AI最適化で｢1カ月分の計画を10分で立案｣出光のタンカー配船計画の裏側に見える、AI業界の未来

AIがさまざまなビジネスで活用されはじめている現代。 とはいえ、AIベンチャーが開発するサービスは、無数のデータを学習させることで高い精度で画像を見分けたり、正確に音声を認識したりするいわゆる｢パターン認識｣の技術を使ったものが多いのが現状だ。 石油製品の販売で知られる出光興産は、AIベンチャー企業の｢グリッド｣と協力。国内における石油の海上輸送（以下、配船）計画をAIで最適化できるよう取り組んでいる。2020年6月に実証試験を完了。2021年度中の本格運用の検討が進んでいる。 配船計画の最適案は、複雑なパラメーターを考慮しなければならず、これまでは職人技でつくられていた。それを立案するAIは、どうやって作られたのだろうか。 出光興産は海外から調達した原油を国内8カ所の製油所で燃料として精製。全国各地にある燃料貯蓄場の｢油槽所｣（41カ所）にタンカー（内航船）で輸送している。油槽所に送られ

[west2015-nakano]

強化学習で効率化を行なった事例。 以下が重要との印象。↓ パラメーターを抽出するためにその領域（ドメイン）の専門的な知識が必要になるうえ、アルゴリズムにも精通していなければならず、技術的なハードルが高い