研究の概要

ゼロエミッション物流へのシフトを義務付ける規制が欧州・北米で進展する中、電動トラック（BET）への移行において最大の実務障壁の一つが充電インフラ整備のコストと複雑性である。本研究は、オランダの実際の物流ネットワークを対象に、混合整数線形計画法とエージェントベースシミュレーションを組み合わせた「共同最適設計フレームワーク」を開発し、充電インフラ配置・容量・スケジュールを統合最適化した。IEEE Transactions on Transportation Electrificationに掲載済み（2025年）。

ルールベースの従来的アプローチと最適化アプローチを現実的な変動条件下で比較し、デジタルツイン環境での意思決定支援への応用可能性を示した。研究の核心は「インフラ設計とオペレーション計画を分離して最適化すると過剰投資になる」という問題提起であり、両者の同時設計によって得られる経済的便益を定量化した点にある。

主な発見・成果

  • インフラコスト5.2〜6.4%削減：充電インフラ配置とスケジュールの共同最適化により、個別最適化比でコストを5.2〜6.4%削減
  • 設置電力容量20%削減：設備過剰投資を防ぎ、契約電力・変電設備コストを約20%圧縮
  • 充電待ち時間99%削減：最適スケジューリングにより充電待ちによる配送遅延をほぼ解消
  • 電力費用13.5%削減：電力料金の時間変動を活用した充電タイミング最適化で電力コスト削減
  • 中距離物流での実用性確認：ミドルマイル（中距離幹線）物流では現行BETと既存グリッド接続で運用が成立することを確認

実務への応用

物流・製造・小売の電動車両フリート化を推進するGX担当者にとって、本研究の最大の実務知見は「インフラ設計とオペレーション計画を分離して考えると過剰投資になる」という点である。充電器設置台数・容量・配置を決める段階から運行スケジュール・充電パターンを同時設計することで、投資額と運用コストを同時に最適化できる。デジタルツインを活用したBefore/Afterシミュレーションは電動化投資の経営承認を得るための有力な手法となる。充電インフラ業者やフリート管理システムベンダーへの要件提示においても、共同最適化の視点を契約・仕様に盛り込むことを推奨する。