オフィスの配送ロボットは何台？エレベーター1基のビルで、荷物が届くまでをAIとシミュレーションで比べる

オフィスの荷物の配送のモデルを開く（登録なしで開けます。シミュレーションを動かすにはProが要ります）。郵便室に荷物がまとまって届いたとき、配送ロボットを何台にすれば早く届くか。エレベーターが1基でも、台数を増やした分だけ早くなるか。同じ荷物と道でロボットの台数とエレベーターを変え、AIがシミュレーションで比べます。この記事では、模擬のビルで、AIがMCPで呼ぶのと同じ道具を動かしました。以下の数字は、すべてその結果です。

1. ビルと荷物

模擬のビルは3階建てのオフィスで、1階に郵便室があります。

• 荷物は24個で、2階と3階のオフィスへ12個ずつ、それぞれの階の分が20秒に1個ずつ郵便室に出てきます（3分40秒で全部）。
• 荷物はロボットを待ち、8秒で積み、エレベーターで上がり、15秒で渡します。荷物は渡したところで届いたことになり、ロボットは空で戻ってから次の荷物を受けます。ロボットは毎秒1 m。
• エレベーターは1基で、かごに乗るのはロボット1台です（毎秒0.8 m、止まるたびに扉4秒と2秒の待ち）。かごは決まった集合運転の規則で動くもので、実際のエレベーターの運転方式（メーカーの制御）ではありません。
• 時間はどれも決まった値で乱数を使わないため、1回走らせた値がそのまま答えです（道具は2回以上を断ります）。
• 計算していないもの：ロボットどうしのすれ違い、人の乗り降り、充電、故障。

2. ロボットの台数

保存されているシナリオでは、ロボットの台数（2台）はパラメータではありません。AIはシナリオの写しを作って、台数とかごに乗れる台数をパラメータにし（put_process_scenario、元のシナリオはそのまま）、sweep_process_parameters で比べました。

• 2台から4台にすると、最後の荷物は25.3分から13.7分で渡ります。
• 台数を増やすほど、ロボットがエレベーターを待つ時間が長くなります（6台で平均20.4秒、最長81.3秒）。それでも6台で、荷物がロボットを待つ時間（平均2.4分）のほうが長く、遅れのほとんどはロボットの数で決まっています。
• 1台増やすごとに早くなる分は小さくなります（2→3台で8.3分、4→6台で3.0分）。

3. かごに2台乗れたら

かごに乗れるロボットを2台にしました。最後の荷物を渡す時刻：

• かごに2台乗れても、最後の荷物は2台で4秒、3台で7秒早くなるだけで、4台では24秒、6台では54秒かえって遅くなります。このモデルでは、エレベーターの大きさより、ロボットの台数のほうが効きます。

4. 荷物が倍の日

荷物を各階24個（48個）にしました。最後の荷物を渡すのは、2台で51.3分、4台で27.3分です。2台では、ロボットが動いている割合は1時間のうち86%になります。

5. この数字の使い方

• 荷物の数と届く時刻（郵便室に出てくる間隔）、積む・渡す時間、ロボットの速さ、エレベーターの速さと扉の時間、夜や朝の人の使い方を、自分のビルで測った値でAIに伝えてください。
• エレベーターの制御は、実際のビルのものとは違います。エレベーターを待つ時間が長くなる台数では、メーカーの運転方式で確かめてください。
• 計算していないもの：ロボットどうしのすれ違い、人の乗り降り、充電、故障。

AIへの頼み方

エレベーター1基のこのオフィスで、郵便室から2階と3階へ12個ずつ、合計24個の荷物を届けます。配送ロボットの台数を変え、最後の荷物を渡す時刻とエレベーターの待ちを比べてください。