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ルート最適化で廃棄物収集車44台分の削減を検証

2020年3月30日 (月)

ロジスティクス三菱地所とグルーヴノーツは30日、AIや量子コンピュータを活用して廃棄物を効率的に収集運搬する「廃棄物収集ルート最適化」検証を実施し、その効果を確認した、と発表した。

▲マゼランブロックスの活用イメージ(出所:グルーヴノーツ)

東京・丸の内エリアの26棟のビルを対象とした検証では、まず入居企業数、在勤者数、飲食や物販といったテナントタイプとその割合、可燃ごみ・不燃ごみ・リサイクル資源ごみなどの発生量――をデータ化することから始め、これをもとに、AIや量子コンピュータを搭載したクラウドプラットフォーム「マゼランブロックス」が気象データや地区イベント情報などを加味してごみの発生量を予測。

次に、収集車両の架装型式や積載可能量、ビルや処分場の位置と搬出入形態、収集作業時間の制約――などの条件を考慮して、車両台数が最も少なく、かつ移動距離が最短となるルートの組み合わせをシミュレーションした。

▲ルート最適化のイメージ(出所:グルーヴノーツ)

結果、現状では1日あたりの総作業時間8650分をかけて収集車75台が2296キロメートルを走行していたところ、最適化シミュレーションでは、総作業時間5372分、収集車31台、総走行距離1004キロで済むことが検証された。CO2排出量では57%の削減に相当する。また、「マゼランブロックス」は最適なルートを瞬時に求めることができた。

両社は、この取り組みが人手不足解消や業務効率化、持続可能な街の実現に貢献するとして、すでに実運用に向けた導入前検証を進めており、ビルごとに異なる廃棄物処理業者との調整を行っているという。

▲現状と検証結果の対比表(出所:グルーヴノーツ)