INDUST ◎8 月号

AUGUST

DX が切り拓く産廃処理

産廃収集運搬業で一般化を図る
AI自動配車システム
株式会社イーアイアイ 代表取締役

胡浩

産廃収集運搬業における配車業務の属人化、技術継承の難化、人材不足等の課題に対し、弊社は、産廃収集運搬業に特化した AI 自動配車システムの開発を行ってきた。さらに、その普及拡大に向けて自動配車システムの一般化を図るために、業務基幹システムと自動配車システムを統合化した一気通貫の SaaS システム「 Waste Force™ 」を構築した。本稿では、自動配車システムの開発とその普及拡大について弊社の取り組みを紹介する。

1．はじめに
近 年、 情 報 通 信 技 術 の 急 速 な 発 展、2050 年にカーボンニュートラルの実現目標の表明、産業界における DX（ デジタルトランスフォーメーション ）の推進等を背景に、時代が急速に変化している。こうしたなかで、廃棄物処理業界では、事業運営の属人化、人材不足、技術継承の難化等、顕在化した課題を抱え続けている。今後、競争力を向上させ、安定的に事業を継続させるためには、こうした課題の解決と同時に、CO 2 削減、業務効率化、並びに生産性の向上が求められている。その解決策として AI・IoT をはじめとした情報通信技術の活用による事業プロセスの高度化が期待され、廃棄物処理業における DX 化が注目されている。
そこで弊社は、産業廃棄物の収集運搬プロセスに着目し、その自動化・省力化に寄与するソリューションとして AI 自動配車システムの開発を行っている。この間、環境省「 CO 2 削減対策強化誘導型技術開発・実証事業 」（ 平成 31 年度から令和 3 年度 ）に採択され、3 年をかけて AI 自動配車アルゴリズムと自動配車システムの開発を行ってきた。
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現在は、普及拡大を推進する段階にあり、大中規模な事業者のみならず、小規模な産廃収集運搬業者にも安価で使いやすい AI
自動配車サービスの提供を目指し、廃棄物処理業界全体における業務効率と生産性の向上を図ることを目的とする。
2．産廃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、勤務情報等をもとに人が経験則に基づき配車ルートを作成する。この配車業務を実施するために、顧客からの受注対応、乗務員の出勤管理、月間拘束時間の整理など配車に必要なデータを揃える業務（ 準備業務 ）がある。人が適切な配車計画を作成するためには、抜群な地理感覚と走行時間や作業時間に対する正確な予測能力が求められる。複数の車種、回収パターン、取り扱いの相違点等、数多くの制約条件をクリアする必要がある。さらに、排出現場や事業所の数、車両台数の増加によって、顧客が指定する時間枠内になるべく走行時間が短い配車ルートの作成、その難易度が指数的に増加し、職人技が必要となる。これらの業務は、配車担当者が廃棄物処理基幹システム、ホワイトボード、11エクセル、紙、業務無線など、様々なツールを活用しながら、同時並行による作業を連日に行っているのが実態である（ 図 1 ）。
配車担当者へのヒアリングでは、プロの配車マンを育てるためには、3 年から 5 年かかると言われている。配車業務の属人化が深刻化し、配車技術の継承、人材確保と育成が課題となっている。

図１ 実際の配車業務の様子

図２ 対応する回収パターン

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いんだすと indust@zensanpairen.or.jp

3．A I 自動配車システムの概要
3 - 1自動配車アルゴリズムの開発
上記課題に対し、本事業では、廃棄物収集運搬業務の制約条件が多い特徴、および問題の複雑性を考慮したうえで、先進的なAI をベースに、複数の組み合わせ最適化アルゴリズムを融合することで、手動の配車結果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。対応可能な回収パターンは、ピストン回収とルート回収の2 パターン（ 図 2 ）となる。
開発したアルゴリズムは、翌日配車・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、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 を活用し、人による経験則（ ヒューリスティック ）をアルゴリズムに取り込んでいる点も本事業の特長の 1 つとなる。開発したアルゴリズムの特長を以下に整理し、その仕様を表 1 に示す。

当日のイベント対応可能。
✓ 制
 約条件の追加・削除等のカスタマイズが可能。
✓ 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。

3-2 自動配車システムの概要
配車業務は、顧客情報のマスタ登録、電話による受注業務等を行う基幹システム等とも連動した多岐にわたる複雑なシステムが必要となる。さらに、AI 自動配車アルゴリズムを搭載した自動配車システムを実際の業務で運用するためには、既存の配車業務に加え、自動配車アルゴリズムの計算に必要なデータ収集と一元管理機能を備えた自動配車システムの構築が必要不可欠となる。以上を踏まえて、本事業で開発したシステムは、① AI 自動配車アルゴリズム、②自動配車 WEB システム、および③乗務員運転支援アプリケーションによって構成される（ 図 3 ）。これら 3 つのシステムが相互連携し、翌日以降の計画配車および当日配車の自動化を実現させることが可能と✓ 複雑で多様な制約条件を満たす解の算なる。配車業務は、システム化を通じて、出が可能。
ホワイトボードや紙等を利用した従来のア✓ 手動配車を上回る配車ルートの算出がナログな配車方法と比べ、年間 CO 2 排出可能。
量 の 削 減 だ け で な く、 業 務 の 効 率 化、✓ リアルタイムの自動配車が可能であり、 ヒューマンエラーの防止、配車業務負担の軽 減 等、 様 々 な 効 果 に結び付く。
表１ 自動配車アルゴリズムの概要
加 え て、 将 来 的 に 本
項目
仕様
システムを運用し関連回収方式
ピストン回収、ルート回収するデータが蓄積される こ と で、 運 転 手 一 人
業務種類
計画配車、当日配車（リアルタイム）
ひ と り の 運 転 特 性、 顧
コンテナ車、アームロール車、ダンプ車、パッカー対応可能車種
客 特 性、 事 業 所 特 性 を車、ユニック車、大型車、保冷車、等
定量的に捉えることが最大組み合わせ数
500 現場 / 100 台 / 車種 ※条件により拡大可能
可 能 と な り、 よ り 実 態に近い予測が可能にな
計算時間
5 分以内
る だ け で な く、 定 量 化
システム方式
クラウド型
されることでさらなる

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202213図３ AI自動配車システムの構成と従来方法の比較

表２ 導入するアルゴリズムの概要
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期待できる。また、対象項目
内容
CO 2 排出量の計測など、今後求められる方式
ピストン回収であろうデータの計測への拡張も期待でき
車種2 tダンプ車る。
台数

約 25 台3 - 3 導入事例
容器
品目別専用カートあり
導入事例として実際に A 社で導入するアルゴリズムの概要を表 2 に示す。アル
積込、設置、引上、入替、合積、作業宵積
ゴリズムはユーザーのオペレーション実態と合わせて初期設定またはカスタマイズが休憩
社内ルール適用可能である。導入効果に関しては、6 月
制約
車両別走行エリア制約あり
14 日の自動配車結果とベテラン配車マンによる手動配車の結果比較を表 3 に示す。
公平
乗務員作業時間均一化考慮
当日の受注件数は 93 件、車両稼働台数は24 台であった。
車両の走行時間の短縮、遅延などの削減
4．自動配車の一般化と普及拡大とともに、配車業務そのものの圧倒的な効
4-1 A
 I 自動配車機能付きクラウド型廃棄物率化が図られることで、業務への常時拘束業務基幹システム「 Waste Force™ 」から解放され、より精度の高い事業管理・顧客サービスの提供に結び付くことになる。 1 ）普及拡大に向けた課題
自動配車機能の利用とは、受注情報、顧14

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表３ 自動配車と手動配車の結果比較
客情報、契約情報、車両情報等、配車業務にHuman
AIAI
比較項目
手動配車
自動配車
導入効果
関連する情報（ 自動配車 の INPUT デ ー タ ）走行時間合計（ h ）153 . 96
150 . 813 . 15 時間短縮
を も と に、AI が 自 動
公平性指数 ※ 1
1 . 551 . 18
公平性向上
配車を行い、自動配車の 結 果（ 自 動 配 車 の遅延時間合計（ h ）9 . 360
遅延時間削減OUTPUT データ ）を遅延受注数（ 件 ）80
遅延件数削減出力するものである。
残業時間合計（ h ）3 . 410
残業時間削減この INPUT データの取得には、既存の業務配車業務時間（ min ）1805
業務時間 97％削減
システムとの連携が必※ 1 公平性指数は小さいほうが良い。
要不可欠となる。しかしながら、各社の業務システムやオペレーるべく対応できるよう自由度の高いシステションの実情が異なるため、このデータ連ム設計を行っている。
携の部分は各社個別に対応する必要があり、なお、本事業は産廃収集運搬における自この分の手間とコストがかかることが、普動配車の普及拡大を目的としており、産廃及拡大に向けた最大の阻害要因となると考業界内では、小規模な収集運搬業者の数がえられる。
圧倒的に多い。このため、本事業では小規模事業者にも手軽に安価で利用しやすい2 ）S aaS ソリューション「 Waste Force™ 」
SaaSシステムの構築を目指した。ユーザー
上記課題を解決するために、これまではにおける SaaS のメリットを以下に示す。
個別に対応していたデータ連携の部分、す✓ イ
なわち、業務基幹システムに相当する機能
 ンストール不要で、簡単に導入可能✓ シを自動配車システムと一体化し、一般化を ステムのアップグレードやメンテナ目指した開発を行ってきた。その結果、①ンスが不要（ ベンダー側負担 ）✓ 時
廃棄物処理の業務基幹システムと、②自動 間や場所を問わず利用可能✓配車システムを統合化した一気通貫の利 用者が多いため価格が安いSaaS（Software as a Service）システム（名付けて「 Waste Force™ 」）を構築した。
Waste Force™ の 概 要 を 図 4 に 示 す。
つまり、Waste Force™ を利用すること
Waste Force™ については、今年 12 月頃
により、これまでのデータ連携のカスタマのリリースに向けて現在、最終調整段階にイズ開発が不要になり、これまで業務基幹入っており、間もなく公開予定となっていシステムを導入していない産廃収集運搬業る。
者においても、安価かつ短期間で、自動配車機能を導入できるようになる。
4-2 自動配車システムのカスタマイズ開
今回の一般化開発にあたっては、数多く発の産廃処理業者へのヒアリングを通して、各社の状況により、Waste Force™ を各社における業務の実態、オペレーション利 用 で き な い、 あ る い は、Wasteの相違点、既存 IT システムの導入状況、Force™ では対応できない機能が求められおよび自動配車機能に対するニーズ等の調る場合には、個別のカスタマイズ開発で対査を行った。そのうえで、AI 自動配車シ応する必要がある。その際には、配車業務
ステムの一般化の考え方を整理し、システのオペレーションの現状調査、アルゴリズ
ムの初期設定の段階で、各社の相違点になムの簡易開発、費用対効果の検証といったＶＯＬ．37 Ｎｏ．8

202215

図４ Waste Force™ の概要

PoC（ Proof of Concept ）プロセスを経て、 策定や執行が進められていない。VUCA追加機能の開発に着手する方法が良いと考な（簡単にいうと予測不可能な）時代にあっえられる。て、 産 業 界 に お け る CN、GX、CE、DXへの対応が求められる中にあって、廃棄
5．おわりに物・資源循環分野においても、変革の方向
産廃収集運搬業における配車業務は複雑性を捉えた展開が求められる。これが、競であり、とくに一定規模以上の業者では、争力の向上ではなく、不確実性が高い新時業務管理や運営の習慣等が融合される場合代における生き残る戦略の 1 つであると考もある。一般化された自動配車システムがえられる。
業務効率化に有効だとしても、完全に受けまた、DX 化は企業規模の大小に関わら入れるまでには一定の期間が必要であるとず、小規模事業者においても十分な取組み考えられる。
は可能である。むしろ、会社の大型化は、そこで、自動配車システムの導入をはじ各基幹システムの統合に時間、コスト、技め、廃棄物処理業における DX 化を推進す術を擁する課題があり、DX 化による一元るためには、「 経営トップの意思 」による管理や、業務効率化などが進みにくい状況イニシアチブが最も重要となる。DX は、 も見られる。
会社の経営戦略と相通ずるものがあり、部弊社では、自動配車システムの開発とそ署間による内部連携が必要となるため、会の一般化を通して、産廃収集運搬業におけ社の総意としての活動が最も重要となる。
る普及拡大を図り、業界全体の DX 化の推
また、DX の執行体制を明確化させること進に取り組んでいく。
が必要である。
現時点では、廃棄物処理業における DX謝辞化はほとんど進んでいないといえる。多く
本事業の一部は、環境省「 CO 2 削減対策の企業は、中期経営計画などでは、DX の強化誘導型技術開発・実証事業 」（ 平成 31
必要性を強調しているが、具体的な戦略の年度から令和 3 年度 ）によるものである。
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