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Logistics 2025 · Logistics SaaS (Anon.)

配車最適化エンジンの再設計

レガシーなヒューリスティック配車ロジックを、LLM+OR-Tools を組み合わせたハイブリッドエンジンに刷新。稼働率 +18pt、配車担当者の作業時間を 40% 削減。

体制
6ヶ月 / チーム 4 名
期間
2025.03 — 2025.08
セクター
Logistics
2025
  • Python
  • OR-Tools
  • OpenAI
  • BigQuery

課題

業界特有のルールをハードコードした配車エンジンは、法改正や新拠点追加のたびに数週間の開発工数が必要で、事業成長のボトルネックになっていた。

アプローチ

  • 制約条件を自然言語仕様書として記述、LLM によるコード変換層を設計
  • 最適化本体は OR-Tools の CP-SAT ソルバーに委譲し、数理的な正確性を確保
  • BigQuery 上に実績を蓄積し、週次で感度分析

成果

  • 新拠点追加のリードタイムを 3 週間から 2 日に短縮
  • 配車担当者の 1 日あたり作業時間を 40% 削減
  • トラック稼働率を 62% → 80% に改善
次のプロジェクト

越境決済プラットフォームの初期開発

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