木材チップの海上輸送で、契約数量、入港制限、工場在庫量などの制約・リスク・コストと担当者の経験則を考慮し、チップ船の配船計画を自動最適化するAIアルゴリズム。

木材チップの海上輸送計画を、契約・入港・在庫などの制約とコストを考慮しながら効率的に作成・修正し、輸送費とGHG排出の低減を目指す。

当サイトの編集メモです。企業が実際に採用した条件とは区別しています。

概要の詳しい記録

日本製紙株式会社は、ALGO ARTISが開発したAI（アルゴリズム）による木材チップ船の配船計画最適化システムを、2023年6月14日に導入・運用開始したと発表した。契約数量、入港制限、工場在庫、運賃や燃料などの条件を定式化し、担当者の経験・ノウハウを組み込んで輸送計画を自動作成する。日々の状況変化に応じた計画修正にも用いられる。

導入段階の詳しい記録

会社発表では2023年6月14日より運用開始。導入範囲、利用部署・利用人数、運用頻度や現在の継続状況は公表されていない。

成果の詳しい記録

会社はチップ船の運航効率向上、物流コスト低減を見込むと説明し、2023年の木材チップ購入予定量を前提に従来計画と新システム導入時の燃料使用量を比較した場合、海外材チップ海上輸送に係るGHG排出量を2.8%削減できる見込みとした。これは導入効果の実測値ではなく、計画数量を置いた試算・見込みである。

留意点の詳しい記録

発表は日本製紙株式会社を導入・運用主体として明示する。AIアルゴリズムの開発者はALGO ARTIS。配船計画の制約やリスク、コストを定式化し、担当者の知見を組み込むと説明されるが、具体的なアルゴリズム名・モデル、入力データ仕様、推奨計画から実配船までの人的承認手順は明記されない。2.8%のGHG削減は2023年の購入予定量を前提とした従来計画との燃料使用量比較に基づく見込みであり、実測・達成済み実績ではない。物流コストの実測削減額、運航効率の実績値、導入部署や利用人数も公表されていない。

掲載名

日本製紙株式会社

対象業務

業務運用・供給網

取組・サービス

木材チップの海上輸送で、契約数量、入港制限、工場在庫量などの制約・リスク・コストと担当者の経験則を考慮し、チップ船の配船計画を自動最適化するAIアルゴリズム。

AIの使い方

株式会社ALGO ARTISが開発したシステムを日本製紙が導入し、2023年6月14日に運用を開始。基本となる輸送計画を作成し、日々の状況変化に応じて速やかに計画を修正する。

主に使う人

従業員向け

資料で確認できた導入規模

このサイトでは具体的な導入規模を確認できていません。

分類は取り組みの一部を示します。人の確認・引継ぎの範囲は、使い方と原典で確かめてください。

未確認は「非公表」「効果なし」とは異なります。試験・デモ・計画は本番運用と区別し、公表値を独立検証済みの効果として扱っていません。

このサイトへの初回掲載日時

2026/11/01 17:14:57 JST

AI活用開始時期

2023-06-14

出典ページ最終更新日

このサイトでは未確認

事例集掲載確認日

このサイトでは未確認

この事例の最終編集日時

2026/11/01 17:14:57 JST

出典閲覧日時

2026/11/01 17:13:26 JST

出典再確認日時

2026/11/01 17:13:26 JST

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