム導入が進まなかった理由は、大きく3つありました。
・考慮できない制約条件
・計画したルートと実際の走行時間の乖離
・システム買い切り価格の存在
これらが企業のサイズに合わせたシステム導入を妨げるといった問題です。
配送現場の課題を解消する“Loogia（ルージア）”
そこで弊社が提案するのが、配送ルート最適化クラウドサービス“Loogia（ルージア）”です。
Loogiaでは、ログイン画面でログインした後、エクセルファイルなどをアップロードして頂きます。
もちろん、ウェブからの登録も可能です。
ドライバー情報やデポ情報などを登録して頂くと、プロジェクト一覧が作成されます。
最適化ボタンを押すと配送ルートが表示されます、「どのドライバーが、どう回れば良いか」を視覚的に訴えるUIとなっています。
10台100箇所、5台60箇所のように、ケースに合わせてルートの最適化ができます。
ドライバーへのルート案内も可能で、Uターンを回避するルートやUターン、訪問先に対して左付けにする案内も行います。
これは実際の導入風景です。
「ルート最適化って当たり前だよね」を目指したいと思っています。
ターゲットとする業界は、宅配はもちろん、宅食、自動販売機、酒販、薬品卸、LPガスです。
先ほどプレゼンされた、600さんとCLASさんもターゲットとなるかなと感じています。
また、現在では日本郵便と実証実験を進めています。
ルート作成時間が44分から6分に、さらに実配送時間が12分削減され、合計50分の短縮ができました。
宅配は、6分で大体1つの荷物を配送できると考えられており、1個あたりが200円前後ですので、（1日3便、それぞれ50分の短縮が見込まれたと仮定して）1ヵ月で144,000円の増益が可能になります。
もう1つの酒販会社のケースでは30分の削減に成功し、1人あたり月々約22,000円の人件費削減ができました。
配送データ蓄積により、更なるルート最適化へ
Loogiaは、データが入力されて最適化して終わりではなく、最適化をした後、実際にドライバーが走ったデータを蓄積して学習させます。
まず、停車位置です。
ドライバーは配送する際、どこに停車しているのか？
これは運転禁止区域を避けたり、周辺住民からのクレームを防ぐために、とても重要な情報です。
2つ目が、停車時間です。
配送にかかった時間についての情報を、次回以降に活かします。
3つ目が走行速度です。
Googleマップで10分と表示されていたルートでも、走行速度によっては15分かかるかもしれません。
会社ごとに、こういった情報を蓄積します。
最後に、走行経路です。
よく使う道や、ドライバーが避ける交差点などの情報を蓄積します。
これらの情報を基に、会社ごとに最適化を行ってパーソナルマップを作成するのではなく、全ての会社でノウハウを共有するモデルです。
つまり、「企業を超えた配送地図の共創」を行うのです。
これぞまさにICC、Industry Co-Creationではないでしょうか。
導入メリットは、配送コスト削減、労働時間是正、ノウハウ共有です。
価格は、車両台数、訪問先数、計算規模によって変わります。
例えば、10台で40訪問先で1台ずつ計算をする場合、月額32,000円です。
200台の車両がある場合、28万円程度です。
費用対効果については、先ほどの例をとると、4.68から10.48のROIを見込んでいます。
日本、そして世界の配送現場を最適化する
我々は現在「Phase0」のステップにいると考えています。
まず、IT化、最適化を普及する必要があります。
そして実績を集積した後、AIによる自動配車が実現可能になると考えています。
その先に来たるものは、自動運転、ライドシェア、移動店舗、マイクロマーケットですが、その際、我々こそが、最適化されたプラットフォーム、インフラでありたいと思っています。
弊社は、社員の平均年齢が27歳で、90％がエンジニアです。
また、名古屋大学の柳浦先生に、技術顧問としてついて頂いています。
弊社のモチベーションは、「数％でもいいので、日本の、世界の配送現場をアルゴリズムの力で、ちゃんと最適化すること」です。
それが私たちの使命であり、革命だと思っています。
ありがとうございました。
(終)
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編集チーム：小林 雅／戸田 秀成／上原 伊織／尾形 佳靖／大塚 幸
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