物流業務は、ホワイト物流の推進に向けても日々の業務生産性の改善が欠かせません。近年ではAIを使って配送ルートを導き出すアプローチが注目されていますが、製品に応じた積み重ね方やドライバーのスキルなどさまざまな条件を組み込んだ上での計算は難しく、計画の精度にばらつきが生じてしまいます。 こうした多くの条件を考慮した膨大なパターンから最適解を見つけ出す方法は「組み合わせ最適化問題」と呼ばれ、物流業務では積載やシフト、ルートの最適化といったテーマで捉えられています。この解決手段として注目される技術が「量子コンピュータ」です。 グルーヴノーツが提供する「MAGELLAN BLOCKS（マゼランブロックス）」量子コンピュータソリューションを活用することで、大手宅配事業者との検証においては、配送効率を50％以上も向上させることが確認されています。その他、構内物流や拠点間の輸送、ラストワンマイルまで、さまざまな事例があり、積載率の最大化やトラック台数の削減、荷量の平準化、回転率の向上が実現することで、年間数千万から数億円規模での物流コスト改善、CO2排出量削減にも貢献します。

• 物流・倉庫管理システム

市場や顧客のニーズが急激に変化する今、生産／製造現場では、これまで以上の生産性向上が求められています。しかし、生産スケジューリングにしても、順序や設備への割当てなど精緻な設計が必要ですが、需要予測や生産能力の変動等に応じて都度、熟練者の手作業で計画の策定・変更を行うのは限界もあります。 こうした複雑な制約条件が絡み合う生産計画・スケジュールの計画立案を得意とする最新技術が、量子コンピュータです。グルーヴノーツが提供する「MAGELLAN BLOCKS」量子コンピュータソリューションを活用することで、多様な製造品目に応じて段取り替えが最も少ない作業順序や、作業者の利き手も考慮した工具の割当てなど、自動的に最適な計画を導き出すことができます。これにより、従来のシステムでは実現困難だった熟練者による判断の再現、強化を実現します。 従来は人手で半日以上かかった計画策定業務がわずか1時間足らずで完了するなど、業務自動化に取り組む事例も。製造現場における量子コンピュータの活用事例をご紹介します。

• 工程管理システム

先人によって実践されてきたノウハウや、ユースケースが複雑で単純にルールベースでは判断できないことが文書や規定（例えば、法律文書も解釈によって意味に幅が生まれることから、規定も含める）として記述されている文書から、目的の情報を瞬時に探索可能に。 高度な自然言語処理技術を活用して独自に開発した「MAGELLAN BLOCKS（マゼランブロックス）」の文書検索ソリューションは、言葉の特徴ではなく、文章全体の特徴をベクトル化します。これにより、問い合わせに対して意味的に近い文章を瞬時に見つけることが可能になります。質問者は日常的に使う自然な言葉で問い合わせを行うだけで、適切な回答を検索することができます。 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• データベース

ロジスティクスの課題として、物流事業者だけではなく、荷主企業としてメーカーや商社、卸・小売、倉庫の輸配送等においても、人材不足や労働環境劣化、コスト高騰等の重大局面をいかに乗り越えていくか... その一つの方法には、サービスの質を維持・向上した上でリソースの無駄を省き、効率・効果的な配送を構築することーー解決の糸口は、量子コンピュータを活用した最適化の実現にあります。 世界初、量子コンピュータ搭載の「MAGELLAN BLOCKS」は、難しい専門知識やプログラミングスキルを必要とせず、業務上の制約条件を入力するだけで、希望する組み合わせパターンの最適解を瞬時に導出できます。 ◆◇事例：三菱地所株式会社◇◆ 三菱地所が東京・丸の内で保有するビル26棟に対し、AIと量子コンピュータを活用して、ごみを効率的に収集運搬するルートを導き出す日本初の検証を実施。 約94％の高精度でごみ発生量を予測し、それをもとに膨大な組み合わせの中から最適な収集ルートを導出。結果、SDGs・脱炭素化に向け、CO2の排出量は約57％削減、車両台数は約59%削減される試算を確認。

• 物流・倉庫管理システム