トランコム、求荷求車サービスでＡＩを導入し10％のマッチロス削減へ

　トランコム（本社・名古屋市、武部篤紀社長）は10月、物流情報サービス事業の求荷求車サービスにＡＩ（人工知能）を導入した。輸送条件が多岐に渡り、属人化しがちなマッチング業務で、マッチング可能性をスコア化するアルゴリズムを導入し機会ロスの削減を図る。
　ＡＩはパークシャテクノロジーが開発。数千万に上る過去のマッチング実績や、数年間さかのぼった貨物・空車の需給傾向をＡＩが学習。対象貨物とマッチングできる車が見つかる可能性を、100点満点でスコア化する。スコア化の根拠は予想空車量やルート、過去の実績を用いる。
　従来はアジャスターと呼ばれる専任スタッフが、空車情報と求荷情報を結び合わせ、詳細な情報取得や、細かい条件交渉などを行っていた。そのため、業務の属人化が起こりやすく機会ロスが課題になっていた。ＡＩによるスコア化を通じ、アジャスターが荷受け判断をしやすくし、機会ロスを防ぐ。
　トランコムによると、ＡＩの導入効果で、10％・年間約１万件のマッチングロスを削減する見込み。また荷受け判断のスピードアップや新人アジャスターのサポートにもつながる。
　今後、ＡＩ技術の導入で取引先への対応力やマッチング精度の向上を図る。その上で、ドライバー不足や環境負荷低減などの物流課題を解決に向けた「はこぶ」仕組みを構築し提供する。