アスクル、電気通信大学とタイムインターメディアがAI最適化に向け協働実証実験を開始

アスクル、電気通信大学およびタイムインターメディアは1日、AI分野における進化計算(遺伝的アルゴリズム)の手法を用いて、物流センターの在庫配置最適化アルゴリズム開発のため、協働で実証実験を開始すると発表した。アスクルと電気通信大学が在庫配置に関する最適化アルゴリズムを研究開発し、タイムインターメディアは同アルゴリズムの高速化の実現に取り組む。

本実証実験は、アスクルが全国に物流センターを構えて在庫配置していることで、一つのオーダーにつき複数の物流センターからの出荷による荷物の個口別れの発生を解消するために産学連携して行うもの。

電気通信大学情報理工学研究科情報学専攻の佐藤寛之准教授とアスクルは、2019年から物流センター在庫品の配置を最適化するアルゴリズム開発の共同研究に取り組み、進化計算の改良を重ねてきた。さらに、膨大な出荷実績データを対象とする進化計算の実現に必要な高速化についてはタイムインターメディアが協力することで、今回実証実験を開始する運びとなった。

昨今のEC 需要の急拡大に伴いアスクルの物流センターにおいても出荷量が増加していることから、物流センターの高度自動化を加速、あわせて生産性向上を図るため、積極的に物流現場の DX を促進している。アスクルでは従来、一つのオーダーに対しては無駄のないひと箱で受け取れるような出荷形態をとっているが、全国9カ所の物流センターをまたぎ在庫している商品の影響で、複数の物流センターからの出荷により複数個口で配送になる場合もある。荷物を受け取る顧客の手間はもちろん、複数センターからの遠距離配送による配送費の増大も課題となる。

アスクルではこうした課題を解消するために2019年から電気通信大学で人工知能(AI)分野における進化計算アルゴリズムを研究している佐藤寛之准教授とともに、物流センター在庫品の配置を最適化するアルゴリズム開発の共同研究に取り組んできた。

物流センターの在庫容量や出荷能力、各商品の在庫量、膨大な出荷実績データなどを進化計算により最適化することで商品ごとの適切な在庫配置を算出でき、各物流センターの在庫量を抑制し最適な配置とすることが可能になる。さらに、膨大な出荷実績データを対象とする在庫配置最適化の実現に不可欠な進化計算の高速化をタイムインターメディアが推進し、荷物の個口割れを低減、遠距離配送費を削減、在庫量の抑制、配送効率向上が実現する。

実証実験期間終了後は引き続き効果検証を行い、2022年7月までに全国の物流センターにおける在庫配置を常に最適化し続けるシステムの開発を目指していくとしている。

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