運送業の課題をAI活用で解決した海外企業事例

パンデミックによって加速されたトラック運転手不足は、日本だけでなく、アメリカでも物流業界へ大きな影響及ぼし深刻化しています。

アメリカのウォルマートも同じくトラック運転手不足に悩み、雇用を増やすためにもトラック運転手の年収を上げたニュースが日本で一時期話題となりました。初任給の平均年収を約8万8000ドル（約1100万円）から9万5000ドル（約1200万円）から11万ドル（約1400万円）の範囲に引き上げると発表したのです（2022年4月）。

賃金を上げることで雇用を増やすことができますが、これから紹介するのはロンドンのサタリアというAIコンサルティング企業と手を組み、AI 活用したことで物流の課題を改善した２社をご紹介します。

Tesco社の物流課題の解決策：ダイナミック・スケジューリング

Tesco社はすでに社内にデータ分析能力や優れたプロジェクト管理能力がありましたが、スケジュール管理の問題を解決するために、ロンドンのAIコンサルタント会社であるサタリアに依頼しました。サタリアの最先端の最適化技術を駆使し3年間かけて、ダイナミック・スケジューリングと呼ばれるラストワンマイルの配送システムをゼロから作り上げたのです。

従来は、TescoのWebサイトで注文を受けると、1日の終わりにまとめて配送スケジュールを最適化していましたが、新しいシステムでは、注文の場所と荷物の大きさを、すでにスケジュールに入っている他のすべての注文と比較し、注文の実行可能性と空き配送枠を0.5秒以内に判定を返すことができるのです。

それにより、スケジュールは常に最新の状態で表示され、お客様へより多くの配送スケジュールの選択肢を提供することができるだけでなく、さらに、当日配達の注文や、1時間枠の提供なども可能になりました。

新システムによって配送車両の走行距離が1100万マイル以上短縮され、事業全体の燃費が5％改善されたと公表しています。

DFS 社の紙とペンでからの脱却：配送スケジュールシステム

DFS（Direct Furnishing Supplies）は50年の歴史を持つ企業で、サタリアを導入する前は、スタッフは紙とペンを使って配送のスケジュールを立てていました。注文から数週間後、家具が製造されると、電話で顧客と配送のアポイントメントを話し合っていたのです。

配送スケジュールシステム

DFSとサタリアは、4年がかりで配送スケジュールシステムを完成させたことで、お客様はオンラインで配送を予約できるようになりました。システムによりコントロールがしやすく、より柔軟な対応ができるようになったため、店舗は毎月売上記録を更新していきました。システムにより以下の改善が見られました。

• 配送効率の向上：
  同社のサプライチェーンプラットフォームであるソファ・デリバリー・カンパニーのアレックス・サルデンは、走行距離と金額の両方で10%以上の改善があったと見積もっています。
• 配送拠点の合理化：
  同社は92カ所あった倉庫を25カ所の配送拠点に絞ることが可能となりました。新システムによって20名のスタッフがスケジュール業務から解放され、手作業で何度もスケジュールを修正するよりも生産性の高い仕事ができるようになったのです。
• スタッフの生活の質の向上：
  新システムが提供するデータをもとに配送スタッフの勤務パターンを変更し、業界標準となりつつある4日出勤4日休みのパターンに移行しました。1日に9～15個の家具を運ぶのは肉体的にきついので、回復のための時間を確保することは、全員の生活を向上につながりました。
• コストと公害の削減：
  新しいブランドであるソフォロジーを導入した際には、350台あった配送車両を250台に減らすことに成功しました。

店舗内の労働力最適化システムの見直し

さらに、DFSはサタリアと協力し、店舗内の労働力最適化システムの見直しも行いました。
過去の売上情報、マーケティング費用、天気予報など、データの入手と分析に大幅な見直しを費やした結果、売上が大幅に増加し、一部の店舗では20%近くも増加したと報告されています。また、シフトの公平性を高めるために、土曜日の午後に働くスタッフの歩合給を月曜日の午前中に働くスタッフより多くすることも可能になったのです。

サプライヤーの信頼性分析

データサイエンスと最適化のスキルを応用することで、DFSはサプライヤーの信頼性を分析することができるようになりました。倉庫への商品の到着をより正確に予測できるようになったことで、保管時間が短縮され、工場からリビングルームまでのプロセス全体がより効率的になったのです。

いかがでしたでしょうか。

テスコやDFSのようなケースでは、AIを導入する際に「デジタルツイン」と呼ばれる仮想モデルを構築することで、そのモデルの中でさまざま仮説検証や分析が可能になり、かつ、リアルタイムで仮想シナリオを実行することができます。それにより、財務パフォーマンス、労働条件、顧客サービスを最適化するためにオペレーションを微調整することなどさまざまは趣味レーションができるのです。

デジタルツインに関しては、下記の記事でも詳しく記載しております。ぜひご覧ください。

医療のリソース不足問題を解決するデジタルツインとは