OneRail、Nvidia AI を活用した配送最適化プラットフォーム「OmniSTAR」を公開

OneRail は、小売業者や卸売業者、流通業者が個々の注文をどのように配送するかを決定するのを支援する AI 搭載の配送プラットフォーム「OmniSTAR」を発表しました。このシステムは Nvidia の技術を活用しています。

OmniSTAR は、自社保有の車両、宅配便、小包輸送会社など、さまざまな配送手段を含む選択肢を評価し、必要なサービス水準を満たしつつ最もコストが低いオプションを選択します。

同プラットフォームは、Nvidia が提供する意思決定最適化エンジン「cuOpt」やデータ処理ソフトウェア「cuDF」と、OneRail の配送料金およびパフォーマンスデータを組み合わせています。経路計算や配送モードの算出には、Nvidia の加速コンピューティングインフラが利用されています。

OneRail によると、このシステムにより計算時間が最大で 10 倍短縮されます。従来 20 分かかっていた計算は 2 分未満に、週単位を要していた計算も約 2 日間で完了できるようになります。

処理時間の短縮により、注文が割り当てられる前に複数の履行オプションを検証できるため、ライブ配送オペレーション内で最適化プロセスを実行することが可能になりました。

CNBC のインタビューで Catania は、「瞬時に判断する能力がない限り、利益を失うことになる」と指摘しました。「ラストマイルの履行は非常にコストがかかるのです」

予測から配送決定へ

OneRail の広範な AI システムは、配送プロセスの各段階に対して予測と最適化を活用しています。同社によると、機械学習モデルはサービス所要時間、遅延リスク、初回配送成功確率、想定される価格帯といった要素を推定します。

これらの予測結果は、注文を実行する最適な方法を決定する最適化システムにフィードバックされます。また、OmniSTAR はコストとサービス要件に基づき、複数の履行モードを比較検討して最適な選択肢を選定すると同社は説明しています。

動的な車両経路最適化に関する研究でも、「変化する状況の予測」と「新たな情報が得られた際の運用判断の再計算」は明確に区別されています。2024 年に『European Journal of Operational Research』に掲載されたレビューでは、時間依存型経路最適化の研究領域として「旅行時間の予測」と「リアルタイムでの再最適化」が独立した分野として特定されました。

Nvidia cuOpt は経路最適化を担当

Nvidia は cuOpt を、車両経路最適化やその他の数学的最適化問題に対応するオープンソースの GPU 加速型最適化ライブラリと説明しています。

Nvidia のドキュメントによると、cuOpt は経路計算において車両コスト、積載容量、所要時間、営業時間、出発地点、およびその他の制約条件を考慮できます。また、コストモデルでは距離、時間、金銭的コスト、あるいはこれらの指標を組み合わせた加重値を使用可能です。

OmniSTAR は cuOpt を経路最適化と配送モードの選定、両方に適用しています。OneRail によると、これによりシステムは注文に対する利用可能な fulfillment オプションを比較し、サービス要件を満たしつつ最もコストが低い選択肢を特定できるようになります。

OneRail は、多くの小売業者がいまだにこれらの意思決定において静的ルールや手動計画に依存しているとし、OmniSTAR はより短い運用時間枠内でより多くの配送組み合わせを評価するために設計されたと説明しています。

Nvidia によると、cuOpt はすべての可能な経路を網羅的にテストするわけではありません。代わりに、ソルバーは候補解を生成し、GPU アクセラレーションされたヒューリスティックを用いて反復的に改善することで、設定された計算時間内に高品質な結果を生成します。

また、このプラットフォームは cuDF も利用しています。これはテーブルデータの処理（フィルタリング、結合、集計など）に特化した GPU 加速ライブラリです。

OneRail はこれらの機能を自社独自の配送データと運用モデルと組み合わせています。同社が提供するデータセットには、1200 万人を超えるドライバーと 1000 以上の物流パートナーを擁するネットワーク全体で集約された数百万件の配送実績が含まれています。

このデータは、異なる輸送モードにおける価格や配送パフォーマンスを網羅しています。OneRail は、OmniSTAR がこれらの情報を用いてコスト増につながる配送ルールを特定し、配送の選択が個品レベルの収益性にどう影響するかを評価できると述べています。

OmniSTAR のアーキテクチャは、GPU による高速データ処理と数学的な最適化を中核に据えています。Nvidia は、車両ルート最適化などの課題に対応する最適化コンポーネントとして cuOpt を紹介しています。

cuOpt はステートレス（状態非依存）であるため、運用条件が変化すると、その都度最適化問題を再モデル化して提出する必要があります。Nvidia は、車両の故障やドライバーの欠席、道路封鎖、渋滞、そして優先度の高い新規注文など、動的な再最適化を促す要因の具体例として挙げています。

OneRail によれば、OmniSTAR は燃料費や天候、輸送条件といった変数の変化に応じて配送シナリオを再実行可能です。同社はまた、cuOpt の活用により、従来手法よりも多くのルートシナリオを評価し、より高速に経路を再計算できると述べています。

OmniSTAR が実運用へ移行

OmniSTAR はすでに特定の企業顧客向けに導入されています。

US Foods においては、OneRail のシステムが利益率を圧迫する配送構成を特定しました。具体的には、高コストな機材を使って長距離輸送される低収益商品などが該当します。OneRail によると、この分析結果を受けて US Foods は価格設定の見直しや一部の配送パターン再編を実施したとのことです。

OneRail はまた、CNBC に対して、同プラットフォームを利用している無名の大手タイヤ卸売業者が、3 年間で年間ベースで 4,000 万ドルの節約を達成したと伝えた。顧客名は非公表だが、この節約額は OneRail が提供したものである。同社はさらに、2026 年第 4 四半期には OmniSTAR の総取引高が 60 億ドルを超えると予測しているとも CNBC に語った。

CNBC は、OneRail と Nvidia が本プロジェクトの立ち上げまでに 3 年間協力してきたと報じた。OneRail によると、この協力は、Nvidia の cuOpt エンジニアリングチームとの直接連携を通じてラストマイル配送や大規模物流最適化に取り組むものであり、同社が Nvidia Inception プログラムにも参加したことを含むという。

今年 3 月には、FedEx が OneRail と協力して「FedEx SameDay Local」を立ち上げ、顧客を全国に展開する 1,000 以上の配送業者ネットワークへ接続した。

（写真：Brecht Corbeel）

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OneRail は、Nvidia の AI を活用してリアルタイムのラストマイル配送最適化を実現しています。