企業事例紹介（東京ガス）

業務概要

東京ガスは首都圏エリアを中心に、1000 万件以上の顧客にガスと電気に加え、様々なサービス (ガス器具販売・修理、水回り、ハウスクリーニング等) を提供している。ガス事業では、海外から LNG (マイナス162°Cの液化天然ガス) をタンカーで輸送し、4 カ所の LNG 基地で都市ガスを製造し、パイプラインを通じて供給・販売している。これらのオペレーションにより、ガスを安定供給することで社会的使命を果たしている。

また、パイプラインが整備されていない遠隔地の大口顧客 (工場) には、顧客にLNGの貯蔵タンクを保有してもらい、LNG 基地から直接ローリー車による LNG 供給を行っている。ローリー車は、一度に約 15 トン (一般家庭約 1 万件分/日) の LNG を輸送することができる。

現在、約 200 台の LNG ローリー車により、各顧客には数日に 1 回の頻度で LNG 供給を行っている。顧客は、自ら日々の LNG 使用量を予測し、LNG 在庫がタンクの上限と下限の範囲に収まるように発注している。
ローリー事業の業務オペレーションは、以下の手順で実施している。

1. 顧客は LNG 使用量を予測し、貯蔵タンクの LNG 在庫が上下限の範囲に収まるように発注する。
2. 東京ガスは顧客からの受注に基づき、配送先の地理的条件や顧客の LNG 発注量を考慮して配車計画を更新する。
3. 配送日の 2 日前に東京ガスから輸送会社に配送を依頼する。
4. 輸送会社は配送計画を立て、LNG ローリー車で LNG 基地から顧客まで LNG を配送する。

課題

東京ガス

東京ガスでは、顧客からの発注がピークとなる日にも配送できるように、多数の LNG ローリー車を確保する必要がある。そのため、ピークに合わせた固定費 (LNGローリー車保有コスト) を輸送会社に支払っている。

顧客の需要予測の見込み違いや頻繁な配送日の調整、変更、キャンセルなどの要望により、オペレーターの業務負荷が高くなっている。

輸送会社

物流・運送業界では、2024 年よりドライバーの労働時間制限が厳しくなり、より効率的な配車計画が求められている。特に、LNG 需要が高まる冬期に特定の日に配送が集中すると、必要なローリー車が不足し、顧客への LNG 供給が困難になる可能性がある。

顧客

LNG 使用量の予測精度が低い場合、貯蔵タンクの LNG 在庫量に合わせて配送日の調整や変更が必要になり、業務負荷が高くなっている。

ソリューション

上記の課題を解決するために、以下の 2 つのステップを実施する。

• Step 1. 客の過去のLNG使用量や工場の非稼働日情報などを特徴量として、機械学習モデルを用いて顧客のLNG使用量を予測する。
• Step 2. Step 1 で予測した顧客の日別LNG使用量に基づいて、輸送コストとピーク日の配送台数の加重平均を最小化する最適な配車計画を策定し、顧客に提案する。

定量的効果

東京ガス

ピーク日の配送台数を減らすことで、LNG ローリー車を確保する台数を削減 (数百万円/台・年) し、長期的に輸送費の固定費を削減することができる。

顧客の LNG 使用量の予測精度が向上することで、配車日の調整頻度が減り、オペレーターの業務負担が軽減される。

輸送会社

輸送ルートの最適化によりドライバーの労働時間を削減し、ピーク日の配送台数の平準化により緊急対応の頻度も軽減される。

顧客

LNG 使用量の予測により、貯蔵タンクの在庫管理や発注業務の手間が軽減される。