ビッグデータからトラック運送に最適なルートを予測するサービスを提供 DATAFLUCT：関連する構造化／非構造化データをデータレイクに集約

DATAFLUCTは、トラック運送に最適なルートを最適なタイミングで予測するサービス「DATAFLUCT route-optimization.」の提供を開始する。

[＠IT]

　DATAFLUCTは2020年10月9日、トラック運送に最適なルートを最適なタイミングで予測するサービス「DATAFLUCT route-optimization.」の提供を開始した。GPSによって配送実績を収集し、稼働可能なトラックの台数や運転手の人数、荷物量、配達先の数、配達希望時刻などの配送条件データと、天候や交通情報といった外部のリアルタイムデータを組み合わせて予測する。

DATAFLUCT route-optimization.の概要図（出典：DATAFLUCT）

GPS、過去の交通情報、気象情報などをデータレイクに蓄積

　日本の物流業界は現在、トラック運転手不足が顕在化している。さまざまな要因があるが、従事者の高齢化や、貨物の小口化と多頻度化による作業量の増加が大きな要因になっているという。こうした背景から、「労働時間の短縮」は各事業者の取り組まなければならない喫緊の課題になっている。

　DATAFLUCT route-optimization.は、こうした課題を抱える運送業や卸売業、ネットスーパーなど自社配送を行う小売業、工場直送を行う製造業で、既に配送データを収集している企業を対象としたサービスだ。構造化／非構造化を問わず多種多様なデータをデータレイクで一元管理し、配送条件データと過去の交通情報や気象情報を組み合わせたDATAFLUCT独自のアルゴリズムによって、最適なルートを予測する。

　DATAFLUCTは「最適な配送計画の実行により、トラックの稼働率向上や配送時間の短縮、人員配置の最適化、人員コストの削減などを実現し、企業収益の最大化や運転手の勤務環境改善に貢献する」としている。