配送先や車両、時間指定を計算し、配送ルートを組み立てる
組合せ最適化と機械学習を使い、車両・配送先・時間指定などの条件を考慮して配送計画とルートを作成する技術。
株式会社オプティマインド 名古屋大学発 ／ 愛知県 名古屋市 ／ 2015年設立
研究発の技術 組合せ最適化 配送計画最適化 機械学習 実走行データ解析 経路探索 クラウドSaaS
実用化の段階
研究実証販売
Loogia配車作成は2018年にリリースされ、公式サイトに料金案内と日本郵便・佐川急便などの導入事例が掲載されている。
4製品
3提携・顧客
6特許
17出資者
しくみ
解こうとしている課題
配送先や車両、時間指定などの条件が複雑で、経験者に依存しやすい配車・配送計画の作成と変更を効率化する。
どう動くか
配送先の順序や車両の割当てを組合せ最適化で計算し、道路ごとの実走行データから時間帯別の移動速度を推定して到着時刻に反映する。公式説明では、40以上の現場制約を扱い、駐停車位置や途中の状況変化を踏まえた経路再計算なども特許技術としている。個別機能の計算方式や比較条件は公開情報だけでは確認できない。
できるようになること
会社は、配車業務の負荷軽減、配送ルートや業務の標準化、輸配送費用の比較・可視化を目指すと説明している。日本郵便の試行では、新人とベテランの配達業務時間差が平均67分から17分に縮小したと公表されているが、この結果は同社の特定の試行条件に限られる。
技術の出自：名古屋大学 情報学部・大学院情報学研究科の組合せ最適化・数理情報学分野を基盤とする大学発ベンチャー。研究プロジェクト名は確認できず。 出典1 出典2 出典3 出典4 出典5
使われる場面
- 宅配・ラストワンマイル配送
- 食品・酒類・日用品などの店舗配送
- 企業内物流・拠点間配送
- 配送計画の作成・標準化・再計算
- 輸配送ネットワークや費用の分析
優位性の主張
製品・サービス
これまでの歩み 新しい順
2022-12
資金調達
シリーズB。20億円。既存投資家（個別名非記載）、スパークス・アセット・マネジメント株式会社（未来創生3号ファンド）、Spiral Innovation Partners株式会社（Logistics Innovation Fund） 出典
2021-02
海外
2021年の代表者インタビューで、海外向け物流プラットフォーム等とのAPI協業を将来の選択肢として言及。記事時点では自社単独の海外展開は少なくとも3年以内に予定しないとしており、実現済みの海外展開は確認できません。
2019-10
資金調達
シリーズA。10.13億円。トヨタ自動車株式会社、株式会社MTG Ventures、KDDI株式会社（KDDI Open Innovation Fund 3号、運営者：グローバル・ブレイン株式会社）、他1社（非公表） 出典
提携先・顧客
特許
主な分野組合せ最適化・最適経路決定、道路走行可能速度推定、配送計画・配送管理、駐停車位置判定
共同出願人トヨタ自動車株式会社
特許第6927644号「最適経路決定装置及び最適経路決定プログラム」 株式会社オプティマインド ／ 登録 出典
特許第6951672号「道路走行可能速度推定装置及び道路走行可能速度推定プログラム」 株式会社オプティマインド ／ 登録 出典
JP7076121B1「最適経路決定装置及び最適経路決定プログラム」 株式会社オプティマインド ／ 登録・Google Patents上でActive 出典
特許第7202585号「運送管理プログラム及び運送管理システム」 株式会社オプティマインド ／ 登録・Google Patents上でActive 出典
JP7336110B2「最適経路決定装置及び最適経路決定プログラム」 株式会社オプティマインド ／ 登録・Google Patents上でActive 出典
特許第7564066号（配送関連、特開2023-23966） トヨタ自動車株式会社、株式会社オプティマインド ／ 登録 出典
会社の規模
決算公告など、公表された数字だけ。
大学との関係
出資者（公開情報で確認できた17社）
事業会社（CVCを含む） 7独立系VC 3銀行・金融機関系 7
会社や出資者の発表から確認した。出資者の種類は、AIが社名から付けたもの。個人の株主は載せていない。＊は、出典のページで社名を機械的に照合できなかったもの。