AI ラストマイル配送

Iレストランへの新鮮な食材の供給や小売店の棚の補充など、時間厳守が求められる業界では、わずかな計画ミスが過剰在庫や配送遅延を招き、ビジネスチャンスを逃す要因ともなり得ます。しかしこうした業界では、配送は依然として固定的なスケジュールで運用される傾向にあり、突然の需要変動や交通障害、人員不足といった予期せぬ事態にはその場しのぎの対応をせざるを得ない状況にあります。

‍

たとえば、繁華街のレストランやバーに飲み物を届ける業者を考えてみましょう。特に暑い日や祝日には、お店でビールやソフトドリンク、およびミネラルウォーターなどの飲み物の注文が殺到します。もし需要予測を誤ってしまったり、効率の悪い配送ルートが設定されてしまうと、お店が必要とするタイミングで十分な量の飲み物を届けることができなくなります。

‍

Recursive AIラストマイル配送は、需要予測モデルと配送ルート最適化モデルを組み合わせることで、これらの課題を解決します。

• 需要予測モデル：過去の販売データ、IoTセンサーデータ、配送履歴といった内部データに加え、オープンデータセットの天気予報や祝日カレンダー情報などの外部変数も取り込み、独自のAIプラットフォームで分析・予測を実施。これにより、レストランやバー、および小売店など、個々の配送拠点に対し、最大数週間先までの高精度な需要予測を提供することが可能です。
• 配送ルート最適化モデル：需要予測を基に、効率的な配送計画を立案します。ドライバーの作業負担、トラックの積載量、交通状況といった制約条件に加え、クラスタリングアルゴリズム※を用いて、緊急度や地理的な近接性を考慮し、配送先の優先順位を決定。その結果、配送の遅延を最小限に抑え、燃料消費を削減、CO2排出量を抑制といった効果をもたらす、最適化された配送ルートが実現します。

‍

※クラスタリングアルゴリズムとは、与えられたデータセットの中から、事前知識や正解ラベルを用いることなく、データの類似性（または非類似性）に基づいて、それらを「グループ」（クラスター）に自動的に分割するアルゴリズム群の総称です。

‍

ドライバーは、工事現場や通行止めなどの現場情報をリアルタイムで共有することで、ルートをさらに改善できます。これらの情報はAIの学習データとして活用され、ルートの精度向上に繋がります。

‍

レストランやバーへの飲料配送においても、固定的なスケジュールや配送ルートに縛られる必要がなくなります。Recursiveのソリューションなら、各店舗の需要を予測し、最適なタイミングで自動的に配送スケジュールを作成。これにより、売れ筋商品の欠品を防ぎ、販売機会を最大限に活かせます。同時に、無駄のない効率的な配送が実現し、コスト削減にも大きく貢献します。

‍

Recursive AIラストマイル配送は、食品や飲料の流通にとどまらず、小売、製造、建設、ヘルスケアといった、配送のタイミングと運用効率が特に重要となる幅広い業界のビジネスに合わせて調整可能です。

‍

ハイライト

• 需要予測モデル：最大14日先まで、需要を予測。社内外の様々なデータソースを活用することで、より精度の高い予測を可能にします。
• 配送ルート最適化モデル：移動時間と燃料コストを最小限に抑えるよう、最適な配送ルートを動的に作成し、スケジュールを設定。
• 配送センターコンソール：既存の物流ソフトウェアとシームレスに連携し、計画から発送、監修までの一連のプロセスを効率化します。複雑なシステム移行は不要です。
• ドライバーモバイルアプリ：ドライバーは、リアルタイムの配送状況アップデートと最適化されたルートをアプリで確認できます。これにより、地域の詳細な知識がなくても効率的に業務を進められます。
• 環境負担の軽減：非効率的な移動を減らすことで、排出量を削減し、持続可能な物流を促進します。環境に配慮したビジネス運営をサポートします。