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国際米物流可視化プラットフォームのプロジェクト44は10日、データクラウド事業者のスノーフレーク（米国）と連携し、AIサプライチェーン分析ツール「Mo」の機能を強化したと発表した。過去10年間の輸送記録1兆件程度とリアルタイムの物流データを活用し、自然言語による質問に対して、企業ごとの業務条件を反映した分析結果や対応策を提示する。社内検証では、汎用のLLM（大規模言語モデル）を上回る回答精度と一貫性を示したという。
Moは、利用者が通常の言葉で輸送状況や業務上の課題を質問すると、関連データを分析し、回答と推奨される対応を提示するAIエージェント。今回の連携では、プロジェクト44が保有する輸送実績や運送会社、契約条件、輸送工程などのデータを、スノーフレークのAI機能「Cortex AI」と組み合わせる。
物流業務では、定時配送率や遅延の定義が企業や契約条件、輸送モードによって異なる。Moは顧客ごとの業務ルールを踏まえて質問の意味を解釈し、スノーフレークの「Cortex Analyst」を使って質問をSQLに変換。実際のデータベースから必要な情報を抽出することで、生成AIによる推測に依存せず、根拠を確認できる回答につなげる。
同社の社内検証では、同じデータを使用した10問の質問に対し、Moは全問正解した一方、汎用LLMの正解は2問だった。回答の一貫性でも、Moは同じ質問に対して10回とも同一の回答を示したのに対し、汎用LLMは10回中2回にとどまった。回答速度はMoが2.5倍速かったという。ただし、検証条件や対象モデルの詳細は公表資料で明らかにされていない。
Moの利用企業は210社に達し、これまでの質問処理件数は5万件を超えた。プロジェクト44によると、顧客企業ではコンテナの滞船料・保管超過料に関する費用発生リスクを600万ドル相当低減した事例や、運転資金20万ドルを捻出した事例などがある。ただし、これらは個別企業の実績であり、今回のスノーフレーク連携による効果を直接示すものではない。
Moはプロジェクト44の物流意思決定支援プラットフォームの一部として、既存顧客向けに提供されている。今回の連携を通じ、輸送遅延への対応や費用削減など、物流現場での意思決定支援を強化する。
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