【ITニュース解説】A Last Mile Optimizer that Outperforms Amazon’s Routes on a Laptop

配送業界における「ラストマイル配送」、つまり倉庫から顧客の玄関先までの最終的な配送プロセスは、物流コストの最大半分を占めるほど重要な部分だ。この配送をいかに効率的に行うかは、企業にとって大きな課題となっている。具体的には、多数の荷物を複数の配送車両が、それぞれの積載量や顧客が指定する時間枠といった制約を守りながら、最短経路で配送するための計画を立てる問題だ。これは「車両経路問題（VRP）」として知られ、特に車両の積載量と配送時間枠の制約が加わると、その複雑さはさらに増す。

この問題が非常に難しい理由は、配送先の数がわずかに増えるだけで、考えられる経路の組み合わせが爆発的に増加するためだ。例えば、100か所の配送先があった場合、すべての可能な経路を計算しようとすると、現在のコンピューター技術では現実的に不可能な膨大な時間がかかってしまう。これを「指数関数的な複雑性」と呼ぶ。このような大規模な問題に対して、従来のアルゴリズムや一般的なコンピューターハードウェアでは、処理時間やメモリの限界に直面し、実用的な時間内に解決することが困難だった。Googleが提供するような強力な最適化ツールでも、数千か所の配送先が限界とされており、Amazonのような大手企業は、何百ものCPUコアを備えた巨大なクラウドインフラを活用してこの課題に対応しているのが現状だ。一般的な商用サービスも、一度に処理できる配送先を数千件に制限していることが多い。これらの限界を回避するために、配送先を強制的に小さなグループに分割したり、ルートの数を制限したりする「ごまかし」のような方法が用いられることもあるが、これらは結果として非効率なルートを生み出したり、現実の車両制約を無視した計画になったりする欠点があった。

このような状況の中、これまでの常識を覆す新しいルート最適化技術が登場した。この技術は、高価なクラウドコンピューティングサービス、専門のGPU、あるいは大規模なエンタープライズサーバーといった特別な設備を一切必要とせず、一般的なノートPC単体で動作する。そして、Amazonが公開している大規模な配送データセットを使った比較において、Amazonが実際に運用しているルートよりも、総走行距離を約15～20%削減し、配送ルートの総数を約10～15%減らし、車両の平均稼働率を約10～20%向上させるという驚くべき成果を達成している。この最適化ツールは、Amazonのルート計画と同じ車両構成、積載容量、配送量を条件に、公平な比較が行われたものだ。

この革新的な技術の核心は「分割統治」というアプローチにある。広範囲の配送計画全体を一度に解決しようとせず、問題を管理しやすい小さな単位に分割し、それぞれを効率的に最適化し、最後にそれらの結果を統合することで、全体として最適な解を導き出す。

具体的な処理フローは以下のようになる。まず「データ取り込みと前処理」として、大量の配送先データを読み込み、検証し、効率的に処理するために小さなバッチに分割する。この段階で、配送先間の初期的な距離を推定したり、地理的な密集度を特定したりする。

次に「知的クラスタリング」のステップで、配送先を単に地理的な近さだけでなく、配送する荷物の量や車両の積載容量も考慮して、バランスの取れたグループにまとめる。これにより、車両が担当するエリアが明確に分離され、ルートの重複が最小限に抑えられる。このプロセスでは、あらかじめ決められた固定の配送ゾーンに依存せず、実際の地理的状況と配送密度に基づいて配送先が動的にグループ化される点が特徴だ。

そして「リバランシング」の工程では、作成されたクラスタリング結果をさらに調整し、各車両の作業負荷が均等になるように配送先を再配分する。車両の積載量や配送時間枠といった制約を守りながら、特定の車両が過負荷になったり、逆に効率が悪くなったりしないようにバランスを取る。

続く「アトミックルート処理」では、各クラスタリングされた配送先グループを独立した小さなタスクとして扱い、コンピューターの複数のCPUコアで並列に処理する。各CPUコアは、他のタスクとは独立して、それぞれのグループ内で最も効率的な配送順序を見つけ出す。この並列処理により、コンピューターのリソースが最大限に活用され、配送先の数が増えても処理時間がほぼ直線的に増加するという、極めて効率的なスケーリングが可能になる。

さらに、計算の無駄を省くための「インテリジェントキャッシング」も重要な役割を担う。一度計算した距離や地図情報は記憶され、再利用されることで、繰り返しの計算を大幅に削減する。特に、広域の巨大な地図データを常にメモリに読み込むのではなく、各ルートに必要な小さな地図データ（ミニグラフ）を必要な時にだけ生成し、メモリに一時的に保存して再利用する。これにより、メモリ使用量を最小限に抑えながら、高速で正確なルート計算が可能となる。

この最適化ツールは、Amazonの実際のデータセットにおいて、走行距離、ルート数、車両稼働率といった主要な指標で、既存のAmazonのルートを大幅に上回る成果を上げている。例えば、シアトルにある約1万3千ストップを抱えるデポでは、Amazonのルートと比較して総走行距離を約31%削減し、ロサンゼルスにある約17万4千ストップを抱える大規模デポでも同様に約31%の距離削減を実現した。また、配送先が指定された時間枠内に届くかどうかの遵守率も、Amazonの平均違反率1.8%に対し、この最適化ツールでは0.41%と大幅に改善されている。

この性能改善は、小規模な配送問題だけでなく、大規模な問題に対しても一貫して得られることが確認されている。配送先の数が多ければ多いほど、最適化による効果はより顕著になる傾向が見られる。最も大規模なデポ（約17万4千ストップ、1000以上のルート）の最適化でも、一般的なノートPCで約30分程度で完了し、Amazonのデータセット全体（100万以上のストップ）でも約2.5時間で処理が完了したという。これは、1000ストップあたり約9.8秒という非常に高速な処理能力を意味する。

また、この最適化技術は、Googleが提供する高性能なオープンソースのVRPソルバーである「Google OR-Tools」と比較しても、優位性を示している。同じ配送タスクを処理させた場合、この最適化ツールはGoogle OR-Toolsよりも約30倍速く結果を出し、しかも生成されたルートの総距離も約20%短かった。

この研究は、大規模なラストマイル配送のルート最適化が、高価な専門インフラではなく、一般的なノートPCのような限られたハードウェア上で効率的に実行可能であることを明確に示している。高品質なクラスタリング、細分化された並列処理、そしてバランスの取れた車両積載を優先することで、Amazonの既存ルートを上回る結果を安定して提供し、計算時間は配送先の数に対してほぼ直線的に増加するという高いスケーラビリティを維持する。この効率性は、インフラコストの削減、高速な処理、そして高効率な配送運用へと直接的に繋がるものであり、持続可能な物流システムを構築する上での重要な一歩となる。ハードウェアの性能は処理速度には影響するが、アルゴリズムの安定性や正確性には影響しないため、たとえ古いノートPCであっても、時間をかければ大規模な問題に対応できるという点で、この技術は既存の常識を覆す可能性を秘めている。