ｷﾔﾉﾝITｿﾘｭｰｼｮﾝｽﾞ／ｸﾞﾙｰﾌﾟ企業の社有車ﾃﾚﾏﾃｨｸｽﾃﾞｰﾀ分析で実証実験｜物流ﾆｭｰｽ

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■ｷﾔﾉﾝITｿﾘｭｰｼｮﾝｽﾞ／ｸﾞﾙｰﾌﾟ企業の社有車ﾃﾚﾏﾃｨｸｽﾃﾞｰﾀ分析で実証実験

数理技術による移動体ﾃﾞｰﾀ分析技術を開発ｸﾞﾙｰﾌﾟ企業の社有車ﾃﾚﾏﾃｨｸｽﾃﾞｰﾀ分析で実証実験

ﾆｭｰｽﾘﾘｰｽ

2018年6月14日
ｷﾔﾉﾝITｿﾘｭｰｼｮﾝｽﾞ株式会社

ｷﾔﾉﾝﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞｼﾞｬﾊﾟﾝｸﾞﾙｰﾌﾟのｷﾔﾉﾝITｿﾘｭｰｼｮﾝｽﾞ株式会社（本社：東京都品川区､代表取締役社長：足立正親､以下ｷﾔﾉﾝITS）は､このほど数理技術による移動体ﾃﾞｰﾀ分析技術を開発しました｡ｸﾞﾙｰﾌﾟ企業のｷﾔﾉﾝﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞｼﾞｬﾊﾟﾝ株式会社（本社：東京都港区､代表取締役社長：坂田正弘､以下ｷﾔﾉﾝMJ）とｷﾔﾉﾝｼｽﾃﾑｱﾝﾄﾞｻﾎﾟｰﾄ株式会社（本社：東京都品川区､代表取締役社長：平賀剛､以下ｷﾔﾉﾝS&S）の社有車ﾃﾚﾏﾃｨｸｽﾃﾞｰﾀ分析で実証実験を本格展開しています｡
ｷﾔﾉﾝITSはR&D本部数理技術部を中核として､企業活動におけるｵﾍﾟﾚｰｼｮﾝを数理最適化とｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ､ﾃﾞｰﾀ分析の三本柱の技術で支援しています｡需要予測･需給計画ｿﾘｭｰｼｮﾝ｢FOREMAST｣や輸配送計画ｿﾘｭｰｼｮﾝ｢RouteCreator｣はその一端で､半世紀以上に渡って培われてきた｢課題の本質を捉える目｣と｢ﾛｼﾞｶﾙな解決策を案出できる組織知｣が競争力の源泉になっています｡昨今では位置ｾﾝｻｰの低ｺｽﾄ化に伴い､ﾃﾞｰﾀを大量かつ安価に取得できるようになってきました｡こうしたｲﾝﾌﾗが発達する一方で､取得した大量のﾃﾞｰﾀを企業活動に資する情報として活用しきれていないのが実情です｡
こうした背景の中､ｷﾔﾉﾝITSはこのたび､数理技術による移動体ﾃﾞｰﾀ分析技術を開発しました｡移動体に搭載された位置ｾﾝｻｰﾃﾞｰﾀを分析することで､ﾄﾗｯｸ運行､ﾙｰﾄ営業､倉庫での作業動線等を対象とした効率向上やｺｽﾄ削減につながる知見の発掘が期待されています｡そして､この技術をｸﾞﾙｰﾌﾟ企業のｷﾔﾉﾝMJとｷﾔﾉﾝS&Sの社有車ﾃﾚﾏﾃｨｸｽﾃﾞｰﾀに適用し､実証実験を本格展開しています｡
開発した技術は､DTW法(Dynamic Time Warping：動的時間伸縮法)をﾍﾞｰｽとした手法で､社有車一台一台の動態履歴を自動的に比較し､履歴の類似するﾊﾟﾀｰﾝや､他に類似する履歴のない特異ﾊﾟﾀｰﾝを抽出することができます｡この結果を詳細に検討して､ｻｰﾋﾞｽﾚﾍﾞﾙを落とさずに環境負荷やｺｽﾄを低減する｢代替移動手段へのｼﾌﾄ｣を進めています｡たとえば長周期の動きの一部は公共交通機関を活用する､短周期の動きはﾚﾝﾀｶｰに置き換え変動費化する等のｼﾌﾄ策です｡これは従来のﾏｸﾛ的な積み上げ合算や､ﾐｸﾛ的な個別のｱﾗｰﾄ通知では達成できなかった成果です｡
ｷﾔﾉﾝITSは今後､R&D本部数理技術部を中核に､今回の技術開発､実証実験で獲得した実績･ﾉｳﾊｳを生かしながら､開発した数理技術移動体ﾃﾞｰﾀ分析技術のﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑを整備し､SIｺｱやｿﾘｭｰｼｮﾝとしてｻｰﾋﾞｽ提供､事業展開していく計画です｡

＜DTW法による類似ﾊﾟﾀｰﾝ抽出＞

１．緯度･経度の時系列一対ごとにDTW法※で乖離度を評価

※Dynamic Time Warping法（動的時間伸縮法）異なる長さの点列同士で時間順序を崩さず対応付けて点間距離を累積する方法

２．乖離度ﾏﾄﾘｸｽから類似系列に共通する属性を抽出

＜移動体費用の最適配分＞