スマートメーターからＡＩが学習してルート提案

各戸に設置された「スマートメーター」から得られる電力消費データをＡＩが学習し、不在先を回避するルートを配送者に知らせるシステム。スマートメーターは通信機能を持つデジタル計測の電力量計で、測定データを遠隔地に送ることができる。導入時期は電力会社によって異なるが、東京電力管内は２０年まで、ほかの電力会社も２４年までに終える計画でいる。

　東大発ベンチャーの日本データサイエンス研究所はＡＩを用いた電力データ解析・活用技術（特許申請中）を保有しており、東大大学院の塚越・田中研究室との連携で「不在配送回避システム」を開発した。すでに、１８年９～１０月に東大構内で配送実験を実施している。

不在配達の９割を削減

　それによると、ＡＩが示した不在先回避ルートを用いることで、配送成功率は９８％に上った。人の判断で配送した結果と比較すると、現状の不在配送の９１％が削減され、総移動距離も５％減少するという結果が得られた。

　実験は、あらかじめキャンパス内の各建物に、電力使用データと在不在情報を模擬的に割り振った上で、電力データのみから最適ルートを提示するシステムの性能評価を行なった。同時に、集荷や時間指定、宅配ボックスなどの配送条件がない理想環境で行われており、実地環境での検証が課題となっていた。

　佐川急便は１９年９月、このシステムを用いて自社の配送実績データでシミュレーションした結果、不在配送の削減や総配送時間の短縮など一定の効果が認されたことを受け、本格的なプロトタイプ開発の検討を進めることにした。

宅配不在件数は全体の２割、年間約１．８億時間が無駄に

　佐川急便によると、個人向け配送の不在配送件数は全宅配件数の約２割で、走行距離の２５％は再配達のために費やされている。年間９万人の労働力に相当し、約１．８億時間が１年間の不在配達に費やされている。深刻なドライバー不足と労働生産性の課題を抱える物流産業にとって、不在配送回避システムは大きな効果が期待できるとしている。

　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を指摘される可能性があるが、同システムの特徴は、むしろパーソナルデータを利用してプライバシーを守る点にあるという。これまで特定されていた「不在」というプライバシー情報が配送者に伝わることがなくなり、より個人情報保護が強化されるという捉え方だ。

　佐川急便は共同研究と合わせて自治体での実証実験に取り組み、プロジェクトに賛同する物流企業と連携して２２年度中の実用化をめざしている。

■「不在配送ゼロ化ＡＩプロジェクト」

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