配車ルート問題（VRP）の解決を目的に開発されたGoogle Cloud Fleet Routing（CFR）は、AIを活用してあらゆる規模の車両フリートのルート計画とスケジューリングを支援します。その仕組みをご紹介します。
1日数千個に及ぶ荷物を、100台規模の車両で届けるラストマイル配送・物流事業者を思い浮かべてみてください。配車担当者は、走行距離、目的地までの所要時間、配送時間枠、ドライバーの稼働状況、車両の積載量など、互いに絡み合う多数の目的と制約を踏まえながら、車両ごとに最適な配送ルートを組み立てなければなりません。さらに、エンドユーザーの状況や交通事情が一日の中で刻々と変わるなか、配送計画をリアルタイムに更新できることも求められます。
こうした配車ルート問題（VRP）を解くために設計されたGoogle Cloud Fleet Routing（CFR）は、高度な最適化アルゴリズムと機械学習を組み合わせ、あらゆる規模の車両フリートのルート計画とスケジューリングを支援するAI搭載のマネージドサービスです。輸送物流計画の分野では一般に「ソルバー」と呼ばれるカテゴリーに属し、CFRは意思決定支援スイートGoogle Cloud Optimization AIから最初にリリースされた製品です。
Cloud Fleet Routingが配車ルート問題を解く仕組み
物流・輸送業界における代表的な難題である配車ルート問題（Vehicle Routing Problem）は、複数の地点へ商品やサービスを届ける車両フリートに対し、しばしば相反する多様な目的や制約を踏まえつつ、最も効率的なルートとスケジュールを導き出す課題です。CFRに組み込める基準の一例を、以下に詳しくまとめました（網羅的ではありません）。
CFRは、Google Cloudの圧倒的な処理能力と柔軟性を最大限に引き出し、機械学習とコンピューティングのスケーラビリティを掛け合わせて、配車ルート問題をより効率的に解決します。過去のルーティングデータを機械学習で分析し、リアルタイムの交通情報と組み合わせて最適ルートを予測。同時にGoogle Cloudの大規模並列処理を活用し、多変数のルート問題を高速かつ正確に解きます。
リアルタイムでルートを最適化
CFRは最適化された複数のルートを生成し、地図上に可視化できます。フリートマネージャーは計画された業務の全体像を一目で把握でき、ドライバーへの配送ガイドとしても活用可能です。配送計画フェーズでは高速に試行を繰り返し、実走フェーズで大規模な交通障害や急な追加配送など新たな事象が発生した際にも、リアルタイムでルートを再最適化します。さらに、制約パラメータを調整した際に最適解を見極めるためのシナリオを並列でテストすることもできます。
Google Maps Mobility Solutionとの連携
さらに注目すべきは、CFRが新しいGoogle Maps Mobility Solutionとシームレスに連携する点です。CFRで計画した配送を効率的に実行するためのモジュール群が提供され、配送優先度や交通状況のリアルタイムな変化にも柔軟に対応します。ドライバー、エンドユーザー、フリートマネージャーのいずれもが配送状況に関する有用な情報をタイムリーに受け取れるため、利用者満足度の向上と大幅なコスト削減につながります。
たとえばグローバル物流大手のUPSは、Google Cloud Fleet Routingを配送ルートの計画に活用しています。CFRの導入以降、UPSは燃料消費量を10％、排出量を5％削減しました。
DoiTのチームは革新的なMobilityソリューションの導入に情熱を注いでおり、Cloud Fleet RoutingおよびMaps Mobility Servicesの認定リセラーでもあります。Cloud Fleet RoutingのAI機能を活用すれば、正確な時間どおりの配送、配送フリートの輸送能力向上によるコスト削減、総走行距離の最小化を通じたCO2排出量の抑制が実現できます。Google Cloud Fleet Routingはテストおよび導入が可能で、ウェブアプリケーションのサンプルもGitHubで公開されています。ぜひお試しください。