【ソフトバンク事例】難易度の高い需要予測をどう可能にしたのか

事例概要

　ソフトバンクは、液化石油ガス（LPG）業界向けのさまざまなソリューションを提供している。特にLPG配送業務では、配送コストの高騰や人材不足が大きな課題となっている。競争力を維持するには、精度の高い需要予測と配送ルートの最適化が不可欠だ。しかし、LPGの需要は季節や地域など多くの要因に左右されるため、正確な予測が難しい。

　こうした課題を解決するため、ソフトバンクは数理最適化ソルバー「Hexaly」を採用し、配送最適化サービス「Routify」を開発。RoutifyはAIを活用した高精度な需要予測により、ガス不足や過剰在庫を防ぎ、適切なタイミングでの配送が可能になった。また、Hexaly Optimizerを用いたルート最適化により、移動距離と運転時間を最小限に抑え、配送を効率化した。

　その結果、ガス配送能力が25％向上。配送スタッフの負担を軽減するとともに、ガスの無駄やCO2排出量の削減にも貢献した。加えて、適切な需要予測により、ガス不足や過剰在庫の防止にもつながった。

　ソフトバンクは、Hexalyの強力な最適化機能や柔軟なAPI、モデリング機能を高く評価しており、LPG配送業務のさらなる効率化と顧客満足度の向上を目指している。