機械学習が物流、輸送、旅行を変革

スイスはアルプス山脈の高速道路で何万台もの貨物トラックによる渋滞と汚染に直面したため、世界最長かつ最深の鉄道トンネル、ゴッタルドトンネルを建設しました。この現代工学の偉業は民間と商業の両方に大きな恩恵をもたらしますが、将来的にはこのような大規模な工学建設が輸送と物流を改善する唯一の方法ではなくなるでしょう。

競争がますます激しくなり、ネットワークの相互接続が進む世界において、物流・運輸業界の CEO のうち、自社の収益が来年も成長し続けると確信しているのはわずか 29% です。その結果、効率性の向上と顧客体験の向上を期待して、クラウドベースの新しい機械学習サービスを導入する物流・運輸会社が増えています。

クラウドと機械学習の融合により、自動運転技術、特に人々の移動方法に幅広い革新がもたらされ、業界全体のゲームのルールが変化しています。プライスウォーターハウスクーパース（PWC）のデータによると、物流・運輸会社のリーダーの68%は、物流・運輸サービスを提供するコアテクノロジーの変化が今後5年間で業界全体に混乱をもたらすと考えています。

私たちは、機械学習が物流・輸送業界に次の 4 つの分野で革命を起こすと考えています。1 つ目は需要予測とルート最適化、2 つ目は自動運転とマッピング、3 つ目はロボット工学、4 つ目は異常検出です。

実際の例を見てみましょう。 Convoy は機械学習を使用して配送ルートを最適化しており、これは 8,000 億ドル規模の米国のトラック輸送業界に混乱をもたらす可能性があります。米国では、トラック輸送は荷主と運送業者の断片化されたネットワークであり、主に代理店とブローカーを通じて運営されています。この非効率性により、米国のトラック運転手が毎年走行する 950 億マイルのうち 40% が空荷となっています。 Convoy は機械学習を使用して何百万もの貨物を分析し、業界で最も効率的な積載システムを構築し、空荷走行を減らし、利益を増やし、排出量を削減することができます。

しかし、米国のトラック輸送業界では依然として少なくとも10万人の運転手が不足している。自動運転トラックが新たな解決策になるかもしれない。 TuSimple の技術チームは、100 マイルを超える自律型商用輸送を安全かつ効率的に完了するために、100 を超えるクラウドベースの AI (人工知能) モジュールを導入しました。大型トラックが時速 65 マイルで走行している場合でも、TuSimple の高度な機械学習アルゴリズムにより、道路上の車両の種類を区別して速度を判断し、TuSimple のトラックを +/- 5 cm の精度で車線の中央に安全に維持できます。

自動運転企業Momentaは、北京、蘇州、ドイツのシュトゥットガルトにチームを構えている。人工知能はMomentaの中核的な競争力です。ディープラーニングモデルのトレーニングに関しては、Momentaは車両側で収集されたすべての有効なデータをクラウドに送信します。クラウド側はこれらのデータに基づいてより優れた自動運転アルゴリズムを生成し、車両側にプッシュします。車両側が更新されると、アルゴリズムはより安定して正確になり、閉ループが形成されます。ローカル展開と比較して、クラウドの弾力的なスケーラビリティ、強力な安定性、超大型 GPU は、Momenta の機械学習の高速化に大きく貢献しました。

東南アジアでは、配車サービス会社のグラブが、リアルタイムのオンデマンド注文マッチングと承認のアルゴリズムを強化したいと考えています。また、150 万件のライドシェア予約をサポートするために、リアルタイムのデータ計算とデータ ストリームを処理する機械学習ツールも導入し、最終的に注文の割り当てと注文の受付の効率を 30% 向上させました。

AI と機械学習が物流および輸送業界にプラスの影響を与えているもう 1 つの例として、AI 駆動型の時系列分析ソリューションを使用している Lyft が挙げられます。このテクノロジーは、より大きなビジネス上の問題につながる可能性のある異常な状態を自動的に識別し、異常なイベントを早期に検出して検査することができます。さらに、AIと機械学習技術の活用により、Lyftは自社のデータサイエンス部門の構築や業務運営の手動チェックに多額の投資をする必要がなくなり、コストを大幅に削減できます。

予測の正確さは、物流および輸送業界の企業にとって非常に重要です。アラブ首長国連邦に拠点を置き、国際および国内の速達配送、貨物輸送、オンラインショッピングのサービスを提供する Aramex 社は、リアルタイム輸送事業を通じて 1 分あたり数千件のリクエストを処理しています。クラウドベースの完全マネージド サービスを導入することで、Aramax の開発者とデータ サイエンティストは機械学習モデルをトレーニング、構築、導入し、輸送時間予測の精度を 74% 向上させ、貨物関連のサービス コールを 40% 削減しました。

クラウドベースの機械学習ツールは、同社のショッピングサイトである Amazon.com の中心にもなっています。顧客の注文から配達まで、Amazon は毎年何十億もの荷物を効率よく配達しています。当社では予測アルゴリズムを使用して、顧客が注文する可能性のあるものを予測し、倉庫に十分な在庫があることを確認します。 AWS の AI および機械学習サービスは、Amazon のオペレーションセンターのロボットにも活用され、物流パートナーとのコラボレーションをサポートし、配送ルートの最適化にも役立ちます。

過去数年間の経験と教訓は明らかです。競争力を維持するために、物流・運輸会社は前例のない課題に直面しており、利益を上げる唯一の方法は、真のテクノロジー主導の開発を通じて効率を向上させることです。幸いなことに、AI と機械学習のイノベーションはこれらの企業に大きな可能性をもたらし、大きな問題を解決して成功するために必要な高度なツールを提供します。