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Automação / LogísticaIn Development

HAYAKU — Sistema de Gestão de Entregas

HAYAKU — Last-mile Routing & Dispatch Platform

Plataforma de gestão de entregas em protótipo de P&D que unifica rastreamento em tempo real, otimização de rotas e gestão de motoristas. Atualmente em validação interna.

2026 6 meses 2026-03
#VRP#Real-time#Geospatial#Event-driven#Mobile#Optimization

Demonstração ao Vivo

Prévia da interface real do aplicativo

DEMO
app.hayaku.jp/dashboard
24
配送中
156
完了
32分
平均配達時間
203
本日総数
🗺️ リアルタイム配送マップ — 東京エリア

配送一覧

リアルタイム更新
DL-4821配送中

田中商店

渋谷区神南1-2-3

ETA 14:30

佐藤

65%

DL-4822集荷完了

鈴木オフィス

新宿区西新宿2-8-1

ETA 15:15

山田

30%

DL-4823配達完了

高橋ストア

港区六本木3-1-1

ETA 13:00

伊藤

100%

DL-4824配送中

渡辺工業

品川区東五反田1-5-2

ETA 14:45

佐藤

80%

DL-4825準備中

中村薬局

目黒区自由が丘2-9-6

ETA 16:00

未割当

10%

Desafio

Em cenários simulados, o planejamento manual de rotas desperdiçava combustível (35% do orçamento anual modelado) e gerava mais de 200 chamadas diárias de 'onde está meu pedido'.

Solução

Motor de otimização de rotas com IA, rastreamento GPS em tempo real e notificações automatizadas. App mobile para motoristas integrado a um dashboard de dispatch. Implementação conduzida como beta interno.

Resultados

  • Eficiência de entrega +28% em simulação interna
  • Economia projetada de ¥12M anuais em combustível
  • Redução de 85% em consultas simuladas de clientes
  • Precisão de pontualidade de 95% em testes controlados
Key Metrics

Measured Impact

総走行距離削減

22%

vs 貪欲法

初期解生成時間

1.8s

100点

稼働分散改善

45%

Solomonスコア

Top 15%

Features

What it does

最適化

二段ソルバ

Clarke-Wrightで初期解を高速生成、Guided Local Searchで改善。

動的再配分

遅延やキャンセルをイベントとして受け取り、影響範囲のみ再最適化。

運用

信頼度付きETA

予測分布から90パーセンタイルETAを算出し、顧客通知に利用。

負荷平準化

ジニ係数でドライバー稼働のばらつきを監視し、自動的に再配分。

モバイル体験

オフライン対応

WatermelonDBで変更キューをローカル保持し、復帰時に同期。

ナビ統合

Google Maps / Apple Mapsへのディープリンクで既存ナビを活用。

Architecture

System Layers

Layered architecture showing components, responsibilities, and data flow.

L1

Layer

モバイル

通信が切れてもキューに積めるオフラインファーストなドライバー向けアプリ。

React NativeExpoSQLite (WatermelonDB)
L2

Layer

API Gateway

Rust製の薄いAPI層。gRPC-webとRESTを併用し、モバイル/管理画面それぞれに最適化。

Axumtower-httpJWT
L3

Layer

最適化エンジン

Pythonサブプロセスでソルバを動かし、Rustからは標準入出力で呼び出す疎結合構成。

OR-ToolsClarke-Wright SavingsGuided Local Search
L4

Layer

イベント基盤

遅延・キャンセル・位置情報をストリームとして扱い、再計算をトリガする。

Redis StreamsMQTTPostgreSQL LISTEN/NOTIFY
L5

Layer

地理空間

OSRMをセルフホストしてルート距離とETAを計算。PostGISで地理インデックスを管理。

PostGISMapLibreOSRM
Development Process

How we built it

01

Discovery

地方配送事業者3社にヒアリングし、現場の運用フローとボトルネックを整理。

Deliverables

  • 業務フロー図
  • KPI定義
  • シミュレーション要件
02

データモデリング

配送ポイント、時間窓、車両容量を表現する最小限のスキーマを設計。

Deliverables

  • ER図
  • シードデータ
  • 合成データジェネレータ
03

ソルバ比較

Solomonベンチマークで既存ソルバと自作実装のコスト/時間を計測。

Deliverables

  • 比較レポート
  • ベンチハーネス
04

Implementation

Rustコアと最適化サブプロセスの境界を明確に保ちながら段階的に実装。

Deliverables

  • Rust crate
  • Pythonソルバ
  • REST/gRPC API
05

シミュレーションQA

合成データと過去ログでモンテカルロ的にディスパッチを評価。

Deliverables

  • シミュレーションレポート
  • E2Eテスト
06

パイロット準備

事業者ごとの車両制約をコンフィグ化し、導入手順を文書化。

Deliverables

  • 導入Runbook
  • オンコール体制
07

Iteration

パイロットから得た異常系ログを基に、ガードレールと再計算閾値を調整。

Deliverables

  • 改善PR
  • ポストモーテム
Roadmap

Delivery Timeline

  • P0Done2026-03-08

    VRPソルバ選定

    OR-Tools、VROOM、自作Savingsアルゴリズムの比較ベンチマークを実施。

  • P1Done2026-03-25

    コアディスパッチャ (Rust)

    Redis Streamsからイベントを購読し、差分再計算を行うRustサービスを実装。

  • P2In Progress2026-04-15

    ドライバーモバイルアプリ

    React Native + Expoでオフライン耐性のあるルート受信UIを開発。

  • P3Planned2026-05

    ベンチマーク公開

    Solomonデータセットに対するスコアとコードをOSSとして公開予定。

  • P4Planned2026-06

    パイロット事業者との共同検証

    静岡県内の配送事業者1社と2週間のシャドウ運用を実施。

Team

Who built it

2engineers

Roles

  • バックエンド/最適化
  • モバイル/フロントエンド
Stack Tecnológica

Tools & Platforms

Frontend

React Native

Backend

RustPythonArgo CD

Data

Redis StreamsPostgreSQL

Infrastructure

KubernetesOpenTelemetry

Other

AxumPostGISOR-ToolsExpoMapLibreMQTT
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