配車組作業（6時間 / 日）を自動化した話 - NearMe Tech Blog

はじめに NearMeエンジニアの柿野上 拓真（Takuma Kakinoue）です。私は今年４月に新卒としてNearMeに入社いたしました。担当領域としては、主にデータサイエンスやMLOps、新規機能のPOCを担当しています。本記事では、私が設計・実装している自動配車システムの概要および今後の展望として深層強化学習の導入について解説します。 NearMeでは事前予約で注文を集めて、時間的・距離的に近い注文同士をAIによって自動的にマッチング（相乗り）させて乗車人数 / 移動距離を最大化しています。マッチングした注文の集合、あるいは、マッチングしなかった単独の注文をトリップと呼んでいます。車両へのアサイン（トリップに対して運行する車両を紐づけること）はトリップ単位で行います。自動配車システムでは、トリップを最適な車両にアサインし、効率的な運行計画を作成することを目標にしています。 本記事で