アマゾン、在宅予測し商品お届け 過去データ分析、再配達削減
コメント
注目のコメント
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。
