出光興産、AIと最適化モデル活用の新システム導入--配車計画の作成時間を25％削減への画像

　出光興産は12月11日、燃料油の配車計画の作成業務において、AIと最適化モデルを活用したシステムを同月から本格導入したと発表した。燃料油の配車計画では、特約販売店が運営するサービスステーション（SS）などに配送する油種や量、タンクローリーの割り当てなどを記載している。今回導入したシステムでは、AIが「SSごとの需要予測」、最適化モデルが「需要予測に基づく配車に必要な各種計画の立案」と「タンクローリーの配車」を行う。 　同システムは、AIと最適化モデルの処理能力で出力した配車計画に、配車担当者が配送先の個別事情を加味して調整する仕組みを採用している。これにより、従来の配車計画の質を維持しながら、作成時間を25％削減することが可能になるという。 　出光興産は燃料油の配送において、約70人の配車担当者が1日約5000件の配送オーダーに対して、最大1800台のタンクローリーの積み合わせに配送先の個別事情を加味し、配車計画を作成している。配送オーダーには、SSを運営する特約販売店などによる発注のほか、配送量の適正化と配車の効率化を図るため、配車担当者がSSごとの燃料油の販売量を予測し、特約販売店に代わって発注する計画配送がある。配車計画の立案には計画配送を含め、さまざまな条件を考慮する必要があり、配車担当者は多くの時間を要してきた。 　出光興産は、同システムの導入により配車計画を短時間で作成できるようになり、配車担当者の練度に関係なく、配車計画の質を維持することが可能となった。今後は配車担当者全員が同システムを利用することで、配車計画にかかる作成時間の削減を目指す。 　同システムの開発は、アクセンチュアと共同で行った。実証段階から配車担当者が参画し、プロトタイプを作成してユーザーの意見を取り入れ、都度改善するアジャイル開発を採用した。導入後も開発者が現場に常駐し、配車担当者の利便性を高める取り組みを継続している。