株式会社ライナロジクス

株式会社ライナロジクスは「組合せ最適化」をはじめとした人工知能研究分野のアルゴリズム技術に強みを持つソフトウェア会社。メインのサービスは、完全AI自動配車システム『LYNA 自動配車クラウド』。例えば、弁当工場からコンビニエンスストアへの配送。あるエリアの1,000店舗に、朝6時から11時までの間に弁当を配送しなければならない時、ユーザーは配送先と荷物の物量等を入力するだけで、一定の積載量の配送車が何台必要で、各車はどの店をどういうルートで順番に回れば良いか、といった最も効率的な配送計画を自動的に算出する。これが『LYNA 自動配車クラウド』の主要機能である。

さらにシリーズ製品の『LYNA ロジスティクス予測』は、最新のAIアルゴリズムにより、足下の需要の推移から「発注量」を予測したり、店舗からの発注に基づく「荷姿・数量」をすばやく推定。ロジスティクスデータ特有の特徴にマッチするようにアルゴリズムの選択とチューニングを行っているため、高速な計算で精度の高い予測を実現している。高精度で安定した予測は適切なリソース確保を可能とし、見込み違いによる物流のムリ・ムダを削減する。

また、配送の内容は商材によって全く異なる。例えば、LPガス。エンドユーザーから発注されなくても、ガスが無くなる前に配達しなければならないという特殊性がある。このため、スマートメーターを取り付けて残量を把握する事業者が増えている。同社は、こうしたLPガス事業者やガスメーター事業者と提携し、『LYNA 自動配車』のLPガス事業特化型製品を提供する。

さらに、人にフォーカスした『LYNA 訪問計画』もラインナップ。訪問看護や訪問介護、訪問メンテナンスや訪問販売等、あらゆるスタッフの毎日の訪問計画をAIと地図情報により最適化するプロダクトだ。
「従来、ベテランの“勘と経験”に頼って行われてきた配車や配送、訪問計画の作成を、AIが精緻に行うことで、経験の浅い担当者でも簡単かつ、より効率的に行うことが可能となります。これによって、ロジスティクス全体の効率化に大きく貢献できると自負しています」と代表取締役の朴成浩氏は胸を張る。

ライナロジクスの強みである「人工知能研究分野のアルゴリズム技術」の起点は、朴氏の大学院時代の研究にある。朴氏は、東京大学の大学院理学系研究科修士課程を通じて、「組み合わせ最適化問題」の研究に取り組んだ。
組み合わせ最適化問題とは、条件を満たす解の中で最良のものを求める問題のこと。形やサイズが異なるパズルのピースをどうすれば最小の面積にはめ込んでいけるか、といったような問題である。様々な手法がある中で、朴氏は主に「メタヒューリスティクス」という有力な手法を基に、トラック輸送・配送の最適化を研究。配送計画や最短経路といった諸課題への実用的な解を算出する汎用的なアルゴリズム開発に取り組んだ。

2000年5月、ライナロジクスを創業し、独自開発のアルゴリズム「ライナメタヒューリスティクス」を基に、数年後にオンプレミス環境で提供する『LYNA 自動配車』をつくり上げる。
「形にはしましたが、実際に物流業の現場においてどこまで当該業務の効率化に迫れたかについては、まだまだ完成度を高めていく余地はありました」（朴氏）。

そんな『LYNA 自動配車』について「60点でもいいから導入して、70点、80点と改良していければいい」と理解を示し協力に応じてくれた、課題解決に熱心な運送業の顧客に恵まれる。
「AIのアルゴリズムは、与えられた問題をどう解くかを考えるものですが、そもそも問題自体をどう見つけて形式化するかがその前に問われます。運送業の内情をよく知らなければ、問題等を掴むことはできません。そこで、そのお客様の現場に入り込ませてもらって現場作業を手伝いながら改良に取り組み、10年ほどで一定の完成度に仕上がりました」と朴氏は説明する。

90年代から配車業務の効率化のためのパッケージはリリースされていたが、ベテランのノウハウをシステム化した製品に過ぎなかった。人間のノウハウをベースにしている限り、人間の能力を超えることはできない。その限界を超えるには、組み合わせ最適化問題の手法に基づくアルゴリズムの力が必要であった。『LYNA 自動配車』は、その国内第1号となるプロダクトである。現在、競合製品が登場しているが、20年近くに及ぶ改善の蓄積がある『LYNA 自動配車』は、その厚みが違う。

同社は、2020年4月、地図メーカー最大手・ゼンリンの子会社で、位置情報プラットフォーム等を手掛ける株式会社ゼンリンデータコムと業務・資本提携した。両社のリソースを活用し、ビジネスにおけるあらゆる地理的な課題を解決するプラットフォームの構築を目指す。
「例えば、コロナ禍で飲食業だけでなく、関連する輸送業も苦境に喘いでいます。そこで、デリバリーに乗り出したい飲食業と、その受け皿を担いたい輸送業をマッチングする『飲食デリバリープラットフォーム』を構築するといったことが考えられます」と朴氏。

「経験の、その先にある世界を」という理念を掲げる同社のビジョンについて、朴氏は次のように話す。
「肉体労働は相当機械化や自動化が進展していますが、知的労働はまだまだ。従来の“勘と経験”をAIが担い、信頼できるビジネスパートナーとなれば、人間はもっと楽に、楽しく仕事ができるようになると思います。ビジョンとして究極的には、知的ワーカー一人ひとりに優秀なアシスタントとなる“仕事のドラえもん”を提供し、より高度な仕事ができる環境をつくりたいと考えています」

2024年1月現在、同社の従業員数は約32名（パート含む）。平均年齢は35歳で、「女性の方が若干多い」という組織だ。そんな同社のカルチャーづくりについて、朴氏は次のように説明する。
「私は押しつけがましいことが好きではないこともあって、『こうあるべき』という価値観を明確に打ち出してはいません。それが価値観とも言えますが、メンバー一人ひとり大人としてのそれぞれの価値観を尊重しています。とはいえ、『経験の、その先にある世界を』という理念のもとで共に働くメンバーとして、お客様に“AIの光”をお届けし、その業務をよりよいものにすることに賛同した上で、一人ひとり何ができるかを考え追求してもらうことを望んでいます」

働き方も、本人の自由裁量に任されている。「定時で帰宅する人が多いが、仕事をしたい時は好きなようにしてもらっている」と朴氏。
自分一人でできることには限界がある。したがって、チームワークによって可能性を広げていくことが求められる。そこで、評価指標としてチームへの貢献度を加えることでその推進力としている。

人材育成の観点では、新人研修プログラムを整備。物流業界の知識は営業担当者、製品知識はカスタマーサクセス（CS）担当者が講師となって最低限必要な知識を教えるプログラムを構築している。それ以降の成長機会においては、朴氏や幹部社員が社外セミナー等を推奨し、参加費用を会社が負担する形で対応させている。
「本人の成長意欲には全面的に応え、会社として支援していきます」（朴氏）。

業務環境づくりも働きやすさを配慮している。開発を手掛ける技術部は、営業部やCS部から離れた静かな環境を用意する一方で、オープンスペースにしてコミュニケーションを阻害しないようにしている。また、四半期ごとに全体ミーティングを開催し、部門ごとの状況や年度目標の進捗状況の確認と共有等を行っている。

そんな同社が求める人材像について、朴氏は次のように話す。
「当社の事業は決して簡単ではなく、時間をかけて完成させていくもの。したがって、メンバーは長い旅を共にする仲間のようなものです。その間、衝突することがあっても、熱意や正直さがあり、同じ方向に向かっていれば話し合って解決していけます。新しい人間とAIの関わり方を共に考え、実際に世の中の役に立つプロダクトを一緒に作っていきたいですね」