講演概要

主に、物流、小売、フィールドサービス等（消費財メーカー等も含む）の業界のお客様向けのメッセージを中心に、Google Optimization AI の Cloud Fleet Routing API（CFR）と、Google Maps Platform の Mobility Solutions を使ったラストマイル輸送の最適化についてご紹介します。

セッションレベル：初級
取り上げる主な Google Cloud 製品 / サービス
BigQuery
Vertex AI
Google Maps Platform

所感

以前は物流系のシステムを担当していたこともあり、ラストワンマイル問題への取り組みの難しさはわかっていただけにGoogleが提供するサービスを活用することでさまざまな最適化が実施される、というのは素直にすごいなという印象でした。

話としては物流向けの話ではあったけど、荷受け人や発送者の体験に寄与する仕組みづくりという点では自分達のソリューションに取り入れていく場面もあるし、そういった選択肢を持っておくのはありだなーと思いました。

講演内容

ラストマイル最適化問題とは

配送センターから荷受人までの領域（ラストワンマイル問題）
宅配便の取り扱い数の急増、ドライバー不足、2024年問題
→ 一人あたりの配送の生産性向上が急務

配送コストの最適化

アイドルしている配送能力はないか？
無駄なルート組みがないか？
着車位置に関するナビゲーションミスがないか？

解決案仮説

各配送センター横断での配送能力の平準化
各配送単位の時間ベースでの最適化・効率化
ナビゲーション精度向上によるリワーク低減

GoolgeCloudのソリューション

Google Maps Platform - Mobility Services

どこに届けるか（サジェストなどの住所入力時のUI、配達先の詳細、シグナルなどの配達時のUI）
ルート・荷物割り当ての最適化（AIを用いて複雑なファクターを解析して最適なプランを出す）
ナビゲーション（NavigationSDKを使うことで当日配達先の概要ビューや専用ナビゲーションの作成）
配達状況の可視化（NavigationSDKを使うことで荷受け人にも細やかなでリアルタイムな情報を提供）
車両のモニタリングと改善（オペレータ向けに車両位置や配達状況をリアルタイムで可視化、BigQueryへの連携することによる分析）

これらによってドライバー,お客様、配送システムそれぞれの視点で良い効果を得られる

データ蓄積による最適化効果の最大化

Cloud Fleet Routing API
車両のルーティングサービスで、ラストワンマイルにおける最も効率的な計画を策定
GoogleストリートViewの撮影車両の配車計画をベースに作られた最適化エンジン

Cloud Fleet Routingで計画、Google Maps Platform - Mobility Servicesでデータを蓄積それを還元することでさらに良い計画を立案できるようになる

パートナーソリューション

ここまで紹介したAPIやサービスを使った具体的なソリューションの紹介
AGLOP

資料リンク