こんにちは、デジビの堀内です。
今年のDX展示では、前回紹介したパネル展示「intra-mart流の業務プロセス自動化研究」だけでなく、intra-martが掲げる「業務プロセス自動化」の近未来イメージを提示する体験型の展示も行いました。
今回はその近未来イメージを提示する「プロセス自動運転体験コーナー」とその最終結果について話します。
前回紹介した業務プロセス自動化についてはこちら
EWS2019 DX展示「プロセス自動運転体験コーナー」
プロセス自動運転体験コーナーは、架空の配送会社の業務スピードをAIチームと競っていただくことで、業務プロセスの自動化を体験できる来場者参加型の展示です。
各プレイヤーは４つの拠点から配送センターと呼ばれる拠点にすべての荷物を集配することでクリアとなります。
この集配をどれだけ早く終えることができるか、AIチームに勝てるかどうかという勝負になっています。
運行管理フェーズと配送業務フェーズ
本展示では配送会社の業務を運行管理業務と配送業務の２フェーズに分けています。
運行管理フェーズでは、挙げられたお題（各拠点にある荷物の数）に対して効率的と思われる、運行スケジュールを参加者に作成してもらいます。
作成した運行スケジュールは自動的にBPM化されるので、来場者には運行する順番を組んでいただきます。
運行管理フェーズでのエントリー画面
配送業務フェーズ運行管理業務で作成した運行スケジュールに従い集荷業務を行います。
来場者には自身で作成したスケジュール通りにトラック（ロボ）を操作していただきます。
以下が詳しいルールです。
来場者の対戦相手であるAIチームは、運行管理業務と配送業務のすべてを完全自動化しています。
AIチームは来場者と同じお題を受け、自動的に最適な集配ルートを作成し、目的地に到達するよう自動操縦します。
今回はEWS2019開催中にシーズンを５回に分けてプロセス自動運転コーナーを開催しました。
そして各シーズンの最後にはスコアを集計し、ランキング形式で参加者とAIの最終結果を発表しました。
予測時間と実測時間
本展示では、各シーズンごとにスコアボードで予測時間と実測時間を表示しています。
予測時間は、運行管理業務で作成した集配ルートから作業完了までにかかる時間を算出しています。
実測時間は文字通り実際に配送業務が終わるまでにかかった時間です。
見えづらいですが、下の画像は実際のスコアボードの写真です。
左の画面は予測時間、右は予測時間と実測時間を早い順に並べたものです。
一番上に「アイエム運送AI」が2つ並んでいますが、最初のスコアは予測時間が約1分半に対して、約30秒の実測時間となっています。
これは一時中断したことによるものに影響なので気にしないでください。
最終結果
本展示のシーズン１から最後のシーズン５にかけてアイエム運送AIが一位になりました。
その中でも参加者がAIのスコアにもっとも迫ったシーズン５のお題と最終結果は以下のとおりです。
お題
| 拠点A | 拠点B | 拠点C | 拠点D | ||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3個 | 6個 | 6個 | 5個 | ||||||||||||||||||
最終的な結果はこちらになります。
ランキング
| 順位 | プレイヤー | 予測（秒） | 実測（秒） | 乖離（秒） | 経路 | ||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | アイエム運送AI | 89.8 | 61.8 | -28.0 | [c, b, z, d, a] | ||||||||||||||||
| 2 | あかがわ | 96.5 | 99.1 | 2.6 | [c, b, z, d, a] | ||||||||||||||||
| 3 | アイエム運送AI | 89.8 | 103.2 | 13.4 | [c, b, z, d, a] | ||||||||||||||||
| 4 | かわい | 90.8 | 104.5 | 13.7 | [a, d, z, b, c] | ||||||||||||||||
| 5 | たにぐち | 89.8 | 109.3 | 19.5 | [a, b, z, c, d] | ||||||||||||||||
| 6 | あんどう | 90.0 | 142.5 | 52.5 | [c, a, z, b, d] | ||||||||||||||||
| 7 | にし | 90.8 | 157.5 | 66.7 | [a, d, z, b, c] | ||||||||||||||||
| 8 | さとう | 96.5 | 159.4 | 62.9 | [d, a, z, c, b] | ||||||||||||||||
| 9 | のむら | 114.3 | 171.9 | 57.6 | [a, b, z, c, d] | ||||||||||||||||
| 10 | やまもと | 90.8 | 205.8 | 115.0 | [a, d, z, b, c] | ||||||||||||||||
最後のシーズンになるとトラック（ロボ）の操縦が上手なプレイヤーが増えてきて、皆さんなかなかの好タイムでした。
特に「あかがわ」様は、AIが自動的に算出した効率的なコースと同様の集配コースを選び、２つのうちの１つのAIチームに勝ち越し、２位に食い込んでいます。
ですがAIチームが大幅に予測時間を上回るスピードで集配を終えてしまい、残念ながら１位になりませんでした。
またAIチームの実測時間が「61.8秒」と「103.2秒」とブレがありましたが、全シーズンを通して、プレイヤーの完全勝利という結果はありませんでした。
※ブレの原因としましては、赤外線センサーを使用した到着判定でしたので、 会場の照明、周囲の電子機器、会場の温度、空調等の環境による誤作動だと思われます。
以上でEWS２０１９DX展示の振り返りとなります。
最近ではRPAやチャットボットといったツールを用いた業務の自動化が行われつつありますが、intra-mart流の業務プロセス自動化では、AIを用いた分析・可視化によりシステムで操作できる部分はRPAで、人がやらなくてはならない部分は誰もが最適なプロセスで業務を進められるような自動化を目指しております。
興味がございましたらお問い合わせください。
参加していただいた来場者の方全員に感謝いたします。
ありがとうございました。
次回は「UiPath Forward Ⅲ Japan」での出展について話します。
