海外から大型の荷物を取り寄せる時には時間がかかり、予定通りに届かないと不安になるものです。海外製品を安心して買い物できるように、到着予定時期の正確な予測が必要です。

課題：長期間にわたる複雑な貨物輸送時間の予測はむずかしい

貨物輸送の輸送時間の予測は、サプライチェーンの効率化に繋がります。特に、道路や空路、海路など、積み替えをしながら複数の輸送手段を用いる「マルチモーダル輸送」では、サプライチェーンが大幅に複雑になるため、輸送時間の予測が非常に重要となってきます。

これまで、トラックによる輸送などの短い輸送時間の予測については、機械学習アルゴリズムを利用して行われてきました。しかし、列車や船を用いたマルチモーダルでの長期にわたる輸送時間の予測は、実施されていませんでした。

マルチモーダルでの長期間にわたる輸送時間を予測するという課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。ドイツにあるロバート・ボッシュ社のNikolaos Servosら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、追跡データを機械学習アルゴリズムに組み込むことで、マルチモーダルによる輸送時間の正確な予測を試みました。

テーマ：複数の輸送手段を伴う輸送時間の予測

まずはNikolaos Servosらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。