佐川急便/電力データで在宅予測、不在配達率20%改善に成功

2021年03月26日 

佐川急便、JDSC、東京大学大学院 越塚登研究室・田中謙司研究室、横須賀市、グリッドデータバンク・ラボ有限責任事業組合(GDBL)の5者は3月26日、「AIと電力データを用いて不在配送を回避するシステム」の実証実験を行い、不在率を20%改善することに成功したと発表した。

<システムの概要>
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実証実験は、神奈川県横須賀市の一部地域の住民の協力を得て、2020年10~12月にかけて実施したもの。JDSCが東大越塚研究室、田中研究室と連携して開発したスマートメーターから得られる電力データを元にAIが配送ルートを示すシステムを用いて、佐川急便の配達員が実際に配送を行うことで、不在率を低減できるかを検証した。

実証実験では、同地域の担当ドライバーのほか、代走ドライバーや新人ドライバーなど、さまざまなドライバーが配送を行ったが、同システムによる不在率の削減効果に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も実現することができた。

一方で、総走行距離と稼働時間については同システムが「最短距離ルート」ではなく「不在宅を回避したルート」を提示する形のため増加傾向となったことから、2021年内に再度の実証実験を行い、通常配達時と同等レベルに抑えた形で不在率の削減を目指すとしている。

同システムについては、JDSCが2018年9~10月に東京大学構内で学術目的の配送実験を行い、不在配送率を9割削減させる結果を残している。また、2019年9月には佐川急便の配送実績データを用いてシミュレーションを行い、不在配送の削減、総配送時間の短縮など、一定の効果を確認しており、今回が実環境で行われた初の実証実験だった。

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