OverrouteのAIプラットフォームがJB Huntの業務全体に拡大、資産利用率の最適化を目指す
重要ポイント
- •OverrouteのAIプラットフォームは、JB Huntのインターモーダル、OTR（長距離トラック輸送）、専用輸送の各事業部門にまたがる数百人の従業員によって実際に使用されている。
- •CEOのAlex Reed氏は自動化を3つの階層に分類しており、現在トラックの追跡・監視は完全に自動化されている一方、資産のルーティングとドライバーの割り当てに関する意思決定は確実に人間の関与を必要としている。
- •次の展開フェーズでは、JB Huntのネットワーク全体におけるドライバーと資産の配置に関する意思決定を、最前線の輸送マネージャーと運用マネージャーが改善できるよう支援することに焦点を当てる。
- •Overrouteは、エグゼクティブの支持を得る前に個々のユーザーレベルで価値を実証することを優先しており、Reed氏によれば、これにより従業員が予想外のユースケースを発掘することが多い。
- •同社は、ユーザーレベルでのツール導入から得た知見を活用して顧客基盤を拡大するため、JB Hunt以外の追加キャリアとも初期段階の協議を開始している。
JB HuntのUpLabsプログラムから誕生したAIソフトウェア企業Overrouteは、同キャリアのインターモーダル、OTR（長距距離トラック輸送）、専用輸送の各事業部門にまたがる数百人のJB Huntユーザーにプラットフォームを展開したと、最高経営責任者（CEO）のAlex Reed氏がFreightWavesのインタビューで明らかにした。
このツールは社内データを可視化し、顧客対応担当者がリクエストへの対応、レポート作成、サービス例外の管理を支援する。Reed氏はこの作業を、資産利用率の向上に向けたより広範な取り組みの第一段階と述べた。
この展開は、トラッキング技術の中で最も困難な層と広く見なされている資産側の業務を対象としているため、キャリア（運送業者）と荷主の双方にとって重要な意味を持つ。NASDAQにJBHTとして上場し、売上高で北米最大級のトラッキング企業に継続的にランクされているJB Huntは、インターモーダルコンテナ、専用契約サービス、OTRドライバンの各セグメントにまたがる、業界で最も複雑な混合フリートの一つを運営している。Overrouteは、通常、貨物技術の最も早い導入者であるブローカー向けにツールを構築するのではなく、北米最大級の資産型キャリアの一社と直接協業しており、これによりスタートアップは当初からエンタープライズのワークフローに関する極めて詳細な視点を得ている。
Reed氏は、現在の展開が意図的に低リスクの自動化に焦点を当てていると述べた。同社はアポイントメント設定機能のパイロットテストを実施しており、Reed氏が「運用に焦点を当てたデータギャップコーリング」と呼ぶものをすでにテスト済みである。今後数ヶ月以内に予定される次のフェーズでは、JB Huntのネットワーク全体におけるドライバーと資産の配置に関する意思決定を、最前線の輸送マネージャーと運用マネージャーが改善できるよう支援することに焦点を当てる。
「ネットワーク全体でこれらの意思決定がどのように行われているかを見ると、最もインパクトのある場所はやはり最前線、つまり資産を動かし、ドライバーを動かす輸送マネージャーや運用マネージャーのレベルだと、私が見てきた中では感じています」とReed氏は述べた。
Reed氏は、Overrouteの自動化へのアプローチを3つの階層に分けて説明した。完全に自動化できるタスク、人間の承認を必要とするタスク、そして常に人間の関与が必要なタスクである。現在、トラックの追跡・監視と顧客対応は第一のカテゴリーに該当する。資産のルーティングとドライバーの割り当てに関する意思決定は、少なくとも現時点では確実に第三のカテゴリーに属している。
「それらの意思決定はネットワーク全体で複合的に影響を及ぼします」とReed氏は述べ、最前線の意思決定の質を向上させることで、バックホール（復路輸送）の配置とネットワークバランスに大きな下流効果をもたらすと主張した。大型の資産型キャリアにとって、利用率のわずかな向上であっても意味のあるコスト削減につながる可能性がある。空走マイルと非生産的な資産時間は、業界全体の営業利益率を継続的に押し下げる要因となっているためだ。
エンタープライズAIの展開における恒久的な障害である変革管理について、Reed氏は、Overrouteがエグゼクティブの支持を得る前に、個々のユーザーレベルで価値を実証することに焦点を当てていると述べた。同氏は最前線の貨物業務をマズローの欲求階層理論に例え、オペレーターが低レベルの反復タスクに不釣り合いな時間を費やしていると指摘した。
「私たちが見つけた最も簡単な方法は、実際に人々の仕事がどう良くなるかを見せることです。そして、彼らがそれを実際に目にし、その『なるほど』という瞬間を経験すれば、彼らはそれを使いこなせるようになります」とReed氏は述べた。同氏はさらに、従業員が一度納得すれば、ベンダーが予想していなかった新しいユースケースをしばしば発掘してくると付け加えた。
AI実装の成功率について尋ねられると、多くのプロジェクトが期待を下回ると広く報告されているこの分野において、Reed氏は厳しい社内基準を設定した。エンタープライズアカウントに参入するベンダーは、早期に、そして継続的に成果を出さなければならず、より複雑でリスクの高いユースケースには実績を確立した後にのみ取り組むべきだと同氏は述べた。この基準は、物流セクター全体のより広範な懐疑心を反映している。このセクターでは、ベンチャー資金に支えられたAIの約束を持続的な収益性に結びつけることに苦戦した、著名な貨物技術ベンチャーがいくつか存在する。
「成果を出さなければなりません。私たちは皆ROIのためにこれを見ていますし、AIでROIを出せなければ、私たちは生き残れないことを皆分かっています」と同氏は述べた。信頼が確立されれば、キャリアとベンダーは共同で、時折の失敗が相互に受け入れられるような高リスクプロジェクトに取り組むことができると認めた。
Overrouteはまた、JB Hunt以外の追加キャリアとも初期段階の協議を進めている。Reed氏は、JB Huntのネットワーク内で得た教訓、特にエグゼクティブレベルではなくユーザーレベルでのツール導入に関する教訓が、これらの新たな関係にアプローチする方法を形成していると述べた。
出典: FreightWaves
