匠の思考プロセスを再現する荷積み計画AIにより、 計画立案作業を大幅に短縮－積み方の制約、届け先の荷下ろし場や働く人への配慮も含めて最適化－

これまで匠の経験に基づき、紙製品の形状や出荷地域ごとの積載効率などを考慮して行っていたトラックの荷積み計画作業について、YOKOGAWA が独自に開発した匠の思考過程を再現する荷積み計画AIを用いた自動化の実証実験（以下、本実証実験）を実施し、大幅な作業時間の短縮に成功しました。この成果を踏まえ、北越コーポレーションおよび北越物流は、2025年7月より当該AI を正式に導入することを決定しました。

北越コーポレーションの主力事業は、紙・パルプ製品の製造および販売です。紙製品の出荷計画には、製品の形状や運搬車両の積載量、配送先からの指定条件など、多様な制約が存在します。さらに、配送ドライバーの負担を軽減するために、配送先は可能な限り一か所にまとめ、複数箇所となる場合でも、できるだけ近接した地域に集約する配慮が求められます。従来の一般的な最適化技術では、目的や制約が複雑化するほど実際のロジック構築が困難となり、計画立案にかかる時間も長期化してしまいます。このように、多くの条件を考慮しなければならない荷積み計画業務は自動化が難しく、後継者の育成にも課題がありました。