OneRail、Nvidia AI を活用した配送決定プラットフォーム「OmniStar」を発売

Oscar Wong | Moment | Getty Images

物流大手のワンレール（OneRail）が、Nvidia の人工知能（AI）ソフトウェアを活用したプラットフォームを立ち上げました。これにより小売業者は、大規模な注文に対して最も効率的な配送オプションを迅速に判断できるようになります。

この新プラットフォーム「OmniStar」では、ワンレール独自のデータを用いて AI がすべての配送選択肢を評価し、個々の注文ごとに最適な手段を特定します。

ラストマイル配送を手掛ける同社は、CNBC に対し、このプラットフォームによって中小企業でも大規模な配送が可能になり、Amazon や Walmart といった世界的な小売巨人と対等に戦えるよう利益率を改善できると説明しています。

EC（電子商取引）が拡大する中、小売業者は急増する需要に対応し、効率化のために機動的なサプライチェーンへの投資を迫られてきました。しかし、こうした手作業によるプロセスは、小売企業と物流企業の間で分断されがちです。

ワンレールのビル・カターニアCEO は「瞬時に判断できる能力がなければ、利益率を失うことになる」と指摘。「ラストマイルの配送コストは非常に高い」と付け加えています。

パッケージの最適な配送経路を決定するのに、従来は 20 分かかっていたものが、OneRail のプラットフォームなら AI を活用してわずか 2 分半で完了します。この時間短縮により、小売業者はより大規模かつ高速、高精度なサプライチェーンを運営できるようになると、Catania は述べています。

「ここで重要になるのが人工知能です。AI はこうした意思決定を極めて迅速に行います。そのためには、Nvidia のハードウェアとソフトウェアが不可欠であり、これらがシステムをスケールして機能させるのです」と、OneRail の AI 部門責任者である David Daeschler は語っています。

Daeschler 氏によると、同社は物流プロセスへの AI 導入方法を模索するため、3 年前から Nvidia と提携を開始しました。

「その結果生まれたのが、注文を適切な配送業者と配送モードに、最適なコストでリアルタイムにルーティングする意思決定レイヤーです。これは静的なルールや手動計画に頼る従来の方法とは一線を画しています」と、Nvidia の小売・消費財担当バイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーである Azita Martin は説明します。

Catania 氏によれば、OneRail が独自に保有するデータ——1,200 万人以上のドライバーと 1,000 社を超える物流パートナーからなるネットワーク——を活用して、AI に最も効率的な経路や配送オプションを学習させています。

「これは双方にとっての利益です。私たちはより効率的に運営でき、顧客はコストを抑えつつ、より良い体験を得られるのです」と Daeschler は締めくくりました。

同社は CNBC に対し、プラットフォームはすでに一部顧客で導入済みだと明かしました。その一例として、大型タイヤ卸売業者が OmniStar の導入により、リソースの効率的な活用が可能になったことで、3 年間で年間約 4,000 万ドルのコスト削減を実現したケースがあります。

また、同プラットフォームは第 4 四半期に商品取引総額（GMV）で 60 億ドルを超える見込みと試算しています。

Nvidia のマーティン氏は、このプラットフォームが小売業者により迅速な意思決定を可能にすると語りました。

「小売業者にとって最大の価値は、より多くのシナリオを検証し、状況の変化に応じて素早く対応しながら、サービス品質を損なうことなく配送コストを改善できる点にあります」とマーティン氏は述べています。

OneRail は、このプラットフォームが中小規模の小売業者にとっても、配送速度と効率性においてより効果的に競争力を発揮する助けになるとしています。

OneRail は今年初めに FedEx と提携 を発表し、全顧客に同日配送サービスを提供する取り組みを開始しました。これは、小売業者が顧客により最適かつ最速の配送オプションを提供しようとする競争の一環です。カターニア氏はさらに、この提携によって OneRail は中小企業との協働もより強化できると付け加えています。

「私たちは、ChatGPT や Anthropic が言葉に対して行ったことと同じことを配送の分野で行っています。仕組みは全く同じです」とダイスラー氏は語ります。「彼らは人々に知識へのアクセスを提供しますが、私たちは人々が手頃な価格で配送を実現する方法へのアクセスを提供しています。これはすべて、私たちが保有するデータに基づいて独自に構築したモデルとトレーニングによって成り立っており、インターネット上の言葉と同じ原理です。」