廃棄物処理施設の自動化と維持管理

廃棄物収集運搬におけるAI 自動配車システムの開発と実証
胡大栄環境株式会社 技術部長 山 田

株式会社イーアイアイ

代表取締役

浩
眞

ルートを作成（前日配車業務）し、配車当日は、渋滞に1．はじめによる遅れやキャンセルなど突発の対応をしながら配

令和2 年10 月の菅内閣総理大臣による『カーボン車ルートを組み替える業務（当日配車業務）を行っていニュートラル宣言』に加えて、令和3年 4 月の「気候る。また、配車業務を実施するために、顧客からの受変動サミット」では、パリ協定における日本の目標値

注対応、乗務員の出勤管理、月間拘束時間の整理なが46%減（2013年比）に引き上げることが表明され、ど配車に必要なデータを揃える業務（準備業務）があ廃棄物処理分野においてもCO2 削減対策の推進が一る。さらに、多種多様な廃棄物の種類によって、複数層急務となっている。なかでも、廃棄物の収集運搬の車種、回収パターン、取扱方法があり、それぞれプロセスにおいて、配車ルートの最適化は CO2 排出特有の制約条件が設けられている。これらの業務は、量の削減対策の1つであるものの、廃棄物の配車業

廃棄物処理基幹システム、ホワイトボード、エクセ

務は、専門性が高く、業務負担が大きいにも関わらル、紙、業務無線など、様々なツールを活用しながず、業界特有の制約条件などが原因で自動化が遅れら、同時並行による作業を行っている。ていた。そのため、以前よりCO2 削減、業務効率の近年、動脈物流業界では、配車業務を自動化する改善、および働き方改革にも寄与できる最適配車が配車システムが現れてきているが、それを廃棄物処可能な自動配車システムが求められていた。

理に適用した場合、顧客の回収時間指定等多くの制

一方、近年 AI（人工知能）が著しい発展を遂げ、各約条件に対応したルート算出ができない、リアルタイ分野で急速に普及されてきている。そこで、筆者らムの状況把握・処理ができないといった課題があり、は先進的な AIを駆使し、廃棄物の収集運搬に特化し廃棄物業界で適用可能な自動配車システムがないこ

た AI自動配車アルゴリズム（手順や計算方法）を開発とから、多くの同業他社においても同様にエクセルでし、そのアルゴリズムを搭載した自動配車システムをの管理や電話・無線指示といったアナログ的な配車開発している。

方法が取られているのが実態である（図－1）。

本システムの開発は、（平成 31年度から令和 3 年度）環境省「CO2 削減対策強化誘導型技術開発・実証事業」に採択されており、大栄環境㈱と㈱イーアイア
イの共同で実施している。本稿ではその成果の一部を報告する。

2．廃棄物収集運搬における配車業務の現状と課題
一般的に産業廃棄物の収集運搬車に関する配車業
務は、受注情報等をもとに人が経験則に基づき配車40（245）

図－1 実際の配車業務の様子

2021第184号

加えて、人が作成する配車ルートは、1拠点からの本問題の複雑性を整理する。問題を解くための計

単純な往復ルートや、対象エリアや配車時間を絞った

算複雑性の規模（States 規模）は、大まかにｎ（集荷形で組んでいることから最適だとは言い難い。

先現場数）の階乗（n!）
で表せる。

そこで本事業では、様々な制約条件を加味しつつ、例えば、現場数 (n)が100 の場合、States 規模高速で最適な配車ルートの算出が可能で、手動配車が 9.3*10157 となる。本問題の複雑さに対し、アルを上回る実用的な自動配車アルゴリズムの開発を行ファ碁（Google DeepMind によって開発されたコい、さらに、これを搭載した自動配車システムの開発

ンピューター囲碁）の States 規模が10170、将棋がを目的とする。これにより、収集運搬車の走行由来の1071 である。本問題の現場数は車種によって200をCO2 排出量を削減するとともに、業務効率化にも寄超える場合もあり、その複雑さはアルファ碁をはるか与することで、業界で広く普及させることを目指す。に超えることになる。さらに、本問題は受注件数、現場数、時間枠等の条件が、ダイナミックに変化してお３．AI自動配車アルゴリズムの開発り、都度の計算が求められ、現実的には厳密解を求（1）問題の複雑性に対するアルゴリズムの考え方めるのは不可能である。かつ、その必要性があまり本 事 業 で 解 決 し よ うとし て い る 問 題 は、時 間ない。現実の問題として、いかに少ない計算リソース枠付き集配計画問題 (Multiple Vehicle Pickup

で、高速に、必要十分な近似解を出せるかが、経済and Delivery Problem with Time Windows,活動から要請されるソリューションである。

MV-PDPTW)として知られている。具体的には、廃そこで本事業では、本問題を必要な時間内で、必棄物収集運搬における業界特有の特徴として、収集要十分な近似解を求めるために、適切な最適化アル回収する現場と事業所等には時間枠付き、現場と事ゴリズムの開発だけではなく、本アルゴリズムの演算業所の依存関係、出発地点が複数あり、運転手には性能を充分に発揮させるためのハードウェアの設計、出勤時間管理、最大勤務時間、作業時間の均等化、実装方法の開発を行い、ハード・ソフト両面から自動容器と作業の関係、廃棄物量の計算、許認可チェッ配車ソリューションの開発と実証事業を行う。

ク、マニフェスト管理、荷積ルール（合積等）、当日イベント（キャンセル、変更）等の制約条件がある。さら（2）AI自動配車アルゴリズムの開発に条件等はダイナミックに変動し、相互に影響し合う廃棄物収集運搬業務の制約条件が多い特徴、およことである。一般的な配車問題と比較すると、制約がび問題の複雑性を考慮したうえで、先進的な AI を多いのが特徴である。回収方式は、主としてピストンベースに、複数の組み合わせ最適化アルゴリズムの回収とルート回収の2パターン（図－2）である。

特性と融合を検討してきた。約 2 年間の試行錯誤を重ね、すべての制約条件を満たすことができ、さらに、手動配車を上回る最適ルートを短時間（5 分以内）で自動的に算出でき、廃棄物の収集運搬業務に特化した独自の AI自動配車アルゴリズムを構築できた。
開発したアルゴリズムは、前日配車・当日配車、ならびにピストン回収・ルート回収にも対応できる。このアルゴリズムは、様々な制約条件を組み合わせすることが可能であり、各社の配車ルールやオペレーションの違いをカスタマイズ可能で自由度の高いアルゴリズムである。また、過去の人による手動配車の実績データベース（DB）を保有しており、この DBを分析・活用することにより、人による経験則（ヒューリスティック）などを得ることが可能である。このDB

図－2 回収方式

環境技術会誌

を十分に活用している点も本開発の特長の１つであ

（246）

41

る。今後は、アルゴリズムの標準化、および自動配車を利用した従来のアナログな配車方法と比べ、年間クラウド・プラットフォームの構築を視野に、開発とCO2 排出量の削減だけでなく、業務の効率化、ヒュー事業化を進めていく。

マンエラーの防止、配車業務負担の軽減等、様々な開発したアルゴリズムの特長を以下に整理し、そ効果が挙げられる。の仕様を表－1に示す。

加えて、将来的に本システムを運用し関連するデータが蓄積されることで、運転手一人ひとりの運✓ 複雑で多様な制約条件を満たす解の算出が可能。

転特性、顧客特性、事業所特性を定量的に捉えるこ✓ 手動配車を上回る配車ルートの算出が可能。とが可能となり、より実態に近い予測が可能になるだ✓ リ
 アルタイムの自動配車が可能であり、当日のイけでなく、定量化されることでさらなる配車効率の向上に向けた経営判断の指標として有効活用することがベント対応可能。
✓ 制約条件の追加・削除等のカスタマイズが可能。

期待できる。

✓ 求 められる計算時間内に、その時点の最適解を出すことが可能。
✓ 並
 列計算に適合し、計算速度の性能向上を図りやすい。
✓ 処理プロセスが安定し、確実性が高い。
表 1 AI自動配車アルゴリズムの仕様
表－１ AI自動配車アルゴリズムの仕様
項目

仕様

回収方式

ピストン回収、ルート回収

業務種類

計画配車、当日配車（リアルタイム）

対応可能車種コンテナ車、パッカー車、ユニック車、大型車、保冷車、等

最大組み合わせ数500現場/100台/車種 ※条件により拡大可能

計算時間

5分以内 ※データ収集含む

システム方式

クラウド型

図－3 AI自動配車システムの構成と従来方法の比較（2）運転支援アプリケーションの開発
当日の運行状況の確認や受注内容の変更対応など

４．AI自動配車システムの構築の当日配車業務を行うには、車両の位置情報、作業（1）AI自動配車システムの開発

ステータス等の動態情報をリアルタイムに取得する廃棄物の収集運搬における配車業務は、顧客情報必要がある。また、配車アルゴリズムから算出されのマスタ登録、電話による受注業務等を行う基幹シる配車ルートにより生成される配車タスクを乗務員ステム等とも連動した多岐にわたる複雑なシステムに効率よく情報伝達する必要がある。これらを実現が必要である。さらに、AI自動配車アルゴリズムをさせるためには、乗務員専用の携帯アプリケーショ搭載した自動配車システムを実際の業務で運用するンが必要になり、その設計と開発を行った。本アプリ

ためには、既存の配車業務に加え、自動配車アルゴは、Android系スマートフォン上で動作することを想リズムの計算に必要なデータ収集と一元管理機能を定し、動態管理、タスク管理、ルート案内、他車両の備えた自動配車システムの構築が必要不可欠である。

作業状態確認、および勤務予定登録等の機能を有す以上を踏まえて、本事業にて開発したシステムは、①るシステムとしている。15秒ごとに車両の位置情報、AI自動配車アルゴリズム、②自動配車WEBシステム、走行・作業のステータスを含む動態情報をクラウドにおよび③乗務員運転支援アプリケーションによって構送信する。この動態管理をもとに、自動配車アルゴリ成される（図－3）。これら３つのシステムが相互連携ズムと連携し、リアルタイムの自動配車を実現するこし、翌日以降の計画配車および当日配車の自動化をとが可能となる。運転支援アプリケーションの画面例実現させることが可能である。このように配車業務をを図－4に示す。

システム化することによって、ホワイトボードや紙等
42

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果との比較に基づく走行時間の削減率を取ったものである。図中の色は、曜日で色分けをしている。その結果、2t ダンプ車の平均削減効果が 6.4%、4tコンテナ車の平均削減効果が5.1%となり、目標の削減効
果5% 達成の目途が示された。
シミュレーション結果をみると、タスク数が少ない
土日や長期休暇前後は削減効果の幅が大きく、タスク数の増加に伴って削減効果の幅が狭くなることが確認できる。これは、タスク数が少ない日は、1つのルート変更が全体に与える影響が大きいためと考えられる。また、削減効果がマイナスとなっている日があるが、これはアルゴリズムでは遅延が発生しないが、人による配車では指定時間に遅刻しており、結図－4 運転支援アプリの画面例

果的に人よりも走行時間が長くなったことが原因である。手動配車による遅刻部分に関しては、CO2 削減効

5．システムの有効性検証果として評価できない部分ではあるが、それを含め（1）アルゴリズムの有効性検証ても目標の5%を達成できる見込みである。

AI自動配車アルゴリズムによるCO2 排出量の見込み削減効果を算出するにあたり、過去の手動配車実（2）実証試験計画

績データベースから受注情報、および配車関連情報

今年度（令和３年度）は、環境省事業の 3 年目であを抽出し、これをもとにアルゴリズムにより最適化のり、これまでに開発したシステムの実証試験を行う。

再計算シミュレーションを行い、手動配車結果と比実際に AI自動配車システムを用いて配車が組まれた較・分析を行った。対象車種は、最も制約条件が多上で、その配車ルートに従って車両を走行させ、遅く、台数の多い 4tコンテナ車、ならびに2t ダンプ車

れ状況やキャンセルなどに対応可能なことを確認すとした。2018 年の 365日1年分を対象に自動配車ると同時にCO2 削減効果の検証を行い、システム全シミュレーションを行い、手動配車との比較結果を図

体の有効性検証を目的とする（表－2）。実証試験の結5に示す。図は、横軸にタスク数、縦軸に人の配車結果は、別途公表する予定である。

図－5 365日のシミュレーション結果

環境技術会誌

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表 2

実証試験計画の概要

表－2 実証試験計画の概要

対象項目

IT専門知識に関わらず、選択方式によるアルゴリズム

内容回収パターンのカスタマイズが可能な AI自動配車クラウド・プラッ

ピストン回収トフォームを構築する。これらの施策により、2022

車種

4tコンテナ車、2tダンプ車

車両台数

4tコンテナ車： 約50台
2tダンプ車： 約20台

実証期間1週間以上/車種※平日のみ、長期休暇前後や土日は、タスクが極端に変動しバラつきの要因になるため実証期間から除外。

年度にはサービスとして提供を開始し、業界への普及を目指している。

7．おわりに近年、AI の進化に伴って様々な業界でビジネスモデルの変革が起きている。加えて、脱炭素化・SDGsの実現に向けて、廃棄物処理業界におけるDX（デジ6．業界での普及拡大に向けてタルトランスフォーメーション）の推進が注目されて本事業では、廃棄物の収集運搬に特化し、手動配いる。本事業は、環境省からの委託を受け、廃棄物車を上回る AI自動配車アルゴリズムを実現し、さら収集運搬における AI を活用したモデル事業として、にこれを搭載したプロトタイプの自動配車システムのその役割を果たすとともに、CO2 削減、並びにDX 推開発を行ってきた。今年度は実証試験を通してシス進に貢献できるように、全力で取り組んでいく所存でテムの有効性の検証を行う。

ある。

今後、顧客ニーズを踏まえた上で AI自動配車アル〈 謝辞 〉

ゴリズムおよび自動配車システムのパッケージ化を検討する。同時に事業拡大に備えた販売体制の構築

本報告は、（平成 31年度から令和3 年度）環境省のと強化、並びにビジネスモデルの検討を行う。また、「CO2 削減対策強化誘導型技術開発・実証事業」によ普及策の1つとして、開発者向けにアルゴリズムのみるものである。環境省をはじめ、多大なご指導を頂くの提供も検討する。さらに、同業界は中小企業の事委員会の先生方、および関係者の皆様に深く御礼申業者が圧倒的に多いことを踏まえてエンドユーザーのし上げる。

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第150（5月）号

目□次より巻頭コラム
・「企業のカーボンニュートラルの実現に森林の炭素価値の活用を」森本英香
・「祈りとワクチンとコロナ後の社会と」鏑木儀郎□ BUNさんと泉先生の廃棄物処理法逐条解説（150）「補遺4．第七条五の4（一般廃棄物処理業）」□ 計装のコラム（9）「流量計の形式選定について」計装屋□ 技術者が見たあの頃（と今）（113）「東京都の屎尿処理から」稲村光郎□ やんもの海だより（99）～ 冬はどこへ ～ 稲田隆治
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