AIとIoTを活用したデータ駆動型灯油配送計画の立案
北海道大学 大学院情報科学研究院
情報理工学部門 複合情報工学分野 調和系工学研究室
准教授 山下倫央
SDGsパートナーシップ・プログラム 第３回シンポジウム
2022年10月14日（金）14:00～17:00オンライン開催

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本日の内容概要

灯油配送は配送員不足，高齢化，労働生産性の低下といった多くの問題に直面“灯油難民”の発生が懸念

AIとIoTを活用したデータ駆動型の灯油配送計画立案システムの開発

環境負荷を軽減し，安定的なエネルギー供給を実現

本講演

システム開発のコンセプトや開発の経緯の紹介
灯油タンクの灯油残量の推定手法
灯油配送計画の立案手法
レーザセンサの利用

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本日の内容研究背景・目的
研究項目

灯油残量の推定手法の開発
効率的な灯油配送計画の立案手法の開発

まとめ

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3

背景

4

灯油配送の現状

北海道を含む寒冷地：灯油を暖房・給湯に使用
灯油消費量ランキング[1]

順位

都道府県

1

青森県

寒冷地は定期配送契約の割合が高い

2

北海道

3

岩手県

配送業者が定期的に給油
給油後に代金を請求

4

秋田県

5

山形県

1位青森県の消費量は最下位東京都の43倍定期配送契約

灯油配送業者の配送方法

顧客の消費量に合わせて周期的な配送を実施
数週間周期で配送先・配送順を決定[1]資源エネルギー庁：エネルギー消費統計 2016

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目的

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灯油定期配送の問題

配送コストとサービス品質のバランス
残量がゼロにならない
ようにこまめに配送残量ギリギリを狙って配送間隔を空けた配送

配送コストが増加

灯油残量がゼロになるリスク
・暖房機器・給湯機器が使用不可
・復旧作業に30分かかる
・顧客が他社に乗り換え

・配送時間，配送の燃料費の増加

灯油残量の推定・配送計画の立案は勘と経験頼み現場の負担増で対応

配送業者の高齢化・配送員不足で労働生産性の向上が課題

AIとIoTを活用したデータ駆動型の灯油配送で配送業務の効率化を実現

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研究実施体制
産学共同研究で連携

ゼロスペック社 https://www.zero-spec.com/

自動配送発注管理システム GoNOW の開発・販売
灯油残量計測用レーザセンサの開発

北海道大学 調和系工学研究室 http://harmo-lab.jp/
灯油残量の推定手法の開発

給油履歴・レーザセンサデータの利用

効率的な灯油配送計画の立案手法の開発
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6自動配送発注管理システム GoNOW
サービスの概要①各家庭の灯油タンクにレーザセンサを設置
キャップを取り替えるだけで設置可能②レーザセンサで灯油残量を計測

センサから油面までの距離を計測
所定のＰＣ等へ毎日測定結果を送信③レーザセンサが1日８回計測

８回分のデータを１日１回送信④最適なタイミングで配達

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7

研究項目

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研究項目1

灯油残量の推定手法の開発
給油履歴に基づく残量推定
指定日の残量予測

レーザセンサデータに基づく残量推定

油面高を計測 → LPWA方式でサーバに通知
冬季屋外設置のためノイズが乗りやすい
給油時以外の真値がない
まずセンサ自体の異常検知に着手

研究項目2

効率的な灯油配送計画の立案手法の開発
在庫配送計画問題 (IRP) として定式化
解法にヒューリスティクスの適用
タブーサーチによる解法を提案

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研究項目

9研究項目1

灯油残量の推定手法の開発
給油履歴に基づく残量推定
指定日の残量予測

レーザセンサデータに基づく残量推定

研究項目2の後に説明

油面高を計測 → LPWA方式でサーバに通知
冬季屋外設置のためノイズが乗りやすい
給油時以外の真値がない
まずセンサ自体の異常検知に着手

研究項目2

効率的な灯油配送計画の立案手法の開発
在庫配送計画問題 (IRP) として定式化
解法にヒューリスティクスの適用
タブーサーチによる解法を提案

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灯油残量の推定手法の開発
給油履歴に基づく現在の灯油タンクの残量推定
利用可能な特徴量

給油関連データ

前回給油からの経過日数
前回の給油量
昨年の灯油消費量
灯油の価格

天候データ

気温，日照時間，降雪量，積雪量

深層学習モデル DeepSets の利用

サイズが変動する集合を入力データとして扱うことが可能
入力：上記の前回給油日からの毎日の特徴量

前回給油日からの経過日数に依存して、入力データの量が増加

出力：前回給油日からの灯油消費量(灯油タンクの残量)＝(タンク容量) –(灯油消費量)

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10利用データの詳細
給油データ

アポロ販売株式会社(札幌市)の給油データ
顧客数：1,228件
延べ給油数：4,138件
期間：2020年9月3日~2022年3月17日
給油タンクサイズ：446リットル
前回給油からの経過日数
前回の給油量
昨年の灯油消費量
灯油の価格

天候データ

気温，日照時間，降雪量，積雪量

日本気象庁のウェブサイト

https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php

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11推定結果の評価

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実際の灯油消費量に対する推定結果の「差」
平均絶対誤差：30.24（全体として約30Lの誤差）
濃淡：頻度の高低全体の推定傾向としては良好
ただし「差」の分散が大きい(たまに大きく外してしまう)

推定した灯油消費量- 実際の灯油消費量

タンクが空になる恐れのある例
実際の残量：40リットル
推定残量：280リットル
差：240リットル

残量推定の結果は 280リットルでも実際の残量は 40リットル

実際の灯油消費量

実際の灯油消費量に対する推定結果の「差」

これを避けるためには、残量が280リットルと推定されても配送する→配送の負担が減らない

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考察

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残量推定精度の向上

推定誤差の大きな顧客の属性、時期、外部要因の分析
レーザセンサの設置による残量計測

ゼロリスクからの脱却

たまに大きく推定が外れる場合に備えて、タンクが空にならないように頻繁に給油すると配送の負担が減らない→ タンクが空になるリスクを取って配送負荷を軽減「業務負荷の軽減」と「タンクが空になるリスク」のバランスを取る
対応例

タンクの空になっても影響が少ない時期にのみ残量推定を利用
11月・ 12月・ 3月は給油履歴に基づく推定結果を使って配送負荷を軽減
厳冬期の1月・2月はタンクを空にしない現状の配送計画を適用

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研究項目

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研究項目1

灯油残量の推定手法の開発
給油履歴に基づく残量推定
指定日の残量予測

レーザセンサデータに基づく残量推定

油面高を計測 → LPWA方式でサーバに通知
冬季屋外設置のためノイズが乗りやすい
給油時以外の真値がない
まずセンサ自体の異常検知に着手

研究項目2

効率的な灯油配送計画の立案手法の開発
在庫配送計画問題 (IRP) として定式化
解法にヒューリスティクスの適用
タブーサーチによる解法を提案

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効率的な灯油配送計画の立案手法の開発
灯油配送の概要

複数の灯油配送用のタンクローリーが稼働

顧客の灯油タンクに給油
タンクローリーの灯油残量が少なくなったら給油所で給油タンクローリーの配送先・配送順を長期的に計画
全タンクローリーの配送作業時間の総和の短縮

効率化の指針

灯油残量を考慮した長期的な配送計画の立案

近隣の顧客をまとめて給油して移動時間を削減

遠くの灯油残量の多い顧客への配送は後回し
ただし，遠くでも灯油残量の少ない顧客には配送は行う
バランスを取るのが難しい

オンシーズン(11月-翌3月)での作業時間の効率化

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15効率的な灯油配送計画の立案手法の開発
在庫配送計画問題 として定式化(IRP : Inventory Routing Problem)
経路計画問題に対して在庫管理の概念を追加

在庫管理：商品が売れると在庫が減っていく中で、在庫切れを防ぐIRP における在庫を各顧客の灯油タンクの残量とみなす

IRP はNP困難

解析的に最適解を得ることが難しいため近似解法を適用定式化の概要制御変数

配送計画を操作

各タンクローリーの配送先・配送順

制約条件

各顧客の灯油タンクの残量がゼロになる前に給油
各タンクローリーの灯油残量がゼロ以上
残量が閾値以下になったら補給地点に戻って給油

目的関数

全タンクローリーの作業時間の総和の最小化
作業時間＝移動時間＋給油時間

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タブーサーチを用いた解法の提案

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概要

貪欲法ベースの初期解生成

給油しないと灯油が残量不足が生じる顧客について、移動時間、作業時間が最も短い顧客から給油する訪問する配送順を作成

タブーサーチによる効率的な解の探索
メタヒューリスティクスのひとつ解の精度が保証されないが、実行可能解に至るまでの時間が短い
初期解に配送先の顧客をランダムに追加・削除して解候補を生成
最も良い解を残して、再度解候補を生成
これまでの解生成を記録するタブーリストを用いて状態のループを防ぐ

初期解生成

初期解

タブーサーチ近似解

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タブーサーチを用いた解法の提案

18概要

ローリングホライズン方式で長期間の計画の探索
タブーサーチでも中・長期の計画の探索は困難

現状では顧客500件4日分の配送計画の探索が上限

短い期間の計画を順に探索して，長期の計画を探索開始日から4日分の配送計画をタブーサーチで探索
その配送計画の結果(タンクの灯油残量)を前提として、再度タブーサーチで次の4日の計画を探索

1．初日 – 4日目の配送計画の探索
初期解生成

初期解

タブーサーチ

近似解

タブーサーチ近似解

2．5日目 – 8日目の配送計画の探索
初期解生成

初期解

3．9日目 – 12日目の配送計画の探索…

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実験設定１
実験目的

1．タブーサーチを用いた解法の効果検証「近隣の顧客をまとめて給油して移動時間を削減」の確認
ローリングホライゾン方式による長期的な配送計画の効率の確認

2．配送する灯油残量のしきい値の検証

現状の配送の基準となっている灯油残量を見直しゼロリスクを緩和する効果の確認
残量が少ない状態で給油すると作業時間を削減できるか

対象データ

アポロ販売株式会社(札幌市)の給油履歴データ
2020年12月、2021年1月分を利用

実際の配送履歴に基づく総作業時間の算出

実際の配送順序で移動，給油，移動，…を繰り返した場合の作業時間
タブーサーチによる解との比較に利用

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実験設定２20

配送先データアポロ販売株式会社(札幌市)の給油履歴データ
札幌市の4エリアのエリア1 を利用
エリア2：
顧客660件
配送回数4,200回

エリア4：
顧客460件
配送回数3,200回

エリア3：
顧客520件
配送回数3,900回

本実験ではエリア1を担当するタンクローリー1台の配送計画の効率化を確認
エリア1：
顧客630件
配送回数4,200回

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実験結果 総作業時間の削減率

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2020年12月インスタンスの実験結果 (12月1-16日)
残量しきい値

ウィンドウ
サイズ

総作業時間
[h/日]

実際の配送履歴ーー

6.29

タブーサーチ0.54 (現状)1

タブーサーチ0.54 (現状)

タブーサーチタブーサーチ

配送計画

総移動時間
[h/日]

総配送件数
[件/日]

総作業時間
削減率[%]

2.22

26.94

ー

5.07

1.73

23.06

19.3

44.76

1.40

23.56

24.3

0.30 (理想)

1

2.35

0.91

8.06

62.6

0.30 (理想)42.07

0.658.38

67.0

総配送件数
[件/日]

総作業時間
削減率[%]

2021年1月インスタンスの実験結果(1月1-16日)
残量しきい値

ウィンドウ
サイズ

総作業時間
[h/日]

実際の配送履歴

ーー

6.27

1.27

31.00

ー

タブーサーチ0.54 (現状)

1

6.12

1.81

29.00

2.3

タブーサーチ0.54 (現状)

4

6.08

1.75

29.69

3.0

タブーサーチ

0.30 (理想)

1

3.40

1.09

13.13

45.8

タブーサーチ

0.30 (理想)

4

3.14

0.90

13.06

50.0

配送計画

総移動時間
[h/日]

Copyright
Copyright© 2020 ©
調和系工学研究室
2020 調和系工学研究室- 北海道大学- 北海道大学
大学院情報科学研究院
大学院情報科学研究院
情報理工学部門
情報理工学部門
複合情報工学分野
複合情報工学分野– All rights– All
reserved.
rights reserved.

考察22

タンクローリー1台分の配送計画の効率化
総作業時間の削減を確認

タブーサーチの導入で最大 24％の削減
ウインドウサイズの拡大で削減率向上

配送のしきい値の見直しの効果が大きい

灯油残量：0.54 → 0.30
2020年12月：67％の削減，2021年1月：50％の削減

今後の展開「タンクが空になる」回数によるリスクの評価

今回の設定：配送のしきい値となる残量は理想的に取得
実際には残量推定が正確にできない→ 現実的にこの設定をどのように反映するかが大きな課題

タンクローリーの複数台化
IRPとしての拡張の実施

実データに基づく残量推定の導入効果の検証
給油履歴
レーザセンサデータ

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研究項目

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研究項目1

灯油残量の推定手法の開発
給油履歴に基づく残量推定
指定日の残量予測

レーザセンサデータに基づく残量推定

油面高を計測 → LPWA方式でサーバに通知
冬季屋外設置のためノイズが乗りやすい給油時以外の真値がない
まずセンサ自体の異常検知に着手

研究項目2

効率的な灯油配送計画の立案手法の開発
在庫配送計画問題 (IRP) として定式化
解法にヒューリスティクスの適用
タブーサーチによる解法を提案

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センサデータの利用

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レーザセンサによる油面-センサ間距離の計測

油面高

灯油タンク
・センサ-灯油タンクの底面までの距離が一定
・灯油残量は (灯油タンクの底面積)×(油面高)
油面-センサ間距離から油面高を算出して、灯油残量が計算可能

LPWA (Low Power Wide Area) 方式でサーバに情報を集約
低消費電力で長距離(50km)の通信が可能
1日8回計測・1日1回送信で3年間稼働

現在の設置数：約1万個

アポロ販売：300件/全顧客2,000件

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センサデータの特徴

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計測値の振動が大きい

外部環境の影響，センサの不調，etc.

油面-センサ間距離の変化の例

油面-センサ間距離ノイズが少ない例
油面-センサ間距離は灯油を使用すると徐々に大きくなり，給油されると一気に縮まる

給油時期が明確時間

時間

ノイズが多い例
給油時期が不明確

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センサデータに基づく残量推定に向けて

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センサデータの異常値に対応した枠組みの必要性
常に灯油残量が推定可能なデータではない
異常値からの残量推定は困難

異常なし

計測データ

(油面-センサ間距離)

異常変動検出
モジュール
異常あり

残量推定
モジュール

灯油残量補正した計測データ

計測データ
補正モジュール
センサへの対応
配達員が実施・レーザー射出口・受光部の払拭
・センサの交換
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センサデータの異常変動検知
対象期間による３つの異常変動検知

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１．異常変動検知（１シーズン）

1. １シーズン
2. 給油間期間：1週間～１カ月
3. １ステップ

異常２．異常変動検知（給油間期間）

正 異 正 正 正 正 正常 常 常 常 常 常 常正常

３．異常変動検知（１ステップ）

正 異常 常正常異常正常Copyright © 2020 調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved.

異常変動検知の開発状況
異常変動検知（１シーズン）
SVM で AUC ＝ 0.86 を達成※AUC：0から1までの値
値が1に近いほど判別能が高い
判別能がランダムであるとき、AUC = 0.5

異常変動検知（給油間期間(1週間～１カ月)）
ロジスティック回帰で AUC ＝ 0.88 を達成

異常変動検知（１ステップ）

時間窓 k 近傍法で AUC ＝ 0.712 を達成

全体として良好な結果
今後の展開残量推定モジュールと計測データ補正モジュールとの連携

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まとめ

29

AIとIoTを活用したデータ駆動型灯油配送計画の立案
配送コストとサービス品質のバランスの実現

ゼロスペック社のシステムを基盤とする自動配送発注管理システム GoNOW
灯油残量計測用レーザセンサ
北大 調和系工学研究室の研究項目で配送計画の効率化を目指す研究項目の紹介

給油履歴に基づく残量推定手法の開発
効率的な灯油配送計画の立案手法の開発
レーザセンサデータに基づく残量推定に向けた異常変動検知手法の開発

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質疑応答

ご清聴いただき、誠にありがとうございました！
北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門
複合情報工学分野 調和系工学研究室
准教授 山下 倫央
E-mail：tomohisa@ist.hokudai.ac.jp

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