学習型AIプランニング、配送エリア、閉鎖ゾーン
学習型AIプランニングは、その日の停車先をドライバーに振り分け、各ルートを効率的な順序に並べるOptiRoutesの計画方法で、最近の計画とドライバーが実際に走ったルートから学習します。さらに、曜日ごとの配送エリアや、常に独自のラインとして計画される閉鎖ゾーンを描くことができます。
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学習型AIプランニングとは?
システムにその日の注文と稼働できるドライバーを渡します。学習型AIプランニングは停車先をドライバーに振り分け、各ルートを見つけられる限り最適な順序に並べ、すべてのルートにドライバーと車両を割り当てます。配送ラインはできる限り最近の計画の経験から組み立てられ、経験豊富なプランナーと同じように、可能な範囲で市区町村を分け、各ライン内の距離を短く保ちます。
この方法は、お客様の業務のやり方に適応します。ドライバーが実際に走ったルートから学習するため、使えば使うほど、ルートは自社の配送のやり方に近づいていきます。各ルートカードではそのルートの判断根拠を開けるので、プランナーはブラックボックスを信じるのではなく、システムがなぜその停車先をまとめたのかを確認できます。
学習型AIプランニングは、「はじめに」ウィザードがすべての新しい会社に設定する計画方法で、ガイドでもほとんどの日に推奨しています。必要な日には、計画ウィザードでいつでもほかの方法に切り替えられます。全一覧はルートプランニングをご覧ください。
AIプランナーを方向づける設定は?
学習型の方法は、設定した制限の範囲内で動作します。「はじめに」ウィザードで基本的な項目を入力し、それ以外は計画設定に保存されます。すべての値は、計画ウィザードが毎回の実行前に表示する初期値なので、会社の設定を変えずに、その日だけ厳しくしたり緩めたりできます。
| 設定 | 制御する内容 |
|---|---|
| 車種 | トラック、乗用車、オートバイ、徒歩。それに合わせて所要時間と通行可能な道路が計算され、トラックには通行禁止道路と低い速度が適用されます。 |
| 勤務時間 | ルートの出発時刻と、ルートが終了してよい最も遅い時刻。勤務終了時刻より後の到着は計画されません。 |
| 出発するドライバー | その日を分けられる最大ルート数。0のままにすると、制限に必要なルート数をシステムが算出します。 |
| ルートごとの停車先数、時間、走行距離 | ルートがこれらの上限を超えることはありません。 |
| 各停車先での所要分数 | すべての顧客で加算される荷下ろしと署名の時間で、到着時刻と1ルートに収まる停車先数に反映されます。独自の停車時間を持つ顧客には、その値が使われます。 |
| 最後に事業所へ戻る | 拠点への帰り道を各ルートの時間と距離に含めるかどうか。 |
| 積載上限 | 車両のないルートの重量、カートン数、容積、パレット数。車両のあるルートはその車両の積載量を使います。 |
| 大口注文の特別扱い | トラックをほぼ満載にする注文には専用のトラックを割り当て、大口注文はトラックの積載効率が上がるように配置されます。 |
| 振り分け時に時間枠を確認 | 顧客の時間枠を実際の走行時間と照らし合わせて確認し、時間内に到着できない停車先は別のルートに移すか、未割り当てのままにします。 |
| 便への自動分割を行う | 1回の計画で50を超えるルートが作成される場合、50ルートごとに別の便に分けられます。 |
各ドライバーには、普段働いている場所である担当エリアを設定することもできます。学習型AIプランニングでは、担当エリアがルートに近いドライバーが優先され、担当エリアのないドライバーは最近のルートに基づいて割り当てられます。

システムはどのようにルートから学習するのか?
学習型AIプランニングは、2種類の経験を活用します。1つは最近の計画で、そこから人が行うのと同じように配送ラインを組み立てます。もう1つはドライバーが実際に走ったルートです。そのため計画は時間とともに改善され、地図上の直線距離による理想にとどまらず、使えば使うほど実際の業務に近づいていきます。
実際には、始め方はシンプルです。初期値のまま実際の1日を計画し、ルートを確認して、見た結果をもとに制限を調整します。計画の誤りはルート画面で修正し(停車先を別のルートにドラッグする、ドライバーを変更するなど)、同じ方法で計画を続けましょう。変更してはいけないルートはロックしておけば、後の実行で変更されることはありません。
自分で登録したすべての会社を含め、現行のOptiRoutesサーバーを利用している会社では、学習型AIプランニングがコンパクトなテリトリーでルートを計算します。その日の停車先は車両の積載量に合わせた大きさのエリアに分けられ、各車両は自分のテリトリーとその隣のテリトリーを担当でき、その後、距離を短縮できる場合は停車先を最も近い隣接ルートに移して結果を改善します。
曜日ごとの配送エリア
エリア画面では、地図上に配送エリアを描きます。各エリアは名前を持つ図形で、必要に応じてドライバーを割り当てることができ、ドライバーとともにそのドライバーのライン番号も設定されます。エリアはテンプレートに保存され、曜日ごとに1つずつあります。テンプレート1が日曜日、2が月曜日、というように7の土曜日まで続きます。その日のテンプレートがない場合や、テンプレートにエリアがない場合は、テンプレート1が使われます。
- 描く:多角形、3点以上の線、または円で描き、その図形をエリアに割り当てます。
- コピー:テンプレート全体を別の曜日にコピーし、違う部分だけを変更します。
- カバー範囲の確認:地図上に点を読み込みます。2つの日付の間の配送、地図上の位置を持つすべての顧客、または緯度と経度の列がある独自のCSVやExcelファイルです。
- エクスポート:テンプレートのエリア、または読み込んだすべての点とそれが含まれるエリアをExcelファイルに出力します。
エリア単位で分割する計画設定にすると、停車先はまずその日のエリアで分けられ、各エリアのルートにはそのドライバーとラインが割り当てられます。境界を変更する前に1週間分の配送を読み込めば、当日の注文だけでなく、実際にどこに仕事があるのかがわかります。
閉鎖ゾーンとは?
閉鎖ゾーンとは、その中の注文が常にまとめて運ばれ、外の注文と決して混ざらないエリアです。閉鎖ゾーンは同じエリア画面で作成します。テンプレートに@で始まる名前を付けると、そのテンプレート内のすべての図形が閉鎖ゾーンになります。計画を実行するたびに、ゾーン内に地点がある注文は、同じゾーンのほかの注文とだけ一緒に、1本以上の独自のラインとして計画されます。
- 最初に計画される — 閉鎖ゾーンは、どの計画方法よりも先に切り出されて計画され、選んだ方法には残りの注文が渡されます。
- 固定のドライバー — ゾーンにドライバーが割り当てられている場合は、そのドライバーだけが担当します。そうでない場合はライン番号で決まるか、空いているドライバーが担当します。
- ドライバーは稼働中として扱われる — ゾーンのルートを受け持ったドライバーは、計画の残りの部分では稼働中として扱われます。
- 取りこぼしなし — ゾーンのドライバーに収まらない注文は、理由とともに未割り当ての停車先に残ります。
典型的な使い方は、専用車両が1日1回回る遠隔地の町、専任ドライバーがいる大口顧客の拠点、アルゴリズムが別の分け方をしても常に1本のラインにすべき地区などです。閉鎖ゾーンは初期設定でオンになっています。
学習型AI、エリア、閉鎖ゾーン:どれを使うべきか?
| ニーズ | 使うもの |
|---|---|
| 制限を守りつつ、チームのいまの働き方に沿ったルート | 学習型AIプランニング |
| ドライバーごとに毎週同じ固定エリア | 配送エリアとエリア単位の計画 |
| 曜日によって異なるエリア | 曜日ごとに1つのエリアテンプレート |
| どの方法を使っても常に独自のラインにすべき場所 | @で始まる名前のテンプレート内の閉鎖ゾーン |
| 受注システムですでに決まっているライン | 注文ファイルのラインに基づく計画 |
これらの方法は組み合わせられます。閉鎖ゾーンが最初に計画され、その日の残りは学習型AIプランニングまたは選んだほかの方法に渡されます。計画後は、ルート画面で結果を確認・調整してからドライバーに送ります。
よくある質問
学習型AIプランニングの「学習」とはどういう意味ですか?
この方法は、最近の計画の経験とドライバーが実際に走ったルートからラインを組み立てます。そのため、使えば使うほど、ルートはお客様の業務のやり方に近づきます。
AIがなぜそのようにルートを組んだのか確認できますか?
はい。学習型AIプランニングで作成されたすべてのルートカードで、そのルートの判断根拠を開くことができます。
OptiRoutesを使うには配送エリアを描く必要がありますか?
いいえ。学習型AIプランニングはエリアなしで動作します。エリアは、エリアごとの担当ドライバーなど、固定の分け方をしたい場合に役立ちます。
閉鎖ゾーンはどのように作りますか?
エリア画面で@で始まる名前のテンプレートを作成し、その中にゾーンを描きます。すると、ゾーン内の注文は計画の残りの部分より先に、常に独自のラインとして計画されます。
AIプランニングの後でもルートを変更できますか?
はい。ルート画面で停車先のドラッグ、ドライバーの変更、ルートの統合や分割ができ、ルートをロックすれば後の計画の実行で変更されません。