「これまで以上に安定した配送ができる」システムをアルフレッサとヤマト運輸が開発：ビッグデータとAIで配送業務を最適化

アルフレッサとヤマト運輸は、ビッグデータとAIを活用した、配送業務量を予測するシステムと配車計画を自動作成するシステムを開発し、導入を開始した。配送生産性を最大20％向上させることができ、走行距離とCO2排出量を最大25％削減できるという。

[＠IT]

　アルフレッサとヤマト運輸は2021年8月3日、ビッグデータとAI（人工知能）を活用した「配送業務量予測システム」と配車計画を自動作成するシステムを開発し、導入を開始したと発表した。

システム導入後の配送イメージ（出典：ヤマト運輸）

　アルフレッサとヤマト運輸は、生産年齢人口の減少によって「長距離ドライバーの負担が増加していること」や新型コロナウイルス感染症（COVID-19）拡大に伴い、「医薬品の不足が発生していること」「対面で実施する医薬品の検品作業が医療従事者の負担になっていること」に課題を感じていた。そこで、効率的な配送計画を立てることによってこれらの課題を解決できると考えた。

「パッケージ納品」で対面作業を削減

　アルフレッサとヤマト運輸が開発した「配送業務量予測システム」は、配送に関連する「販売」「物流」「商品」「需要トレンド」といったデータ（ビッグデータ）をAIで分析し、注文数や配送発生確率、納品時の滞在時間といった「顧客ごとの配送業務量」を予測する。

　「配車計画システム」は、予測情報と、ヤマト運輸に蓄積された物流や配車に関するノウハウ、渋滞などの道路情報を基に配車計画を作成する。アルフレッサとヤマト運輸は「配送業務量が多いときにはヤマトグループが持つ配送リソースを利用できるため、これまで以上に安定した配送ができる」としている。

　アルフレッサとヤマト運輸は、これらのシステムによって「配送生産性を最大20％向上させることができ、従来の固定化された配送ルートではなく日々の業務量に応じた最適な配送コースを設定することで走行距離とCO2排出量を最大25％削減できる」としている。

　また、デジタル機能を活用して事前に検品する「パッケージ納品」によって、医療機関に医薬品を納品する際の対面での検品を不要にして、医療機関での対面作業時間を最大20％減らせるという。開発したシステムは2021年8月に、アルフレッサの首都圏の支店を対象に導入を開始し、その後、全国の支店に順次拡大する予定だ。