農業の高収益化において、運送の最適化は非常に重要な要素の1つです。

効率的な物流システムの構築により、コスト削減、品質向上、販路拡大などが可能となり、農業経営の収益性向上に大きく貢献します。これは直接的に農家の収益性向上につながります。

適切な運送システムは農産物の鮮度維持と品質向上に寄与し、高付加価値化につながります。
効率的な運送システムは、遠隔地への出荷を可能にし、新たな市場開拓につながります。
運送の最適化は、生産者と消費者のニーズをより正確にマッチングさせることができます。

具体的な取り組み

デジタル技術の活用

• 仮想市場を用いた需給調整システムの導入
• AIによる需要予測と最適な配送計画の立案

物流インフラの整備

• パレット化の推進とレンタルシステムの構築
• 物流センターやストックポイントの戦略的配置

輸送手段の多様化

• トラック輸送から鉄道・船舶へのモーダルシフト
• 共同輸送や混載の推進

日本農林資源開発はデジタル化推進がミッションですので、デジタル技術の活用を考えています。

荷の動きをデジタルで扱う為のセンサーとして、運送車両にはGNSSセンサーを搭載、荷は農産物パッケージ（段ボール）をパレット単位で、RFIDを具備したデジタル・パレットを利用する。

大手企業の大規模な物流センターの整備で、荷の紐付けがされて格段に効率がアップしましたが、運送業の大部分を占める中小業者は、集荷も担っているので、集荷・配送の両面に渡った車両管理、ドライバーケアが必要になる。
その為には、ドライバー負担を極力減らし、経験の浅いドライバーについては高度なデジタル技術を使ってミスや負担の無い作業環境の構築が必要になる。

そのポイントとなる場所が、中継所のデジタル的役割であると考えている。

最適化は、運送車両ID、運送車両の起点、積載パレットID、各パレットの行き先、中継所ID、運送車両の終点を項として、各車両毎に積み込むパレットと行き先をなぞった配送ルートをAI予測する。
出発前に全ての車両の配送ルート予測を行うのではなく、一部車両は途中集荷も行うので、配送中にルート変更が必要になるので車両にedgeAI＋アニーリング装置を搭載し、本部からの集荷地点指示を組み込んだルートを最適化作成し業務用カーナビに表示する。

中継所には、デジタル・パレットのRFIDを読むリーダー装置が設置され、載せ替えられたパレットの更新レコードはブロッックチェーンで記録され、後日の振替請求処理に利用される。

弊社では、中小運送事業者の効率的運用に注力したデジタルシステムを提案して行きます。