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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

 
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現状の取り組みの限界:時間指定でも改善せず

 
 
 

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

 
 
 
 
 

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