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AIを活用して宅配の配達の無駄を減らす試みは各社が進めています。たとえば日本郵便は短時間に多くの荷物を配れるよう、最適ルートをAIが判断して配達員のスマホ上で提示してくれるようになるとか。さらに、信号待ちが長い交差点や事故の確率が高くなる右折のルートなどもできるだけ回避するよう考えてくれるのだそうです。熟練配達員が使う配達ルートのデータも覚え、使えば使うほど精度が上がっていくとのこと。

また佐川急便は再配達を減らすため、電力使用量から届け先が在宅かどうかを推測することを試みているそうです(日本データサイエンス研究所が、事前に同意を得た家庭を対象に、通信機能が付いた電力計「スマートメーター」を遠隔で分析するという仕組みです)。

https://www.sankeibiz.jp/smp/business/news/200911/bsd2009110500002-s1.htm
電力使用状況から在宅時間を予測し、再配達を削減する取組みは、もう何年も前から話題になっていたと思いますが…

例えば、以下など:
★住宅の各戸に設置されている電力のスマートメーターから利用状況などのデータをAIが学習。配達する時間帯の在宅予測をし、その可能性が高いところから優先的に回るルートを自動的に作成する
https://online.logi-biz.com/5199/

ただ、上記はスマートメーターのデータが必要なので、amazonのこの取組みは、過去の配送実績からだけで予測出来る点がポイントなんですかね。

物流業者とって再配達問題は、ドライバーの方の長時間労働(とそれに伴うコスト増)で大きな問題であり、解決に向けて経済産業省でも報告書を出したりしていますが、今回のように「輸送時の二酸化炭素の排出削減」という視点は、今後益々注視されるようになるんだと思います。
一歩前進する取り組みだと思うが在宅予測されるのはちょっと怖い気持ちも。(不在予測もできるということ)
本当は在宅じゃなくても届けられるようになると良いと思う。メール便 置き配、ロッカー、駅・コンビニ受け取り。様々あるものをちゃんと活用し、ドライバーの行きつ戻りつを減らすことも大切。
予測してもその通りにいかないこともあろう、物流負担を減らすには消費者側のマインドと設備構築も必要かと。
日本はやはりコンビニがどこにでもある特性を活かして、不在時に受け取れる体制のない人はコンビニ受け取り限定にして、コンビニでシャア自転車のように、必要であれば自分のスマホを自動追跡して並走してくれる荷物運びモビリティを貸し出すというのも一つの解決策な気がします。

今ある配達システムを変えずに技術で無駄をカバーするのはコスト的に限界がある気がしまして、同時に配達システム自体を変革する考えが必要かと思います。
予測することよりも、その通りに運ぶことが大変です。
再配達依頼の多い利用者を対象に過去の配達履歴から利用者の生活パターンを予測との事。再配達ほど無駄なものはないので、改善結果が楽しみです。
最近は黙って不在票を入れていくだけではなく、携帯に電話やショートメールをくださってどうしますかと聞いてくれる業者さんも出てきました。すぐに帰宅する予定のときはむき出しのままでも「玄関の前に置いておいてください」といえるなど、便利です。

また、ヤマト運輸はクロネコメンバーズに登録しておくと事前に配達予定のお知らせがLINEに通知されるとともに、受け取り希望日時の変更もできて便利だなと思っています。


受け取り日時を変更する
https://www.kuronekoyamato.co.jp/ytc/customer/members/receive/change/date/#:~:text=%E5%8F%97%E3%81%91%E5%8F%96%E3%82%8A%E6%97%A5%E6%99%82%E3%82%92%E5%A4%89%E6%9B%B4%E3%81%99%E3%82%8B,-%E5%85%AC%E5%BC%8F%E3%82%A2%E3%83%97%E3%83%AA%E3%81%A7&text=%E3%80%8C%E5%8F%97%E5%8F%96%E6%97%A5%E6%99%82%E5%A0%B4%E6%89%80%E5%A4%89%E6%9B%B4%E3%80%8D%E3%83%9C%E3%82%BF%E3%83%B3,%E3%82%92%E8%A8%AD%E5%AE%9A%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%8F%E3%81%A0%E3%81%95%E3%81%84%E3%80%82&text=%E3%83%A4%E3%83%9E%E3%83%88%E9%81%8B%E8%BC%B8LINE%E5%85%AC%E5%BC%8F%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%88,%E3%82%92%E8%A8%AD%E5%AE%9A%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%8F%E3%81%A0%E3%81%95%E3%81%84%E3%80%82
これ、もう始まっている気がしています。
いつも家を出る前の午前9時ちょうどに荷物きますから。
アマゾンは、Amazonユーザーと小さく、且つ活動量の多い母数を対象に分析ができるのは、圧倒的に有利ですね。
東大ベンチャーの、電気使用量で分析したり、ヤマト運輸さんの、配達先を分析するより、母数は小さいし、リピートする人や商品購買のための宅配を分析するより、圧倒的に難易度が上がります。
在宅予測は過去の配達時に在宅していたか、いなかったが教師データになりますが、そのデータを配達員の方がなにがしかの形でインプットしないといけません。つまりオペレーションを一つ増やすということです。この運用変更がとても負荷になり、経営層からの判断がないと進められない。ヤマトさんなどの物流会社さんが独自に進めていたか、Amazonが提案して協業して進めているか気になるところです。
Amazon.com, Inc.(アマゾン・ドット・コム・インク)は、アメリカ合衆国・ワシントン州シアトルに本拠を構える多国籍テクノロジー企業、並びに同社が運営するECサイトの名称である。 ウィキペディア
時価総額
156 兆円

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