2021.03.29 通販支援

佐川急便、電力データ・AI活用の実証実験で不在配送を約20％削減

　AIと電力データを用いた不在配送問題の解消に取り組んでいる（株）JDSCと佐川急便（株）、東京大学大学院の越塚登研究室・田中謙司両研究室、横須賀、グリッドデータバンク・ラボ有限責任事業組合の5社はこのほど、2020年10～12月に神奈川県横須賀市で行った実証実験で、約20％の不在配送の減少を確認できたと発表した。

電力データを活用した在宅判定アルゴリズムによる予測で配送

　横須賀市内の150世帯の協力を得て実施し、不在率を約20％改善できた世界初のフィールド実証実験は、電力データを活用した在宅判定アルゴリズムで在宅予測・判定を行い、実際に配送を行った。その際、地域の担当ドライバー、代走ドライバー、新人ドライバーなど、さまざまなドライバーで配送を行ったが、不在率の削減効果はドライバー間での差は見られず、どのようなドライバーでも同様の結果が出せることが確認できた。

　また、この削減幅は、「終日不在であっても、配送拠点に荷物が到着した日には必ず訪問し、不在票を残す」というルールを変えず、現実に則した運用を行って実現できた。一方で、総走行距離と稼働時間は、「最短距離ルート」ではなく「不在宅を回避したルート」をとる形になるため、増加傾向にあった。今後の改善点として、年内に再度、実証実験を行い、走行距離・稼働時間を同等レベルに抑えた形で不在率の削減をめざす予定でいる。

東大内の配送試験では不在配送を9割削減

　これまでの経過をたどると、AIを用いた電力データ解析・活用技術を保有するJDSCが、東大越塚研究室、田中研究室と連携し、スマートメーターから得られる電力データをもとに、AIが配送ルートを示すシステムを開発。18年9月～10月に東京大学内で行われた配送試験で、不在配送を9割減少させた。

19年9月に、このシステムを用いて、佐川急便が持つ配送実績データでシミュレーションした結果、不在配送の削減と総配送時間の短縮など、一定の効果が確認されたことにより、同年10月に3者の共同研究開発へと至った。

実際の配送会社・配送手段・受取者が参加した配送でも効果を確認

　20年7月に、電力データ活用による不在配送解消の社会実装を見据え、横須賀市とGDBLが参画。5者共同で同年10～12月に、横須賀市内で「スマートメーターのデータを家庭用HEMS機器などで直接受信する方式」を用いたフィールド実証を行った。18年に行われた東大本郷キャンパス内での学術目的の配送実験とは異なり、実際の配送会社、配送手段、実際の受け取り手である市民の協力と参画により行われた。

　東大キャンパス内での実験は、集荷・時間指定・宅配ボックスなどの実際の配送条件がない理想環境に基づくものであり、また配送者も、配送未経験の実験参加者によるものであり、実地環境での検証が課題となっていた。

■「不在配送ゼロ化AIプロジェクト」

https://jdsc.ai/service/zero-redelivery/

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佐川急便、電力データ・AI活用の実証実験で不在配送を約20％削減

電力データを活用した在宅判定アルゴリズムによる予測で配送

東大内の配送試験では不在配送を9割削減

実際の配送会社・配送手段・受取者が参加した配送でも効果を確認

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