| 研究課題/領域番号 |
21K14368
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 明治大学 (2023-2024)
青山学院大学 (2021-2022) |
|---|
研究代表者 |
高澤 陽太朗 明治大学, 経営学部, 専任講師 (20871130)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | フードデリバリー / クラウドソーシング / 近似アルゴリズム / オペレーションズ・リサーチ / フードテック / 数理最適化 / 区分線形近似 / 在庫管理 / フードテック / フードデリバリーサービス / OR / 最適化 / 配送計画問題 / オンライン最適化 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
オンデマンドのフードデリバリーサービスの需要が世界中で急増している。サービスでは ユーザーからの注文をエリアに点在する配達員に、配達時間が短くなるように割り当てる必要がある。配達時間の短縮方法として、数分間注文を溜めて注文バッチを生成し、そのあとにそれらを配達員にうまく割り当てるという方法がある。バッチ内の注文の割り当て方法は 最適化問題としてモデル化できるが、適切なバッチサイズの求め方は明らかでない。
本研究では、これまで経験的に決められていた注文バッチサイズの最適な決定方法を解き明かし、サービスを取り巻く状況に応じて動的にバッチサイズ決定を行うアルゴリズムを開発を行う。
|
| 研究成果の概要 |
オンデマンド型フードデリバリーが都市生活を支える今日、本研究は従業員とクラウドソースワーカーを併用する運用の最適化に注力した。(1) クラウドソース主体のシフト編成を罰金付きセットマルチカバー問題として定式化し、精度保証付き近似解法を提案した。(2) 需要予測に基づく混合整数計画で配達を動的に割当て、サービス品質を維持しつつ人件費を抑制する指針を示した。
さらに、フードテック（代替肉等）に関するSNS意識調査を実施し、消費者志向を把握して将来のサービス設計に活かす可能性を検討した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
フード領域が直面する近未来の課題に対し本研究は実証・理論的成果を得た。 具体的には、常勤の従業員とクラウドソースワーカーが混在する二重雇用構造がある際のオペレーションの最適化を行った。そこでは理論保証のあるアルゴリズムを提案できた一方で、実務的に効率的な運営を行うための道筋も得ることができた。また、代替肉への消費者受容をSNS解析で定量化し、次世代フードテックのサービス設計に資する知見を提供した。
|
