不在配送ゼロ化AIプロジェクト


東京大学大学院情報学環 越塚登 研究室

東京大学大学院工学系研究科 田中謙司 研究室

株式会社日本データサイエンス研究所

NextDrive株式会社

 

スマートメーター(通信機能を保有している電力計)から取得される電力消費データを用い、将来の在不在予測AIを搭載した、配送ルーティングエンジンが、不在配送を解消する

 

背景と課題

不在配送がもたらす、配達者と顧客双方の不便・不利益

個人向け配送における「不在配送件数」は全宅配件数のおよそ2割、数千億円のコストに相当すると言われており(「宅配の再配達の発生による社会的損失の試算について、『不在配達にかかる作業時間』年間約1.8億時間」(国土交通省2015年)より概算)、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の悩みの種となっている

配 達 者

  • 在不在は、届け先まで行ってチャイムを押すまでわからない…

  • 受け取ってもらえるとホッとする。また周る必要がなくなるのだから…

  • 顧客にとっては荷物を受け取れないうえに再配送手続きをさせる...こちらの手間以上に顧客満足度を下げている

利 用 者

  • 不在票を見て、もう少し遅く来てくれれば受け取れたのにとよく思う

  • 今この近くにいるのなら、届けてくれれば良いのに…とも

  • いつ来るかわからずずっと待っていることもある

  • 電話やLineとかで、居ることを確かめてから届けてくれればいいのに

 
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現状の取り組みの限界:時間指定でも改善せず

 

解決策

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、配送時刻における在宅予測に基づいて、在宅戸から優先的に配送するルートを自動生成する

※スマートメータは 2024年までに全国設置, 東電管内は20年まで (3)

 

配送実験

スマートメーターから取得される電力データをもとに、人工知能が不在先を回避するルートを配送者に示すシステムを開発。同システムを活用し、2018年9月6日〜10月27日、東京大学構内にて配送実験を実施

 

結果

人工知能が不在先を回避するルートを配送者に示したことによる配送成功率は98%に上り、人の判断で配送した結果と比較すると現状発生している不在配送の9割以上が人工知能とスマートメーターの活用によって削減されることが実証された。不在配送削減に伴う再配送が削減することで、移動距離も5%短縮されることがわかった。さらに、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結果が示された。本成果は、コンピュータサイエンスの国際学会であるIEEE COMPSAC 2018、ICSCA 2019で採択済

不在配送が92%減少

配送距離を5%削減

 
 

東京大学大学院 越塚登教授 コメント

不在配送は、現在の日本の個配物流における最も重要な問題の一つだと考えています。AIの技術とIoTの技術を適用することで、これを効果的に解決できることがわかったことは、大きな一歩だと思います。一方、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かと思います。ところが我々の手法の特徴は、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ります。今回我々が開発した新しい手法に基づいたルート指示からは、各戸の在不在を極力隠すことができる工夫がなされています。
ここでは、配達の順番を決めるというプライバシーに関わる処理は、人ではなくAIが行うので、プライバシーは他の人から守られるのです。これを発展させて考えると、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、機械に担ってもらうという、新しいサービスコンセプトが今後はあらゆる局面で重要だと考えています。

 

​​今後の実用化に向けた取り組み

今後は東京大学発ベンチャーの株式会社日本データサイエンス研究所、Next Drive株式会社と共に、自治体での実証実験に取り組む予定です。また、本プロジェクトに賛同する物流企業と連携して2022年度中の実用化を目指していきます

 

プロジェクト協力会社・研究室

東京大学大学院情報学環 越塚登研究室

 情報社会における石油とも言われる「データ」。当研究室は、コンピュータ・サイエンスとデータ・サイエンスの知見を駆使し、産業・社会の「デジタル社会変革(Digital Transformation)」を起こすことに取り組む。現在、越塚登教授は東京大学大学院情報学環 副学環長・教授 およびユビキタス情報社会基盤研究センター長を務める。

東京大学大学院工学系研究科 田中謙司研究室 

 田中謙司特任准教授 技術経営戦略学専攻、システム創成学専攻(兼担)

大規模データを活用した社会システムおよびビジネスサービス設計に取り組む。特に物流・流通分野での需要予測法や事業シミュレーションを用いた具体的な導入システム設計およびサービス設計の研究を行う。 最近では分散化社会におけるブロックチェーン等を活用したP2P電力融通システムの研究開発を進める。


株式会社日本データサイエンス研究所 

 流通・製造業を中心に、需要予測、異常検知、およびそのシステム開発をする、東大発のAI企業。戦略コンサルティングファーム出身者らで構成され、ビジネス課題解決に特化した、手法としての人工知能活用、およびそのシステム化まで一貫して手がけられる、日本唯一のAI企業


NextDrive株式会社 

 家庭及びビジネス向けのスマートエネルギー・マネジメントソリューションを提供する台湾スタートアップ企業。2017年1月に日本法人であるNextDrive株式会社(以下、NextDrive社)を設立。同社は、ハードウェア、ソフトウェア、クラウド、アプリなどの幅広い独自開発技術による、スマートエネルギー・マネジメントソリューションを提供している。世界最小クラスのIoTゲートウェイであるNext Drive Cube J Series(以下、Cube J)をはじめとする製品を展開している。

 

PAPERS

Shimpei Ohsugi, Noboru Koshizuka, "Delivery Route Optimization Through Occupancy Prediction from Electricity Usage" 

IEEE COMPSAC 2018

Shimpei Ohsugi, Kenji Tanaka and Noboru Koshizuka: "Privacy enhancement for delivery route optimization through occupancy prediction", 2019 8th International Conference on Software and Computer Applications (ICSCA 2019),To be published

1) 国土交通省 "宅配の再配達の発生による 社会的損失の試算について" 2015.8.25
2)日本テレビ News24 "増え続ける「再配達」効率化への取り組み" 2017.1.24
http://www.news24.jp/articles/2017/01/24/07352331.html
3)資源エネルギー庁 "電力会社におけるシステムの開発・整備状況 及びスマートメーターの設置状況" 2015.10.27
4) 国土交通省 ”宅配の再配達の削減に向けた検討の 進め方について”  2015.6.5

 

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