ローソン、店舗配送車両の運行をAIで最適化、群馬県で実証実験
ローソンは10月から、店舗配送車両の運行スケジュールをAI（人工知能）を使って最適化する実証実験を始める。配送車両の台数と二酸化炭素（CO2）排出量の削減につなげる。
実証実験は、配車最適化システムを提供するオプティマインド（名古屋市）と共同で行う。まずは、約400店舗に向けた配送拠点となっている群馬県の常温・冷凍の配送センターの配送ダイヤグラム（運行表）をAIを活用して最適化する。
事前に同配送センターの配送車両48台の走行軌跡をGPSで詳細に解析した上で、店舗ごとの物量データを加味し、AIで店舗配送ダイヤグラムを作成したところ、配送台数を約8％（4台）、CO2排出量を約7％（年間約100トン）削減できることがわかったという。今後、他の配送センターでもAIによる配送ダイヤグラムの作成を広げる
ローソンの店舗配送ダイヤグラムは3カ月ごとの更新となっているが、2023年度中には各店舗の在庫状況や発注数量を基に、AIが毎日ダイヤグラムを自動作成するシステムに切り替える予定だ。群馬県の配送センターで行ったシミュレーションでは、ダイヤグラムを毎日更新した場合、配送台数を約15％、CO2排出量を約17％削減できることを確認できたという。