シャープと豊田自動織機、自動倉庫の出庫計画計算時間を約5分の1に短縮
シャープと豊田自動織機は、汎用コンピュータ上で量子アニーリングのアルゴリズムを疑似的に再現する「疑似量子アニーリング（SQA）」技術を活用し、自動倉庫において出庫計画を算出するための基盤手法と計算モデルを共同で確立した。両社は本成果について、共同で特許を出願中としている。
電子商取引（EC）の拡大に伴う物流センターの大規模化と人手不足を背景に、自動物流機器を活用した省人化へのニーズが高まる一方、膨大な条件を考慮した計画作成時間の短縮が課題となっていた。
膨大な条件を数値化・重み付けして総合評価
物流現場における自動物流機器の運用では、設備能力や出荷期限、搬送経路、在庫配置といった多様な条件を考慮する必要があり、組み合わせの多さから計画の作成に時間を要していた。
こうした課題に対し、両社は出庫経路の選択に影響する各条件を数値化し、重要度に応じた重み付けを行うことで総合的に評価する手法を考案した。さらに、シャープが培ってきたSQA技術を用いた計算によって、短時間で出庫計画を導き出せる計算モデルを構築した。
なお、本取り組みで示された「最適」な計画とは、検証にあたって設定された設備能力や出荷期限、搬送経路、在庫配置などの条件および評価指標に基づくものとしている。
大規模拠点を想定した検証で計算時間を大幅に削減
今回の検証は、豊田自動織機の物流ソリューションで構成される、1日あたり10万個以上の荷量を取り扱う大規模物流センターを想定して実施された。
検証の結果、同一の出庫条件および計算環境において、出庫計画の算出にかかる計算時間を豊田自動織機が従来使用していた計算手法と比較して約5分の1に短縮できることが確認された。これにより、作業者の待ち時間削減や搬送の整流化などの効率化が期待できるほか、入庫計画や在庫配置を含むより大規模で複雑な条件下でも最適解を高速に導出できる見通しが得られたとしている。
実運用環境での検証と適用領域の拡大へ
両社は今後、本技術の社会実装に向けて実運用環境での検証を進めるとともに、適用領域の拡大を図るとしている。
なお、本成果は国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の助成を受けて得られたものである。
本記事はシャープ株式会社および株式会社豊田自動織機の発表をもとに作成。
ビジネスパーソンの課題解決と納得感にこだわるDellows News編集部。キャリア論からAI、健康法まで幅広い分野に対応し、複雑なテーマでも平易な言葉で丁寧に解説。読者が「明日から使える」知識やヒントを得られるよう、具体的な事例・データ・専門家の見解を交えて執筆。情報を整理し、納得感ある記事づくりを心がけています。
