が現状と同程度の場合（残量54%で給油）とレーザセンサ等AIとIoTを活用したデータ
駆動型灯油配送の実現を利用した理想的な場合（残量30%で給油）においてローリングホライズン方式の有効性を検証する。札幌市西区を担当する1台のタンクローリーの記録で構成されており、2021年1月の1カ月間計画期間としてインスタンスを作成した。配送計画

山 下 倫 央 ［北海道大学大学院情報科学研究院／准教授］
川 村 秀 憲 ［北海道大学大学院情報科学研究院／教授］
横 山 想一郎 ［北海道大学大学院情報科学研究院／助教］
多 田 満 朗 ［ゼロスペック株式会社／代表取締役社長］
神大 地 ［ゼロスペック株式会社／セールスマネージャー］
山 中 繁 幸 ［ゼロスペック株式会社／エンジニア］の評価として1 日当たりの平均作業時間を指標として用いた。
表1：2021年1月インスタンスの実験結果
総作業時間 総給油量 総配送件数 総移動距離［h/日］ ［h/日］ ［件/日］ ［km/日］

残量しきい値

ウィンドウ
サイズ6.278161

31.00

背景・目的

タブーサーチ0.54（現状）

16.126211

29.00

60.01

本申請研究の目的は、灯油配送業務の効率化の実現とタブーサーチ0.54（現状）

2

6.086253

29.1257.93

導出方法
配送履歴

42.26

タブーサーチ0.54（現状）

4

5.966155

29.69

53.58

従業員の労働負担の軽減を実現するため、最適化技術、深タブーサーチ0.30（理想）1

3.403834

13.13

36.00

層学習、リモートセンシング技術を用いたデータ駆動型灯油

タブーサーチ0.30（理想）2

3.213755

13.06

31.24

タブーサーチ0.30（理想）

4

3.143675

13.06

29.81

配送の実現を目指す。灯油配送を効率的に行うために、灯油残量の推定結果を用いて在庫配送計画問題として定式化した灯油配送計画問題の近似解法とレーザセンサや給油履

表1は残量しきい値やローリングホライズン方式のウインドウ

歴に基づく灯油タンクの灯油残量の推定手法を開発する。灯サイズを変更させた場合の灯油配送にかかる総作業量、総油タンクの灯油残量の推定手法と灯油配送計画問題の近給油量、総配送件数、総移動距離を示している。すべてのイ似解法を統合して適用することで、灯油配送にかかる作業ンスタンスにおいて、ローリングホライズン方式のパラメータで時間を削減できることを示す。

あるウインドウサイズを増加させることによって、総作業時間が減少傾向にある。現状の給油状況（残量54%で給油）でも最内容・方法

大5%の総作業時間を削減し、理想的な給油状況（残量30%本申請研究では、データ駆動型灯油配送を実現するためで給油）では最大50%の総作業時間を削減した。
この結果の課題として、以下の3項目を実施する。

から、
ローリングホライズン方式を適用したタブーサーチヒュー研究項目１：灯油配送計画の立案支援技術の開発リスティックの有効性が確認された。

タンクローリーで各家庭の灯油タンクに配送するという灯油配送計画問題は、在庫配送計画問題(IRP: Inventory Routing

研究項目２： 灯油タンクに設置したレーザセンサ情報の有効Problem) の一種として定式化する。長期の灯油配送計画

活用に関しては、異常センサ検出モデルの有効性の検証実を最適化するために、ローリングホライズン方式を用いたタブ

験の結果として、異常センサの検出において、精度、再現率、ーサーチヒューリスティックを提案する。

F1スコアはF1スコアが一番高くなるような閾値設定での値を

研究項目２：灯油タンクに設置したレーザセンサ情報の有効活用比較して、PR-AUC はロジスティック回帰（LR）、ランダムフォ

レーザセンサの計測値取得後、異常給油間期間検出モデレスト（RF）、サポートベクターマシン（SVM）の中で、SVMがルで発生期間の短い異常の検出を行い、異常な計測値の除最も高く、精度、再現率、F1スコアはLRが最も高いことが確去をする。
その後、残量推定モデルで正常値を用いて灯油タ認できた。
また、PR-AUCが最も高かったSVMのF1スコアがンク内の残量推定を行い、推定残量を提示する。
また、異常最も高い閾値設定での結果においては、異常センサの82%な計測値が長期間続く場合は異常センサ検出モデルで故障を検知可能であり、異常センサであると予測したセンサのうちセンサの検出を行う77%が正しく分類できていることが確認された。

研究項目３：レーザセンサが設置されていない灯油タンクの次に、異常給油間期間検出モデルの有効性の検証実験

残量の把握の結果として、全ての評価指標においてLRとSVMが同水準各家庭の給油履歴データ、気温データ、灯油価格データをで良い性能を発揮している。PR-AUCが最も高かったLRの学習データとして、深層学習モデル DeepSets を適用して、F１スコアが最も高い閾値設定では異常な給油間期間の各家庭の給油履歴データ、気温データ、灯油価格データから81%を検知可能であり、異常な給油間期間であると予測した各家庭の灯油消費量の推定モデルを開発する。

時系列のうち85%が正しく分類できることが確認された。
最後に、残量推定モデルの有効性の検証実験の結果とし結果・成果て、学習データのサンプリング数（給油回数）が推定精度に

研究項目１：灯油配送計画の立案支援技術に関して、ローリ与える影響に着目した。評価指標は平均絶対値誤差（MAE）

ングホライズン方式を適用したタブーサーチヒューリスティックを用いる。実験するサンプリング数は1から4である。
また、提案の有効性の検証結果を示す。実際の灯油配送に基づいて手法との比較のため、テストデータに対して単一の特徴量に作成した灯油配送インスタンスにおいて、灯油消費量の把握

閾値を設けて分類（SFM：Single Feature Model）を行い61評価した。従来手法と比較して提案手法の平均絶対値誤差が小さくなっており、提案手法によって大幅な精度向上を達成できていることが確認された。
研究項目３：レーザセンサが設置されていない灯油タンクの残 量の推 定に関しては、各 家 庭の給 油 履 歴データ、気 温データ、灯油価格データから灯油消費量の推定モデルの有効性の検証実験として、各給油履歴データの長さ（年数）や外気温と灯油使用量の相関係数の高低に着目する。精度の評価指標には灯油の給油量と推定消費量の平均絶対誤差（MAE）を用いる。実験結果として、線形モデル、LSTM、Transformer、Deep Setsを比較すると、給油履歴データ全体の60%を占める3年間以下の給油履歴しかないデータに対して、Deep Setsが1日分に換算すると5Lと最も低い誤差となり、提案手法により各家庭の給油履歴データに基づく灯油の消費量推定がおこなえることを示した。
研究項目１、２、３の検証結果を統合すると、レーザセンサを用いた灯油タンクの残量推定や各家庭の給油履歴データに基づく灯油タンクの残量推定が実用可能な精度であることを確認して、灯油タンクの残量推定に基づいて、灯油配送計画を立案することで、現状の灯油配送に比べて効率的な配送を行えることを示した。
今後の展望
本申請研究で開発したローリングホライズン方式を用いたタブーサーチヒューリスティックや灯油残量推定モデルを現在稼働中の灯油自動発注配送管理システム「GoNOW」への移植を進め、サービス運用・保守体制を整える。現状では異常給油間期間検出モデル、異常センサ検出モデル、灯油残量推定に用いていたデータは一部に限られていたが、データの利用範囲を拡大して異常検知や残量推定の汎化性を向上させる。
また、タブーサーチヒューリスティックで得られた灯油配送計画を実際の配送に利用して、タンクローリーのドライバーが計画に従って灯油配送を行えるように、灯油配送の対象となる家庭を順に表示する車載デバイスアプリの開発を進める。

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