日本郵便、AI配送業務支援システム試験運用 コスト削減やドライバーの負担減に期待

コメント

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2020年06月15日

  このシステムの中でどのような手法が使われているかは存じ上げません、とお断りした上で。
  
  一般的に配送ルート最適化は数学的にはNP困難とされていますが、近似解を求める手法は提案されていますし、深層強化学習などAI技術を使って解くこともできます。。
  
  たとえば、下記のような記事があります。
  
  巡回セールスマン問題を深層強化学習で解いてみる
  https://qiita.com/panchovie/items/86323946cceca6695e91
• 土屋 武司

  東京大学 大学院工学系研究科 航空宇宙工学専攻 教授

  ・2020年06月15日

  配送ルートの最適化は（NewsPicksで）よく見かけるニュースで，2年前に「“AIで配達ルート最適化”に効果あり、日本郵便が地方都市でも実証へ」とありました．
  https://newspicks.com/news/3444916?ref=user_2112738
  同じ会社の組み合わせなので，上手くいっているのでしょう．
  他にもヤマトの試みがニュースになっていました．
  https://newspicks.com/news/2034826?ref=user_2112738
• 角井 亮一

  戦略物流専門家 日経「物流革命2024」、PHP「最先端の物流戦略」など日米中韓台越で、40冊以上出す著者であり、起業家

  ・2020年06月16日

  2-3割の生産性向上が、成否ライン。
  #オプティマインド のルーティング効率化と、#CBCLOUD の作業効率化の成果に期待しています！
  #宅配ドライバー さんの負担減は、これからのEC社会の中、業績を上げるために必要です。
  #日本郵便 さんは、宅配大手3社の中で、一番早くからオープンイノベーションに取り組んでますから、成果が出てくるのは、もうすぐです。