清水建設、ダンプトラックの走行ルートの最適化に量子コンピューターなどを使う実証実験

　清水建設が取り組んでいるのは、建設時に発生する土をダンプトラックで運搬する際の計画を量子コンピューターを使って最適化する実証実験（図1）。建設現場の生産性向上だけでなく、CO2排出量削減や渋滞緩和の効果も見込めるという。

図1：実証プロジェクトの概要

　実験では、約40台のダンプトラックにGPS（全地球測位システム）装置を取り付け、そのログデータやナビデータなどをリアルタイムに取得し、実際の道路交通状況を加味した最適なルートを走行中のドライバーに指示する実験を続けている。

　それに先立ち、ダンプトラックの滞留状況や運搬条件を考慮した最適なルートを探索する量子コンピューターモデル（イジングモデル）を構築し検証した。GPSログから走行ルートの別に、走行車数や速度、滞留時間、ダンプトラックと土量の稼働率を分析し、走行速度が著しく低い運行エリアなど滞留状況を可視化した。

　滞留状況と可視化と量子コンピュータ−モデルを使った実験では、走行台数を変えなくても1日当たりの運搬量を約10％増やせたという。

　実験は、量子コンピューター関連サービスを提供するグルーヴノーツと、2020年3月から共同で取り組んでいる。最適化ルートの計算には、量子コンピューター対応のクラウドサービス「MAGELLAN BLOCKS（マゼランブロックス）」（グルーヴノーツ製）を使っている。

　清水建設によれば、高速道路やトンネル、ダムといった建設現場では大量の 土砂が発生し、その運搬効率が工事全体の進捗を大きく左右する。土砂の搬出入ルートが複数ある場合、ダンプトラックごとに当日のルートを固定して運搬してきたが、突発的な渋滞などがあると対応が難しい。状況に応じてリアルタイムにルートを選択できる仕組みが求められている。

　そうした課題の解決に向け国土交通省は、建設現場の生産性20％向上を掲げ、建設現場へのデジタル技術の積極的な活用を働き掛けている。ダンプトラックを対象にした本実験も、その取り組みの1つである。