출처 : https://jp.techcrunch.com/2018/06/01/optimind-fundraising/
나고야에서의 물류 AI 시작이다 옵티마 인도 는 6 월 1 일 자동 운전 소프트웨어를 개발하는 티아 포 및 寺田倉庫 을 인수 대상으로 한 제삼자 할당 증자를 실시했다고 밝혔다. 조달액은 공개되어 있지 않지만, 관계자에 따르면 수억 엔 규모가된다고한다. 또한 조달을 실시한 것은 5 월 것.
옵티마 인도 태클은 물류 산업의 라스트 원 마일의 배송 최적화이다. 구체적으로는 조합 최적화 및 기계 학습, 통계 기술을 사용하여 "어떤 차량이 어느 방문을 어떤 순서로 돌 것인가 '를 효율화하는 클라우드 서비스"Loogia'을 개발 중이다. 7 월 출시를 예정하고있다.
최근 물류 업계에서는 드라이버의 고령화와 인력 부족이 문제가되고있는 반면, Amazon 등 EC의 확대로 물동량 증가 및 배송 합병증 소액 화가 진행. 향후 이러한 추세가 더욱 가속화 될 가능성도 감안하면 한정된 자원을 최대한 살리기 위해 시스템은 필수적이다.
옵티마 인도에서 개발을 진행 Loogia에서는 2 단계의 과정을 거쳐 최적의 운송 계획을 산출.
먼저 기계 학습과 통계 기술을 이용하여 검색된 데이터에서 물류에 특화 한지도를 구축하는 것이 1 단계. 예를 들어 "아파트 출구는 어느 있거나 차량 폭은 어느 정도인지, 주행 속도는 얼마나 될까"라는 규칙과 경향이 쌓인지도와 같은 것이다. 그리고 제 2 단계에서지도 데이터 및 핵심 알고리즘을 이용하여 개별 조건 하에서 최적의 배송 루트를 제시한다.
회사 대표 이사 사장 마쓰시타 켄씨에 따르면, 이는 "배송 루트를 만드는 시간을 줄이고 (인력으로 만들었을 때보다 효율적인 루트를 만들 수에서) 실제 배송 시간 감소가 전망 」라고한다.
옵티마 인도는 2017 년 가을부터 2018 년에 걸쳐 일본 우편와 사무라이 부화가 실시한 보육 프로그램 에 채택되어 Demo Day에서 최우수상을 수상했다. 그 때 우체국에서 실증 실험을 실시한 결과, 특히 노하우와 경험이 적은 신인 집배원의 업무 시간이 크게 감소 된 것이라고한다.
일본 우편의 실증 실험 결과. 자료는 옵티마 인도보다 제공
"배달원은 우선 배송 루트를 만든 다음, 그것이 가장 좋은 것인지 불안을 안고도 배송하고있는 것이 현실 .Loogia는 루트 작성하는 속인적인 업무를 인공 지능을 사용하여 효율성 하고, (조합 최적화 기술을 통해) 인간은 고려 수없는 수준의 최적화를 실현함으로써 운송 업체를 지원하는 "(마쓰시타 씨)
물론 배송 효율화를 지원하는 시스템 자체는 이전부터 있지만, 마츠시타 씨에 따르면 사고 잘라 형태로 도입 비용이 높고 업데이트가되지 않는 사양의 것도 많았다 것.
Loogia의 대상은 택배뿐만 아니라 도시락이나 음식, 유지 보수 및 이사 등 라스트 원 마일의 배송을 다루는 다양한 업체. 소액 운송 업체에서도 계속 사용할 수 있도록, SaaS 모델로 차량 대수에 따라 과금하는 방식을 사용한다.
나고야 대학의 연구를 제품에 떨어 뜨려 열기
옵티마 인도 시스템은 나고야의 조합 최적화 기술을 활용 한 것. 특히 배송 최적화 분야에서 높은 수준의 연구 실적과 알고리즘을 가지고 있다고하고, 직원 중에는 마쓰시타 씨를 포함한 동 대학원 박사 과정에 재학중인 멤버도 많다. 또한 기술 고문의 형태로 정보 학부의 柳浦 睦憲 교수도 참여하고있다.
이 회사는 원래 2015 년에 유한 책임 회사로 시작. 처음에는 물류뿐만 아니라 최적화 기술을 활용 한 컨설팅 사업을하려고했던 것 같다. 마쓰시타 씨 왈 "그 때 1 번 속인으로 바꾸는 것이 어려울 것 이었지만 물류 업계이었다. 그래서 업계가 안고있는 과제를 스스로 해결하고 싶다고 생각했다"것과 자신이 연구 하고 있던 영역이 배송 계획 문제였던 것도 있고 물류 영역에 한정했다.
지금까지는 개별 기업마다 컨설팅의 형태로 배송 루트의 효율화 지원을하고 있었다고하지만, 점점 더 많은 기업의 과제를 해결하기 위해 앞으로는 클라우드 서비스로 널리 제공한다. 또한 "새로운 서비스를 확장하고 싶은 사람에 대해 배송 계획이다 노하우를 제공하는 회사 (플랫폼) '을 목표로 SaaS에 한정하지 않고 계산 엔진의 API 제휴 및 R & D 사업도 추진해 나갈 방침이다.
"지금은 최적 시스템의 기반 조성 단계. 게다가 실제 배송 데이터를 수집 · 분석하여 Google이 가지고 있지 않은 같은"물류 전문 원시 데이터의지도 '를 구축 할 예정이다. 미래에 라이드 공유 및 자동 운전이 확산했을 때 어떻게 돌면 좋은 것인지라고하는 부분에서는 플랫 포머로의 시작 위치를 확립하고 싶다 "(마쓰시타 씨)
이번 구입처이다寺田倉庫에서는 물류 API를 기업이나 신생 기업에 제공합니다. 에어 옷장 이나 요약 등에도 지분 참여를 한 실적도있다. 회사에게도 배송 루트 최적화는 중요하고, 옵티마 인도는 사업 시너지도있을 것이다. 또한 마쓰시타 씨의 이야기 자동 운전이 보급 된 이후의 전망도 감안하면,이 타이밍에서 자동 운전 소프트웨어를 개발하는 티아 포에서 출자를 받고있는 점도 흥미 롭다.
"지금은 훨씬 액셀을 밟는 타이밍"(마쓰시타 씨)라고하는 것으로, 우선 조달 한 자금 및 삭제 조직 체제도 강화하고 Loogia의 개발과 도입 기업의 확대에 종사한다.