ヤマト運輸はAIと機械学習をどう活用しているのか - 効果的なMLOpsの進め方とは

物流大手のヤマト運輸は2021年度、22億7562万個の荷物を運んだという。ECの普及に伴い宅配ニーズは増加の一途をたどっているが、その一方で人手不足や配送コストなど現場を取り巻く環境が厳しいものになっていることは否めない。そこで同社が進めているのが、AI×データ活用によるリソース配置の最適化だ。

12月13日、14日に開催された「TECHフォーラム クラウドインフラ Day 2022 Dec.　変革を支えるニューノーマルのITインフラとは」で、ヤマト運輸 執行役員（DX推進担当）を務める中林紀彦氏が「AIから価値を生み出すために鍵となる環境“MLOps”」と題して、自社の取り組みを明かした。

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3つの事業構造改革と3つの基盤構造改革

中林氏はまず、ヤマト運輸の現在について、いくつかの数字を紹介した。

1976年にスタートした宅急便事業は、2003年に年間取扱数10億個の大台を突破。EC利用の増加もあり、2021年度は22億7562万個に上った。このような膨大な量の荷物を運ぶために、同社は1万6000を超える取扱店、約3400拠点の営業所、約21万人の社員、約5万4000台の車両、75拠点のトラックターミナルなどの物理的なリソースを持つ。

• ヤマト運輸の荷物取扱数の変化

2019年に創業100年目を迎えたヤマトグループは、2020年1月に次の100年に向けた中長期の経営のグランドデザイン「YAMATO NEXT100」を策定した。その翌年に2021年度からの3カ年計画で中期経営計画「Oneヤマト2023」を策定し、注力する9つの重点施策を中心に構造改革を進めている。