乗り物や自動走行ロボットなどの多地点ルート生成を高速化！
複雑な条件の訪問計画立案にお悩みではありませんか?
訪問修理、インフラ点検訪問、在庫補充訪問や宅配業、配送業、デマンドバスなどのサービス、業種においては、訪問先、訪問時刻、勤務時間、総距離、走行ルートなどのさまざまな条件を踏まえながら、どのような順序で訪問すべきかの計画（巡回ルート）を作成する必要があります。自動走行ロボットなどの多地点ルートの作成においても同様です。
巡回ルートによって、掛かる時間や移動距離に差が出てくるため、コストや時間など、優先すべき項目に応じた効率のよい適切なルート作成が望まれます。
しかしながら、訪問先が多い、訪問先が日々異なるなどの場合、適切な巡回ルートの作成が複雑かつ煩雑な作業となり、作業時間、稼働が膨らみます。さらに、複雑な条件や熟練社員に頼れないなどの場合、ルート作成作業がますます手に負えない作業となってきます。
一方で、昨今のCO2排出量抑制の要請や燃料費高騰、また、働き方改革関連法に伴う時間外労働の上限規制強化などにより、効率の良いルート作成の必要性は高まるばかりです。
以上のように効率の良い適切な巡回ルートの作成にお悩みがございましたら、経験豊富なNTT-ATのデータ分析チームがお手伝いいたします。NTT研究所が研究開発したＡＩアルゴリズムをベースとする巡回ルート高速生成ソリューションをご提供いたします。
「巡回ルート高速生成ソリューション」の概要
巡回ルート生成は、複数の地点を巡る最短経路を求める組合せ最適化問題で、「巡回セールスマン問題」と呼ばれています。分枝限定法で解くことが可能ですが、訪問先が多くなると実用的な時間での対応が困難となります。将来的には超並列計算を可能とする量子コンピュータの活用が期待されています [1]。
本ソリューションは、AIアルゴリズムを活用して高速に巡回ルートを生成し、訪問先が多数であっても実用的な計算時間での対応を実現します。どの訪問先に、どの順序でどの道順・ルートで訪問すべきかを高速に計算し、効率の良い訪問順序、道順・ルートを高速に作成する巡回ルート高速生成ソリューションです。
訪問時間の厳守、訪問先滞在時間、勤務時間の遵守、訪問先の在庫枯渇防止、道路の高さ制限、車幅制限の考慮など、巡回ルート作成にはさまざまな制約が伴います。経済的・時間的な効率とともに、これらの制約条件を踏まえることが可能なソリューションです。
さらに、本ソリューションは、災害時などにおいて蓄電枯渇の危険性が高い通信設備を巡回して給電するための巡回ルート生成も可能です。災害停電時には通信設備は蓄電機能を利用して通信サービスを継続しますが、蓄電残量が時々刻々と減少していき蓄電枯渇を招きます。
NTTグループでは、これを救済するため電気自動車（EV）が電力ステーションにて電力を充填し、これらの通信設備を巡回して給電する施策について実証実験を行っています[2]。停電が終わって通電が始まるまでに各通信設備の蓄電が枯渇しないように効率のよい巡回ルートが必要となります。
本ソリューションでは、本施策で活用するAIアルゴリズム[3]を搭載しています。可能な限りの多くの通信設備を救済するため、各通信設備の蓄電残量、蓄電減少速度、電力ステーションでのEVの電力充填量、充填速度、EV走行における電力消費などを踏まえた効率のよい巡回ルートを生成します。
なお、一般的にAI、機械学習を活用する場合はご利用の特定のエリアやルートのデータを用いた事前学習が必要です。本ソリューションに搭載するAIアルゴリズムでは、当社が準備するランダムなデータを用いて学習モデルを作成いたしますので、お客さまは、訪問先や利用する乗り物情報のみご準備いただくことで実現可能です。
ご利用イメージ
大型ゴミ収集のため、2台のごみ収集車が巡回するケースのイメージを例示します。
（１）ごみ収集車、収集先のデータを入力します。
ごみ収集車データ
| 台数 | 業務開始時刻 | 業務終了時刻制限 | 最高速度制限 | 業務開始住所 |
| 2 | 8:30 | 17:00 | 40km/h | ZZZZ |
収集先データ
| 収集先 | 住所 | 作業時間 |
| XX大学 | XXXX | 15分 |
| YY美術館 | YYYY | 20分 |
| ・・・ |
（３）道順・ルートはスマホ、タブレットで確認します。ごみ収集車ドライバーの利用を想定しています。
「巡回ルート高速生成ソリューション」の特長
AIを活用した高速アルゴリズムを採用し、多くの訪問箇所に対応
NTT研究所で研究開発したAIを活用した高速アルゴリズムを採用しています。通常のアルゴリズムでは訪問箇所が増えるとともにルート生成のための計算時間が指数関数的に増大しますが、本アルゴリズムでは深層強化学習の応用により計算時間の増大を抑制し、100カ所程度の訪問箇所を訪問する場合でも数秒でのルート生成が可能です[3]。また、前述のとおり、学習データをお客様自ら準備する必要はございません。
ご要望に応じてツールをカスタマイズ、効果を事前に検証
お客さまの課題に対する効果を事前に検証し、ご要望に応じてツールをカスタマイズいたします。ツールのご利用が難解で困ることはありません。
NTTグループにて災害時給電、インフラ点検訪問での活用を想定中
利用シーン
宅配や店舗・自動販売機等への在庫補充のための巡回ルート生成
- 訪問箇所が多く、訪問順、道順、ルートの良し悪しにより対応に必要となる時間、人数が大きく異なってくるため、効率のよい巡回ルートの生成が求められます。
- 在庫量、在庫減少に合わせた在庫補充のための適切な巡回ルート生成が可能です。
インフラ設備点検やお客様宅設備修理などの作業員の巡回ルート生成
- 対応すべき訪問箇所と作業員の勤務時間を踏まえた効率のよい巡回ルートを生成することが求められます。
デマンド型バスなどの配車計画の巡回ルート生成
- 乗車要望に対してルートを速やかに決定してデマンドバスのお迎え時刻を利用者にお知らせすることが求められ、効率のよいバスの道順・ルートを迅速に決める必要があります。
料金
AIデータ分析シリーズ
- ソリューション
- パッケージ（Spotfire、TIBCO製品）
※DeAnoSは日本電信電話株式会社の登録商標です。
※当社とNTTコム オンライン・マーケティング・ソリューション(株)は、Spotfireの販売契約を締結しています。
※TIBCO、Spotfireは、Cloud Software Group, Inc.の商標または登録商標です。
