hoshner sigmaniax『SSS – SIGMANIAX SAGAWA SEASIDE -』（Some rights reserved）より
佐川急便株式会社らは、2020年10月〜12日に横須賀市で150世帯の協力を得て実施したフィールド実証実験において、人工知能（AI）と電力データを活用することで、不在配送を約20％減少できたと発表した。
本実証実験に参加したのは佐川急便のほか、株式会社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）。5者は横須賀市内において、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「Bルート」を用いてフィールド実証を実施した。
本実証実験は、2018年に実施した東京大学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のもとで実施したことが特徴と言える。
実証実験の結果、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・判定し、実際に配送をしたところ、不在率を約20％改善できた。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したが、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としている。
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、現実に合った運用でも実現できた。ただし、本実証実験では「最短距離ルート」ではなく「不在宅を回避したルート」を選択する形になるため、総走行距離と稼働時間は増加傾向にあったという。
佐川急便らは2021年内に再度、実証実験を実施し、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目指すとしている。
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