요즘 물류업계에서는 '물류위기'가 외쳐지고 있다.운송업에 관련된 연대별 취업자 구성비의 7% 이상은 40~60대가 차지(전일본 트럭 협회 「일본의 트럭 수송 산업 현황과 과제 2018」), 전 산업과 비교하면 노동 시간은 2할 길게 그럼에도 연간 소득액은 1% 적은 실태(후생노동성 ‘임금구조 기본통계조사’)를 안고 트럭 드라이버 부족은 사회적 과제가 되고 있다.

　한편, 트럭의 적재 효율은 40%(국토 교통성 「물류를 둘러싼 현상에 대해」 참조)로, 이 낮은 적재율의 요인의 하나는, 장거리 수송에서의 공차 회송에 있어, 개선의 여지는 큰 라고 생각된다.또, 정부의 물류나 물류 행정의 지침을 나타낸 종합 물류 시책 대강(1~2017년도)에 있어서, 제휴·협동에 의한 물류 효율화가 목표로 내걸려, “개별 최적화로부터 전체 최적화”에, '경쟁에서 공창'으로의 시프트가 강하게 요구되고 있다.

　이러한 "물류 위기"를 해결하기 위해 JPR, 메이지 대학, 군마 대학은 물류의 노하우와 AI 기술을 구사하고, 제휴·협동에 의한 메리트가 높은 기업끼리를 추출하여 보다 고효율의 물류망 를 제안하는 「공동 수송 매칭 시스템」의 개발을 목표로 한다.

　메이지 대학은 종합 수리학부의 수리 데이터 과학을 전문으로 하고 있는 건효지 교수의 지견을 살린 수송 비용 산출의 모델 개발, 군마 대학은 사회 정보 학부 소셜 수리 연구실(요시라 지분 준 교수, 이치하라 히로유키 연구원)이 참가해, 수리 최적화나 협력 게임의 이론(복수의 사업자에 의한 협력이 성립하기 위한 조건이나 협력시의 공정한 비용 부담 등을 논의하는 수학 이론)의 입장으로부터, 공동 수송 매칭 시스템 코어 엔진 (AI)의 개발을 지원합니다.

　향후, 본 시스템에 의해 많은 매칭을 성공시켜, 트럭 수송의 비약적인 효율화를 노릴 뿐만 아니라, 한층 더, 물류의 글로벌화가 진행되는 가운데, 해외에서도 공동 수송에 있어서의 매칭의 요구도 높아질 것으로 생각해, 일본 국내에 얽매이지 않는 공동 수송 매칭으로 글로벌 물류의 효율화에 기여하는 것도 목표로 한다.

참고：【일본 팔레트 렌탈 주식회사 화이트 물류를 실현하는 업계 횡단형 공동 수송 매칭 서비스 사업이 NEDO 조성 사업에 채택되었습니다(PDF)