食料支援の配送効率を高める新ツールを開発(Researchers create tool to help hunger-relief groups deliver food more efficiently)

2026-04-30 ノースカロライナ州立大学(NC State)

ノースカロライナ州立大学の研究チームは、フードバンクの運営効率を向上させる新たな意思決定ツールを開発した。このツールは需要の不確実性や供給制約を考慮し、食品の配分や配送計画を最適化することで、限られた資源でより多くの人々に食料を届けることを可能にする。従来は経験則に頼る部分が大きかったが、本手法によりデータ駆動型の運用が実現され、食品ロスの削減や公平な配分にも寄与する。実際のフードバンクデータを用いた検証では、供給効率とサービス水準の改善が確認され、社会的支援システムの強化に貢献する成果とされる。

<関連情報>

時間窓付き確率的動的ルーティングのための予測的モンテカルロツリー探索に基づく最適化 Anticipatory Monte Carlo tree search–based optimization for stochastic dynamic routing with time windows

Mehr Sadat Salami, Kuangying Li, Leila Hajibabai
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering  Available online: 22 April 2026
DOI:https://doi.org/10.1016/j.cacaie.2026.100024

食料支援の配送効率を高める新ツールを開発(Researchers create tool to help hunger-relief groups deliver food more efficiently)

ABSTRACT

This paper develops an anticipatory logistics optimization framework for non-profit food rescue operations to address the challenges of hunger and food waste. The study aims to distribute perishable surplus food from food banks to food-insecure households, taking into account uncertain volunteer availability, dynamic household requests, and limited transportation resources. The problem is formulated as a dynamic vehicle routing problem incorporating time windows. A Monte Carlo tree search (MCTS)-based approach is proposed that incorporates vehicle returns to depots for loading food packages. The framework utilizes stochastic rollouts to anticipate future customer arrivals and inform online routing and replenishment decisions. The numerical results indicate that the proposed MCTS framework can effectively solve the problem, outperforming conventional insertion heuristics. Compared to baseline heuristics, the proposed method achieves a 10–15% reduction in total routing cost while serving a larger number of newly arriving household requests under uncertainty.

1502サービスマネジメント
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