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TRUST SMITH、フードデリバリーの宅配経路を最適化するAIアルゴリズムを提供

2021年12月28日(火)日川 佳三(IT Leaders編集部)

東京大学発のAIベンチャーであるTRUST SMITHは2021年12月28日、フードデリバリーの宅配経路を最適化するAIアルゴリズムを提供開始した。複数の店舗(発着点)と複数のドライバーの組み合わせで最適化を行える。また、配達予想時刻や移動距離など、フードデリバリー各社が優先したいパラメータに合わせて最適化する。配送時間を優先した実験では、TRUST SMITHのアルゴリズムは、距離が近い順に配送する場合と比べて配送時間が50%減ったという。

 TRUST SMITHは、フードデリバリーの宅配経路を最適化するAIアルゴリズムを提供開始した。特徴の1つは、複数の店舗(発着点)と複数のドライバーの「複数対複数」の組み合わせで最適化を行えることである。複数の店舗を経営する飲食チェーンに向く。これに対して一般的なシステムは、1つの店舗が受けた注文に対して複数のドライバーが配達を受注する「1対複数」の構図であり、店舗が複数あるケースでは最適な宅配割り当てや経路生成は難しかったという。

 AIアルゴリズムのもう1つの特徴は、移動距離や配送時刻など、優先したいパラメータに合わせて最適化することである。フードデリバリー各社が抱えている課題に合わせてアルゴリズムを構築する。専属のコンサルティングメンバーをつけるなど、ユーザーのニーズを吸い上げる体制も整えている。

 TRUST SMITHによる実験では、「商品の配送時間が最小となる」最適化を行ったアルゴリズムは、距離が近い順に配送するアルゴリズムと比べて配送時間を50%改善したという。

 宅配経路を算出する際の入力データは、以下の6つである。

  • 店舗の座標
  • 配送員の数、勤務時間、位置
  • 注文の時刻、位置、商品種類
  • 注文の調理開始、完了時刻
  • 商品の積み込み、納品にかかる平均時間
  • 各種経費

 以下の6つのパラメータに優先度をつけて宅配経路を算出する。

  • 配達予想時刻
  • 注文の完了時刻
  • MAP上での経路
  • 配達員の稼働率
  • 移動距離
  • コスト
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TRUST SMITH、フードデリバリーの宅配経路を最適化するAIアルゴリズムを提供東京大学発のAIベンチャーであるTRUST SMITHは2021年12月28日、フードデリバリーの宅配経路を最適化するAIアルゴリズムを提供開始した。複数の店舗(発着点)と複数のドライバーの組み合わせで最適化を行える。また、配達予想時刻や移動距離など、フードデリバリー各社が優先したいパラメータに合わせて最適化する。配送時間を優先した実験では、TRUST SMITHのアルゴリズムは、距離が近い順に配送する場合と比べて配送時間が50%減ったという。

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