■社外企業との共創により新しいムーブメントを起こすオープンイノベーションプログラムとは、自社で保有する資源や技術と、社外の技術・アイデアなどとを組み合わせることで革新的な価値を作り出すものだ。今回は採択企業となる2社と、共創スタートアップ企業4社がプレゼンを行った。ある横山邦男氏は「日本郵便は創設者である前島密の思いを受け継ぎながら時代のニーズに合わせてさまざまな仕組みを開発し、多くの分野で世界の最高レベルの品質を実現した」と紹介。「これまでの延長線上の発想ではダメ。時代の潮流に先んじる、革新的で最先端の技術に取り組んでいくことが大事だ」と横山氏。「このオープンイノベーションプログラムを通じて、世の中を爆発させるような価値創造につなげ、協業による共創を期待している」と話した。■郵便・物流のバリューチェーン全体をテクノロジーで解決する今回のテーマは「郵便・物流のバリューチェーン全体をテクノロジーで解決する」。テーマについては、物流拠点におけるオペレーションの「自動化」、「見える化」、郵便局間におけるダイヤの『最適化」が挙げられた。これに基づいて、郵便・物流ネットワークの一部を利用した実証実験や、このネットワーク上での早期実用化を推進するとともに、協業するサムライインキュベートから1社1000万円の出資を検討し、日本郵便からも出資を検討するとともに、実証実験費用の拠出を検討。業界スペシャリストからのメンタリングを行ってきた。Roboticsとエー・スター・クォンタムの2社が実証実験を行った。AWARD最優秀賞」を決定する。Roboticsとエー・スター・クォンタムのプレゼンへと移る流れだ。■ラストワンマイルのルート最適化に挑むオプティマインドまずはオプティマインドの代表取締役社長である松下健氏が登壇した。同社が行っているのは、どの車両がどの訪問先を、どの順に回るとよいのか、配送ルートをAIにより最適化するというもの。これは、これまで配送業界では人の手によるルート作成が行われており、配車マンやドライバーのノウハウに依存するところが大きいため、これをシステム化して改善するという目的がある。そこで同社は、クラウドサービス「Loogia」を用いて、ラストワンマイルで実際に使える最適なルートを提供してきた。搭載されており、ドライバーとマネージャー双方で確認しながら、進捗状況の確認や現状の報告ができるようになっている。実際に日本郵便とは、昨年4月から9月まで、練馬郵便局と名古屋北郵便局にヒアリングを行い、10月からは横浜南郵便局ほかの6局を追加。今年の4月からは順次全国に展開する予定となっているそうだ。実際に導入したところ、ドライバーの作業時間が、ある人は75分、ある人は67分もの改善ができたとのこと。配達に不慣れな社員でも出発前の作業が30分、配送中の走行時間が30分、1便あたりの配送可能個数が10個も増加したという。■荷物のサイズを一瞬で計測できる機器を開発したAquifiAquifiは、ハンディタイプの機器で荷物のサイズを一瞬で測定できる機器を開発した。宅配物で一番困るのはぬいぐるみのような不定形のものの大きさを測ること。熟練した人手も時間がかかるとのことだが、Aquifiの測定器を利用すると、そのようなものでも瞬時に測定が可能だ。An氏この測定器の利点は携帯型であること。どこでも使えるため、全国2万4000の郵便局にすぐ配置できるほか、イベントなどで出張したときにも活用できる。集荷先での利用も可能だ。不定形のゆうパックは1日当たり40万個あるという。この測定器を導入することで待ち時間が減るため、顧客満足度も上がりそうだ。今後はOCRによる住所読み取りと組み合わせることで、1秒での引き受け完了を目指すとのこと。自動制御システム研究所が取り組んでいるのは無人ドローンによる配送だ。ドローン配送が実用化されており、実際に配達作業が行われている。使われているドローンは、着陸時に自動で荷物を切り離す機構が採用されており、運用も郵便局員の手で行われているそうだ。離陸から着陸まで、人の操作は必要としない。誘導はある程度GPSで行われるが、着陸時の精度が高くないため、画像によるマーカー誘導着陸をしている。鷲谷聡之氏どうしてこのような自動・省人化が必要かというと、労働人口の減少が予想されているからだ。2013年と比べ、2030年は6人に1人の人がいなくなり、2060年には3人に1人がいなくなると予想されている。今後も安心安全で自律飛行し、マーカー誘導着陸による自動・省人化技術を提供していく。■Yperの置き配バッグは再配達問題を解決できるかYperが杉並区で実証実験を行ったのは、同社が提供する置き配バッグ「OKIPPA」。杉並区の1000戸にOKIPPAを配布し、再配達問題がどれくらい減るのかを調べたという。現在は約200万個の荷物が毎日再配達されているそうだ。これによる時間・労働力ロスは1日当たり20万時間、金銭的ロスは2億円とも言われる。通販サイトの利用率は上がる一方なのに、運送業界の労働人口は慢性的に不足している。最近ではよく目ににする宅配ロッカーだが、使われているのは全体の0.7%程度だそう。コンビニ配送も11.4%しか使われていない。ほとんどの場合は家庭への配送を望んでいるのが現状だ。玄関前にスペースがない、共有部に個別の宅配ボックスを設置できないといった理由から、導入も進んでいない。同社のOKIPPAは布製。たたんでおくことができるのでスペースも取らない。今回の実証実験ではSNSを通じて募集したところ、1300名が応募したそうだ。実際に運用したところ、再配達を61%削減することができた。ユーザーからもスペースがなくても設置できるうえ、比較的大きな荷物が入ること、いろいろな場所に設置できることがメリットであるという声ももらった。「今後も置き配バッグで日本の支配龍律をゼロにする」と代表取締役の内山智晴氏は語った。Robotics続いて採択企業による発表へと移る。Mohanarajah氏だ。Mohanarajah氏はスリランカ出身。久留米高専に留学したあと東京工業大学で学び、修士課程を修了した。Mohanarajah氏が考えているのはロボットを便利で身近にすること。日本は労働力人口が減少しているのに、ロボットの導入率が低い。Mohanarajah氏そして今のロボット業界は1990年代の携帯業界のように、独自の規格が乱立しているので複雑であり、業界も分裂しているとMohanarajah氏。この状態から、Androidが普遍化を業界にもたらしたように、一つの統一したソリューション、プラットフォームを作りたいと意気込む。Roboticsが実際に導入したのは、荷物の取り下ろしにロボットを入れること。これによって人手を少なくするとともに、仕分けの効率化を図るのが目的だ。導入は素早くできるという。導入が素早い理由は、同社の持つプラットフォームを利用して、既存の技術を組み合わせることができたからだ。Mohanarajah氏は、「今年の夏までにはさらに物流のイノベーションを加速できる、効率的でスピーディーな物流を構築できるだろう」と語った。■量子コンピューターで輸送ネットワークを効率化させるエー・スター・クォンタムエー・スター・クォンタムは量子コンピューターを研究している会社だ。量子コンピューターは普通のコンピューターとは異なり、0と1の両方の状態を重ね合わせて計算することができる。このため通常のコンピューターで8億年かかる計算が1秒で終わることもできると言われている。大浦清氏エー・スター・クォンタムが取り組んだのは、1日に地球を43周分回るという運送便の最適化だ。これまでは人間の勘と経験でダイヤ化されていたのだが、それが最適であるかという検証ができていなかった。組み合わせ数があまりにも膨大だから。量子コンピューティングは、こうした組み合わせ問題を解くのが得意だ。そこで、輸送の効率化ができるのではないかと考えた。試しに埼玉県東部の各郵便局・ベース局間を夕方から夜に運行する一部の運送便について計算を行った。30局でも膨大な数の組み合わせが存在した。量子コンピューティングであれば一瞬で答えが出る。そこでオペレーションを把握して組み合わせ問題として数式に変換し、プログラムを作って実行し、輸送部と検証したところ、4便の削減ができたとのこと。輸送コストは7%減となり、年間であれば2,000万円の削減効果が出た。これは全国に展開したとき、年間で100億円のコストダウンになるという。今後だが、2021年度には幹線便への導入と検証、2023年度には全国対応を目指していくとのことだ。Roboticsに贈られた。・未来のクリエイターを育てる「2019年度未踏ジュニア」募集を開始。2019」に特別協賛。配信中ITライフハックは以下のニュースサイトにも記事を配信しています。前人未到の爆速PCこのサイトについてタレコミ、ITライフハックに寄稿したいというご要望も受け付けていますので、興味をもっていただけましたら、お気軽にご連絡ください。IT系記事を中心に著書多数。小川夏樹ソフトバンクにてPCComputing、PCJapanの編集を経験した後フリーランス・ライターを経て現在に至る。PCハードウェア、Windows使いこなし、イメージングデバイスを語らせたらいつまでも話が止まらないPCヲタ。年甲斐もなくゆるキャン△でアウトドアに目覚めボーイスカウト以来のアウトドア再デビュー。USER)の編集長からオンラインゲーム会社のIR担当や採用広告の制作、フリーライターを経て現在に至る。最近のトレンドはソロキャンプ。ブッシュクラフトとまではいかないが月1~2はどっかにキャンプに行っている。あと鉄分(乗り鉄)かなり多め。