Google、中間物流の最適化ベンチマーク生成器「MilleMiglia」を公開

Google Researchが、ミドルマイル（中間物流）配送問題向けの現実的なベンチマークを作るC++製のインスタンス生成器「MilleMiglia」を公開した。論文「A Novel Instance Generator for Simulating Middle-Mile Logistics Networks」として発表され、ソースコードとドキュメントも公開されている。執筆はAymane Lotfi氏とThibaut Cuvelier氏。

物流の最適化研究は従来、生産者から集約拠点へ運ぶファーストマイルと、消費者へ届けるラストマイルに集中してきた。どちらも配送経路問題（VRP）の変種としてモデル化される。これに対し、配送センター間で貨物をまとめて地域・大陸規模で動かすミドルマイルは、総物流支出のかなりの割合を占めるのに、オペレーションズリサーチでの注目ははるかに少ない。理由はデータにある。ほとんどの物流企業は、自社のネットワーク構成や需要量を極めて機微な営業秘密として扱うため、公開された高品質データが存在しない。

技術的な難しさは、ミドルマイルがリレー競走に似ている点にある。ファースト／ラストマイルでは、荷物は起点から終点まで単一の車両に載ったままだ。最適化の本質は、どの車両がどの荷物群を担当しどの順序で回るかという割当と順序付けであり、時間幅も通常は1日程度に収まる。ミドルマイルでは、1つの荷物が大陸規模のネットワークを複数の車両に乗り継いで運ばれ、最終目的地に着くのは出発から1週間後ということもある。中継の配送センターでは、荷物は積み下ろされ、行き先別に仕分けられ、混載されてから次の車両に積まれる。ここで同期問題が発生する。荷物は予定された出発便に間に合う時間枠の中で配送センターに到着しなければならず、乗り継ぎを逃せば次のサイクルまで滞留して大きな遅延につながる。記事はオランダのGroningenからUtrecht、Antwerp、Parisを経てVersaillesの顧客に届く例を挙げている。このため数学的モデルは、Google Maps Platform Route Optimizationなどが解く標準的なVRPとは重要な点で異なる。

応用範囲は広い。ECや小売で工場から消費者・小売店へ商品を動かす場面、中央倉庫から自動車メーカーや店舗へ部品を届ける場面、保管施設と病院の間で温度管理された医薬品を運ぶ時間制約の厳しい輸送まで含まれる。MilleMigliaはこうした制約を捉え、現実的でありながら実企業のデータを露出しないベンチマークを生成する。学術理論と産業物流の間のギャップを埋め、研究者が複雑なミドルマイル網の最適化に取り組めるようにする──それがより頑健で効率的なサプライチェーンにつながる、というのがGoogle側の位置づけだ。