アスクルが開発したＡＩで発注量を平準化、花王・コクヨとの共同実証実験で物流の効率化と環境負荷の低減を実現
- 2023/8/31 08:35
- プレスリリース
■ＡＩで発注量を平準化し物流の効率化とＣＯ２削減に成功
アスクル＜２６７８＞（東証プライム）は３０日、花王＜４４５２＞（東証プライム）、コクヨ＜７９８４＞（東証プライム）と共同で「発注量の平準化に関する実証実験」を行ったと発表。この実証実験は、アスクルが開発した独自のＡＩを活用して、サプライヤーへの発注量を平準化し、物流の効率化とＣＯ２削減を目指すものである。２０２２年４月から２０２３年１月までの期間において、ＣＯ２排出量を５．１トン、輸送台数を２０５台削減するなどの成果を得た。
アスクルは、「ホワイト物流」推進運動に賛同し、２０１９年に自主行動宣言を提出している。その一環として、今回の実証実験を実施した。同実証実験では、アスクルがＥＣ事業者起点でＡＩを活用した「発注量平準化のシステム」を開発した。このシステムは、サプライヤーの使用する輸送車格と各車格で輸送できる物量を取り込み、１週間分の需要予測・需要変動のデータと突き合わせてアスクルからサプライヤーへ発注する。発注量を「輸送車両の車格単位での発注量」としたことで、発注の時点で高積載となる仕組みを確立した。
同実証実験を通じて発注量の平準化を図ったことにより、輸送に用いる車両数を削減し、同一の物量に対して排出ＣＯ２を削減させる成果を得た。また、輸送する物量の平準化でトラック積載率が向上し、サプライヤー・アスクル物流センターの庫内作業も効率化した。これを受け、アスクルは２０２３年２月から同実証実験を他サプライヤーにも展開し、取り組みを拡大している。（情報提供：日本インタビュ新聞社・株式投資情報編集部）
関連記事
ピックアップ記事
-
2025/11/4
東京大学など、魚類体重減少の主因は「餌の競争」７５％と解明■環境要因は５０％、漁獲圧は２５％、状態空間モデルで初の定量評価 東京大学は１１月１日、日本周辺… -
■ドジャース、球団史上初の２年連続制覇 ロサンゼルス・ドジャースは、２０２５年ＭＬＢワールドシリ… -
2025/10/30
木は庭に植えず山に植えよ＝犬丸正寛の相場格言【先人の教えを格言で解説！】 （犬丸正寛＝株式評論家・平成２８年：２０１６年）没・享年７２歳。生前に…
