近日，物流行業呼喚“物流危機”。與運輸業有關的年齡組的工人構成中超過 7% 為 40 歲和 60 歲以上（日本卡車運輸協會“日本卡車運輸業的現狀和問題 2018”），工作時間比所有人長 2%儘管如此，年收入卻少了1%（厚生勞動省《工資結構基本調查》），卡車司機短缺已成為社會問題。

　另一方面，卡車的裝載效率為40%（參見國土交通省“物流周邊現狀”），可以想像。此外，在《物流綜合政策綱要（1-2017年）》中，體現了政府物流和物流管理的指導方針，目標是通過合作與協作提高物流效率，從“個別優化到整體優化”。是從競爭向共同創造轉變的強烈需求。

　為了解決這些“物流危機”，JPR、明治大學和群馬大學充分利用物流知識和人工智能技術，通過協作和協作提取優秀企業，打造更高效的物流網絡。提出的“聯運配套制度”。

　明治大學利用綜合數學學院數學數據科學專業的 Koji Inui 教授的知識，開發了運輸成本計算模型。從數學優化和合作博弈論（數學研究人員參與討論建立多個企業合作的條件和合作時的公平成本負擔的理論）。支持核心引擎（AI）的開發。

　未來，我們將通過該系統進行多次匹配，旨在大幅提高卡車運輸的效率。此外，隨著物流全球化的推進，我們相信海外聯合運輸的匹配需求也會增加。還旨在通過與日本無關的聯合運輸匹配，為全球物流的效率做出貢獻。

參考：[Nippon Pallet Rental Co., Ltd. White 實現物流的跨行業聯合運輸匹配服務業務已被採納為 NEDO 補貼業務（PDF）。