今日は、AIのシステムの話です。
ローソンが店舗への商品配達計画を作るのにAIを使うことにしました。
AIを使うことによって、効率的に最適な配達計画が作れるそうです。
では、今日の記事に入っていきます。
ローソンは、店舗への商品を配送するのを管理するために(to manage product deliveries)、AIを導入する予定だ(plans to introduce an artificial intelligence system)ということが分かった。
最近は、いろんなところにAIの技術を導入するところが増えています。
先日も、中国などの不審船監視にAIを使うという記事を取り上げました。
特定の分野については、AIの方が優れていることがありますからね。
膨大な量のデータをチェックするとか…。
人間なら、ミスをしたり、疲れたりするようなことでも、機械のAIならいくらやってもミスもなく、疲れません。
ローソンのトラックの配達スケジュールは、3か月ごとに作成されている(created every three months)。
しかし、今回、ローソンが導入しようとしているAIシステムは、このタスクを毎日自動的に完了する(complete this task automatically every day)。
すなわち、毎日自動的に配送スケジュールが変更されるということのようです。
逆に、配達をする人の方が大変なような気がします。
毎日スケジュールが変わるというのは、結構しんどそうです。
トラックの使用を最適化することによって、配送コストと二酸化炭素排出量の削減(delivery costs as well as carbon dioxide emissions are expected to be reduced)ができる。
二酸化炭素の削減も、よく言われる話ですね。
ここでは、”as well as”を使って、「~だけでなく…も」という表現をしています。
AIによって作られた配送計画は、最初に群馬の配送センター(a distribution center)で使用される。
そして、他の地域への拡大(expansion to other regions)が徐々に(gradually)行われる予定。
なぜ群馬の配送センターからなのかは、わかりませんが、やり方としてはありがちなやり方。
まずは、小さく始めて、適用範囲を広げていく。
きわめて一般的な導入方法を取るようです。
導入されるシステムのAI技術は、名古屋大学のスタートアップ企業の開発した(was developed)もの。
すでにこの会社は、日本郵便などの物流会社(logistics companies)向けに製造している。
ルートジェネレーターというのは、配送システムみたいなものでしょう。
その意味では、一定の実績と信用のあるシステムを導入するみたいです。
現在の状況について説明しています。
ローソンは全国に120も配送センター(120 distribution centers)があるそうです。
そこから、約14,000店舗に配達が行われている。
コンビニが全部で5万5,000店舗あると言われていますから、ローソンは、その5分の1以上ですね。
コンビニが、全国に5万5,000店舗に対して、神社が8万4,000以上あるという話もあります。
荷物の到着時間や店舗までの配送ルート(arrival times and routes to the stores)などを決定する配送計画は、管理者が作成する(are created by managers)。
それは、各店舗の商品ニーズや場所に応じて作られる。
その管理者は各配送センターにいて、パソコンで作成する。
コンビニのドキュメンタリーなんかを見ると、店舗から毎日の売り上げ状況に応じて注文しているシーンをよく見ます。
それを受けて、各配送センターでは、管理者がパソコンで配達する商品やそれを運ぶルートを作っていたようです。
この商品配送ルートの作成は、これまでは1度作るために2週間以上(more than two weeks)かかっていた。
なので、1度作られると、プランは通常3か月間変更されないで使用されていたと予想される(generally expected to be used unmodified for three months)。
1度作るのに2週間もかかるので、一旦作ってしまったら、約3か月間は変更しなかった。
そうすると、最適ではなくなってくるのでしょう。
各店舗の在庫と供給のニーズ(the inventory and supply needs)は日々異なります。
でも、配送計画の変更は3か月に1回なので、配送トラックは、所定の時間と数で稼働する(operate at predetermined times and numbers)。
先ほども書いた通り、コンビニの売り上げは日々変わるので、トラックの配送は、適正ではなくなってくる。
それでも、3か月間は変更がないわけなので、配送トラックは変わらない時間と数で稼働するわけです。
そこに、需要と供給のギャップが出てくる。
AIシステムがこの仕事をやると、店舗の注文、在庫、最適な配達時間などのデータを分析する(analyze data)。
そして、約1時間で最新の配達計画(up-to-date delivery plans)を作成する。
人がやると2週間かかることが、AIがやるとたった1時間でできてしまう。
この辺がAIの強いところです。
た
こういうのがAIの得意とするところです。
配達が少ない日(on days with fewer deliveries)は、トラックの数を減らすことができる(can be scaled back)。
すると、燃料と人件費を減らすことができる(reduces fuel and labor costs)。
ローソンは、このシステムを入れることによって、配送コストを15％削減、Co2排出量を17%削減できると見積っている。
直接的に減らせるものは、配達する人と、車の燃料。
かけたコストに見合う削減があるんでしょうか？
これから、このシステムがどのような活躍をするのかが、注目されます。
今日の記事はここまで。
明日もまた、頑張ります。
こうぷー
コメント