ＡＩで在宅時間を予測

　同プロジェクトは、人工知能を活用した生産性向上を目的に、東京大学の研究室と東大発ベンチャーなどが実施したもの。今回新たに開発した「配送ルーティングエンジン」は、各戸に設置されたスマートメーターから取得される電力データをＡＩが学習し、配送時刻の在宅予測に基づき、在宅戸から優先的に配送するルートを自動生成する。

　配送試験は、１８年９月６日～１０月２７日に東京大学構内で実施。人工知能作成した不在先を回避するルートを活用したことにより、配送成功率９８％を達成した。さらに再配送が削減することで、移動距離も５％短縮されることも判明。「不在」というプライバシー情報が配送者に伝わることなく配送が可能となることから、個人情報保護も強化される。

ＡＩとＩｏＴ技術の活用で不在配送を改善

　東京大学の越塚登教授は「ＡＩとＩｏＴの技術を適用することで、不在配送を効果的に解決できることが分かった。各戸のスマートメーターの情報を外部に出すことは、プライバシー上の懸念があるが、パーソナルデータを利用してプライバシーを守ることがわれわれの目的だ。人に知られたくないこと、プライバシーに関わることは、むしろ積極的にＡＩやロボットや機械に担わせた方が良い。こうした新しいサービスコンセプトが、今後あらゆる局面で重要になる」とコメントしている。

　今後、同社ではＮｅｘｔＤｒｉｖｅ（株）らと共同で、自治体での実証実験に取り組む予定で、同プロジェクトに賛同する物流企業と連携して２２年度中の実用化を目指す。

■不在配送ゼロ化ＡＩプロジェクト