2025年度 人工知能学会全国大会(第39回)

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[2I1-GS-3] 知識の利用と共有:

2025年5月28日(水) 09:00 〜 10:40 I会場 (会議室1004)

座長:広田 航(ストックマーク株式会社)

10:20 〜 10:40

[2I1-GS-3-05] ベテランドライバーナレッジに基づく駐車場所推薦アルゴリズム

〇LI JIAYU1、Kooistra Robin1、三井 康行1、小池 和弘1、小野 俊克1、永幡 一樹2、小澤 一穂2、佐川 大志2、田中 謙司2 (1. アスクル株式会社、2. 東京大学)

キーワード:2024 年問題、ラストマイル問題、EC物流、クラスタリング

2024年問題に伴うドライバーの時間外労働規制強化により、物流業界では労働力不足が深刻化している。この対策として、新人ドライバーの採用が必要だが、配達に適した駐車場所に関する知識不足が業務効率を低下させる懸念があった。一方で、ベテランドライバーは効率的な駐車場所選定に関する知識を有し、これを活用することで新人ドライバーの支援が期待されていた。本研究では、ベテランドライバーの駐車知識を活用した駐車場所推薦アルゴリズムを提案した。本アルゴリズムは、配送先住所と駐車場所をデータベース化した情報を基に以下の3つのパターンで構成される。(1)過去の駐車データベースを基に信頼性の高い駐車場所を直線距離優先で選定。(2)未登録の建物に対し、近隣の駐車場所を選定。(3)複数の配送先が1箇所の駐車場所で集約できる場合、クラスタリングによるまとめ処理を実施。提案手法の有効性は、ドライバーによる主観評価および実証実験を通じて検証され、新人ドライバー向けの駐車場所推薦において高い実用性と精度を示した。

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