全国に巨大配送網を有する大手物流事業者A様では、現場の経験に基づき決定した配送網を長く採用してきていました。
しかし、道路・建物の環境変化によって、必ずしも現状最適な経路となっていないのではないか、という問題意識がありました。
Nishikaより、移動経路の最適化技術を提供いたしました。移動経路の最適化は巡回セールスマン問題という1つの研究分野としても知られ、厳密解の取得は現実時間では難しい問題ですが、NearestNeighbor法、2-opt法などを用い最適に”近い”経路を算出する手法が適切であると判断、ご提案いたしました。
さらに、単に移動距離が最短となる経路を発見するのではなく、できる限り街の区画ごとにまとめて移動したい、というニーズを叶えるべく、特定の移動にペナルティを与える方式でアルゴリズムをチューニングしました。
街の区画間の移動をできる限り抑えるという制約を遵守しつつ、移動距離を20%程低減することに成功しました。
現場からは、AIが現場メンバーが思いつかないルートを提示し、良いアイデアが浮かぶきっかけとなる点を評価いただきました。
