深層学習によるプロアクティブ戦略：共有物流における自律補充と需要予測のためのLSTMおよびVRP/ACO

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🔬研究者:LSTMとVRP/ACOの統合による自律補充システム設計とその評価方法が参考になる。

🏢実務担当者:物流・小売企業が在庫管理と配送ルート最適化を通じたコスト・CO2削減を検討する際の実装例として有用。

🏛政策担当者:共有物流とAI活用を促進する政策に裏付けとなる効果指標を提供する。

現在、世界の物流セクターは、エネルギーコストの上昇やCO2排出削減への圧力といった重大な課題に直面している。従来の線形サプライチェーンは非効率になりつつあり、シェアリングエコノミーの原則に基づく共同物流への移行が必要となっている。本稿は、従来の受動的なデータ収集を、消耗品の流通における自律的かつ能動的な管理システムへと変革する、先進的な3層アーキテクチャを提示する。これまでの研究がスマート自動販売機向けのIoT接続における基盤を確立してきた一方で、本研究は人工知能（AI）アルゴリズムのインテリジェント層を統合することでプロセスを前進させる。本フレームワークは、需要予測にLong Short-Term Memory（LSTM）ニューラルネットワーク、補充に動的経路最適化（VRP/ACO）、リアルタイム異常検知にIsolation Forest/DBSCANアルゴリズムを活用する。フレームワークを評価するため、代表的なパイロットシナリオを用いた数値シミュレーションが実施された。結果は、シミュレーション環境内において、本システムが在庫枯渇予測で95%超の精度（MAPE = 4.02%）を達成することを示している。分析されたこれらの事例では、これにより在庫切れリスクが25～30%削減され、補充距離が25%削減される。これらの知見は、グリーン物流における運用コストとカーボンフットプリントの削減に対する大きな可能性を示している。本研究は、IoTインフラとAI駆動型分析の相乗効果が、静的な方法論から回復力のある協調的物流エコシステムへの移行のための堅牢な基盤を提供することを確認している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

At present, the global logistics sector faces critical challenges, including rising energy costs and pressure to reduce CO2 emissions. Traditional linear supply chains are becoming inefficient, necessitating a transition toward shared logistics based on the principles of the sharing economy. This paper presents a progressive three-layer architecture that transforms conventional reactive data collection into an autonomous, proactive management system for the distribution of consumable materials. While previous research established foundations in IoT connectivity for smart vending machines, this study advances the process by integrating an intelligent layer of artificial intelligence (AI) algorithms. The framework utilizes Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks for demand forecasting, dynamic route optimization (VRP/ACO) for replenishment, and Isolation Forest/DBSCAN algorithms for real-time anomaly detection. To evaluate the framework, a numerical simulation was conducted using representative pilot scenarios. The results indicate that within the simulated environment, the system achieves over 95% accuracy in inventory depletion prediction (MAPE = 4.02%). In these analyzed instances, this leads to a 25–30% reduction in stock-out risks and a 25% reduction in replenishment distance. These findings demonstrate the significant potential for reducing operational costs and carbon footprints in green logistics. The study confirms that the synergy between IoT infrastructure and AI-driven analysis provides a robust foundation for transitioning from static methodologies to resilient, collaborative logistics ecosystems.

• openalex https://doi.org/10.3390/app16062838first seen 2026-08-02 17:44:31