現状の集荷イメージ:タイヤショベルとトラックが 圃場で落合作業《画像提供 調和技研》

NTT東日本と調和技研は7月4日、農作物(馬鈴薯)の集荷配送作業におけるトラックとタイヤショベルの配車ルートを最適化するAIツールを共同開発したと発表した。今秋の収穫時期から農業協同組合(JA)士幌町でフィールド実証する。

馬鈴薯の集荷は積込作業用タイヤショベルと運搬するトラックをそれぞれ圃場に配車する。このタイヤショベルやトラックは共用化しており、運転手や台数に限りがある。このため、収穫しても集荷待ちで農作物が劣化するリスクや、日々集荷ルートを作成する担当者の負担、物流業界の運転者不足問題などの課題を抱えている。

課題解決に向け、NTT東日本と調和技研は、集荷配送の最適化ルートを作成するAIプログラムを開発した。集荷希望日・集荷場所、タイヤショベルやトラックの台数、時間や距離などの優先したい条件を入力すると、タイヤショベルとトラックの最適なルートを地図上に表示する。

これによって担当者が地図を見てルートを作成するよりも、トラックの移動距離や待ち時間を削減し、これまで大きな負担となっていた担当者のルート作成時間の軽減にもつながる。加えて、集荷待ちの減少による馬鈴薯の劣化抑制、トラックの移動距離削減による燃料使用量削減にもつながる。

将来的にはトラックとショベルの台数の最適化による労働力不足問題へ対応も期待できるとしている。

今後、AIプログラムの機能を拡充させるとともに、2022年度秋の収穫時期、JA士幌町でフィールド活用し、効果を検証する。さらにAIの精度を高め、2023年度の本格導入を目指す。

農作物の集荷配送作業するトラックとタイヤショベル《写真提供 JA士幌町》 トラックとタイヤショベルの配車ルートを最適化するAIツール《画像提供 調和技研》