AI

エーアイ

公開：2025-02-01

オプティマインドがLoogiaに学習機能を搭載、実走行データを活用した配車計画の精度向上を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• オプティマインドがLoogiaに学習機能を搭載
• 実走行データを元に移動時間予測の精度が向上
• 配車計画の高精度化により業務効率が改善

Loogiaへの学習機能搭載による配車計画の自動最適化を実現

株式会社オプティマインドは輸配送最適化ソリューションLoogiaに新たな学習機能を2025年1月31日に搭載した。Loogia動態管理forドライバーで得られた実走行データを活用して機械学習を行い、配車計画作成時に学習データを反映させることで現場の状況に適応した高精度な配車計画が可能になっている。^[1]

この学習機能の導入により、Loogia動態管理forドライバーとLoogia配車作成の2つのプロダクトの相乗効果が最大限に発揮されることになった。実際の走行データを基に交通パターンや季節変動を学習することで移動時間予測の精度が向上し、より効率的な配車計画の立案が実現されるようになったのだ。

また、到着指定時間の順守や予期せぬ残業の抑制、ドライバーへの負担軽減など、様々な運用面での改善効果も期待されている。物流プロセス全体の改善サイクルをLoogia一つで実現することで、持続可能な物流網の構築と営業利益率の向上に貢献することが可能になった。

Loogiaの新機能まとめ

Loogiaの詳細はこちら

機械学習について

機械学習とは、コンピュータシステムが大量のデータから特定のパターンを学習し、その学習結果を基に予測や判断を行う技術のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• データの特徴やパターンを自動的に学習し改善
• 人間の経験や勘に頼らない客観的な判断が可能
• 継続的なデータ収集により精度が向上

輸配送最適化ソリューションLoogiaでは、実際の配送業務から得られた走行データを機械学習により分析することで、より正確な移動時間の予測を実現している。収集された実走行データを基に交通パターンや季節変動などを学習することで、現場の状況に即した高精度な配車計画の作成が可能になるのだ。

Loogiaの学習機能に関する考察

Loogiaの学習機能は物流業界における人手不足や働き方改革への対応という観点で画期的な進化を遂げている。実走行データを活用した機械学習により、これまで属人的になりがちだった配車計画の立案を、より客観的かつ効率的に行えるようになったことは、物流業界全体の生産性向上に大きく貢献するだろう。

今後は天候や交通状況などの外部データとの連携により、さらなる予測精度の向上が期待される。一方で、急激な気象変化や予期せぬ道路状況の変化など、機械学習だけでは対応が難しい状況も想定されるため、人間の判断との適切な組み合わせが重要になってくるだろう。

物流業界のDXが加速する中、Loogiaのような最適化ソリューションの重要性は一層高まっていくことが予想される。実データに基づく継続的な改善と、現場のニーズに応じた柔軟な機能拡張により、持続可能な物流ネットワークの構築に向けた取り組みがさらに進展することを期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「自動配車システムLoogia「走るほど進化する」学習機能を搭載 | 株式会社オプティマインドのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000034529.html, (参照 25-02-01).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

「AI」に関するコラム一覧「AI」に関するニュース一覧