【1112号】スクールバスの効率運営はアルゴリズムにおまかせ！

 

 

 

※火曜日は簡易版に変更しました。

◎本日のニュース

1)見出し

How Do You Fix a School-Bus Problem? Call MIT

 

 

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2)ビジネスのヒント

スクールバスを効率的に運営するのは、実は相当難しい。今回は、ボストン公立学校のバスシステムの改善事例。難しいのは、多くの制約条件が存在するからです。ボストン公立学校の場合には、次のような制約事例があります。

 

【ボストン公立学校バスシステムの制約条件】

1. 児童数は約3万人。特別な補助が必要な児童もいる。
2. バスの数は約650台
3. 学校数は約230校
4. 総費用は1億2000万ドル（2016年）
5. バスの乗車時間は1時間以内
6. バスのサイズは規定サイズ
7. 学校の開始時間には時差あり

 

これらの制約条件をクリアした上で、バスの運行距離と総費用を最小化する必要があるのです。

 

直観的には、最も近いバス停を次の行き先にすれば最短距離になりそうなもの。しかし、実際には全体の距離は最短にはなりません。最短＝最適ルートを見つけるには、天文学的な数になるルート候補を精査しなければならず、手間が膨大に掛かるのです。だからこそ、1億2000万ドルものコストが掛かっているとも言えるでしょう。

 

このボストン公立学校バスシステムの最適化を解決してくれたのが、MITオペレーション・リサーチ・センターが開発したアルゴリズム。75のバスルートを削減できるアルゴリズムを開発したようです。

 

【MITが開発したバス最適化アルゴリズムの利点】

1. 年間500万ドルのコスト削減
2. 1日あたり2万ポンドのCO2削減効果
3. 毎年100万マイルの走行距離の短縮
4. アルゴリズム稼働後約30分以内に最適ルートを算出＝スピーディー

 

2のようにコスト削減のみならず、環境にもプラスに働くようです。それは3の走行距離が短くなるから。4について、従来は人手により最適ルートを見つけていましたが、その場合は数週間の日数を要したとか。スピードアップは相当なものです。

 

最適ルートを見つけるアルゴリズムの仕組みは以下の通り。

 

【アルゴリズムの仕組み】

1. 児童数とバス停をペアにする
2. 学校ごとに6～8の最適ルートを割り出す
3. 全体ルートを最適させるために、1つの学校のルートと別の学校のルートを合体させる

 

1～3を繰り返すことにより、最適ルートが見つかるようです。なんとなくわかりますが、これを人手でするとかなり難しそうな気がします。コンピューター（人工知能AIかも）の得意とするところのようです。

 

ただし、これですべてがうまくいくわけではありません。というのも、児童の安全面など制約条件に組み込みにくい点は、アルゴリズムは考慮しないからです。だから、人による調整は必要なのです。

 

実際、過去に自動ルート算出（アルゴリズムかどうかは不明）によりバスルートを決めていましたが、絶えず遅延が発生し、失敗した事例があるようです。だからこそ、最後の人による調整は必須としたのです。

 

【注目点】

安全面など数値化できない要素は、人による調整が必要。

 

アルゴリズム・コンピューターは、数値化できない要素を処理しにくいからです。（今の人工知能では可能な領域は広がっているようですが）だからこそ、コンピューター化が進んでも、実用面での調整業務は人による仕事として残るのではないでしょうか。

 

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《今回のヒントのまとめ》

数値化できる要素の処理は、アルゴリズム・コンピューターの得意とするところ。

逆に、最後の調整には人手が必要で、調整によりより成功確率は高まる。

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編集後記

あまりに忙しくて、頭がおかしくなりそうです。

今日はここまで。

 

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今日も長い記事を読んでいただき、ありがとうございました。

感謝・感謝・感謝です！

 

 

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