サプライチェーン可視化と共同輸送マッチングによる輸送最適化

デジタルツインとAIを駆使し2024年問題対策やカーボンニュートラルを目指す

株式会社アイディオット
日本パレットレンタル株式会社

　データプラットフォームの提供及びサプライチェーンDXを目的としたデジタルツインを提供する株式会社アイディオット（本社：東京都渋谷区、代表取締役：井上智喜以下、アイディオット）と、国内1位のレンタルパレットサプライヤーで、AIを活用した共同輸送マッチングサービス「TranOpt（トランオプト）」を運営する日本パレットレンタル株式会社（東京都千代田区代表取締役社長加納尚美　以下、JPR）は、両社の製品・サービスを連携させる取組みを開始することに合意しました。両社の製品・サービスの連携により、トラックの積載効率を向上させる共同輸送が実現しやすくなり、物流業界が直面する「2024年問題」への対策やSDGsの取り組みにつながります。

▼企業が抱えている課題

　2024年4月から法改正によってトラックドライバーの時間外労働時間に年間960時間の上限が設けられます。この法改正への対応および関連して予測される影響が物流の2024年問題と呼ばれています。

　物流業界では、トラックドライバーの拘束時間に占める荷役や待機の時間を削減しながら運転時間（及び所定の休憩時間）を確保しようとする動きとともに、限られた輸送能力を活用する方法として共同輸送への関心が高まっています。国土交通省の統計によれば、日本のトラックの積載効率は４０％未満に留まっているものとみられています。

　他業種や他社との複数企業での共同輸送もさることながら、自社内やグループ会社間の輸送に改善の余地が大きく残されています。例えば、複数の製品カテゴリ、あるいは複数の事業を有する企業において、互いの連携がなく非効率な輸送が行われているケースです。この非効率を改善するためには、二つのステップの取り組みが必要です。

　第一のステップは、改善すべき輸送ルートを明らかにすることです。大半の荷主企業は輸配送業務を3PL事業者や運送会社に委託しており、空車回送や低積載等の課題のルートが把握できてないケースが多く見受けられます。まず、膨大なデータを可視化し、改善を図るべきルートを把握する必要があります。

　第二のステップは、ルート同士のマッチングです。発地・着地の情報はもちろん、物量・輸送頻度や積み荷の特性なども考慮しながら、効率のよいルートの組み合わせを求めるためには膨大な計算が必要です。

▼両社の製品・サービスによる解決のプロセス

両社は以下のプロセスによって、企業の抱える現実的な課題に答えを提示します。

「ADT for 運送」は、アイディオットが提供するデジタルツインサービスで、運送に関する膨大なデータをもとに、限りなく現実に近い物理的なシミュレーションが可能となります。今回の取り組みでは、同一企業、同一企業グループ内の膨大なルート情報を可視化し、大きな改善効果が期待できるルートを提示する役割を果たします。

図：ADT for 運送のイメージ

「TranOpt」は、JPRが提供する共同輸送マッチングサービスで、利用者がシステム上に登録する自社の空車回送や低積載等の課題のルート情報に対して最適な共同輸送の候補を提示します。今回の取り組みでは、ADT for 運送によって把握された低効率なルートに対して、最適な共同輸送候補をマッチングする役割を果たします。