AIの力を活用:日本の配送会社やレストランは、ビジネスを後押しするために技術に目を向ける

オンラインで買い物をする人が増えるにつれて需要が急増している中、宅配部門は慢性的なドライバー不足のために追いつくのに苦労しています。 一方、レストランは、かみそりの薄い利益率で悪名高い業界で廃棄物を削減する方法を見つけるのに苦労しています。

両方の業界の難問に対する実行可能な解決策は、人工知能である可能性があります。

日本データサイエンスコンソーシアム株式会社 東京大学でインキュベートされたスタートアップであるJDSCは、家庭の電気データを分析して、特定の期間中に誰もが家にいるかどうかを計算する独自のAI特許を使用して、この成長する問題を解決できると考えています。

つまり、電気データに基づいてトラック運転手の配送ルートをAIが考え出します。 電気メーターが稼働している場合、誰かが配達パッケージを受け取るために自宅にいる可能性があります。

2018年の再配達率を90%削減したパイロット調査の成功に基づき、JDSCは佐川急便株式会社と協力しています。 そして、東京大学は、スマートメーターから取得した電力使用量データを考慮した最適な配送ルートを設定するために、早くも今夏にAI実証を実施します。

「これまでにこの種の実験を行った国は他にない。 パッケージは通常家の外に残されているので、米国は再配達に問題がなく、ヨーロッパではパッケージを残すことが比較的受け入れられています”とJDSCのチーフデータサイエンスオフィサーの大杉晋平はインタビューで述べています。 “日本はスマートメーターの導入をリードする国の一つであり、日本は再配達に問題があるので、日本はこの分野で先進的になっています。”

電力データは、親戚や介護者が遠隔で自分で住んでいる高齢者の幸福をチェックするのを助けるものを含む、他のサービスに使用することができます。

スマートメーターは、東京電力ホールディングス株式会社とともに、2025年末までに日本のすべての家庭に設置される予定です。 2021年3月末までに、都内およびその周辺の2,000万世帯のすべてで設置を完了する最初の主要なユーティリティとなる予定です。

そのようなデータを使うことは必然的にプライバシーの懸念につながるが、大杉はパワーデータを見るのはAIだけだと言ってそれらの心配を却下する。 AIは、特定の世帯が空になる可能性があるかどうかを運転手に伝えるのではなく、推奨される配達順序を発行するだけです。 データの使用は、この目的のための住民の承認にも基づいています。

それがうまくいけば、それは輸送業界の救世主になる可能性があります。 労働力不足による企業倒産件数は、昨年200件近くと過去最高を記録し、急増する電子商取引需要に追いつこうとする運輸業界が最大のシェアを占めています。

右のグラフは、東京大学本郷キャンパスでの実験中に、AIに基づいた最適な配送ルートを示し、青い点は成功した配送を示しています。 左のグラフは、人間の運転手によって考案されたルートを示しています。 赤い点は配達に失敗したことを示し、赤い線は再配達のために取られたルートを示しています。 /日本データサイエンスコンソーシアム株式会社提供
左のグラフは、人間の運転手が考案したルートを示しています。 青い点は成功した配達と赤い点は失敗した配達を示し、赤い線は再配達のために取られたルートを示しています。 右のグラフは、東京大学本郷キャンパスでの実験中のAIを活用した最適な配送経路を示しています。 /日本データサイエンスコンソーシアム株式会社提供” (株)

再配達は、廃棄された燃料と人件費で年間約200億円の宅配業界にかかっています—およそ1の5配達は不在の住民によって遅れています。 実際には、データは、配達ドライバーによる走行距離の四分の一が再配達に費やされ、問題は年間180万時間の総人的損失を引き起こすことを示しています。

別の小包配達大手、日本郵便株式会社。 名古屋を拠点とするスタートアップOptimind Inc.が開発したAIアルゴリズムの実験を行っている。 最適な配送ルートを設定する。 日本郵政の五味義弘ゼネラルマネージャーは、このシステムは、ドライバーがルートを計画するという卑劣な作業から解放され、安全運転にもっと集中し、初心者のドライバーがより経験豊富なドライバーと同じレベルで実行できるようにすると述べている。

AIはほぼすべての業界で何らかの形で採用されています。 この分野での世界的な優位性の戦いは、米国と中国の間で繰り広げられており、日本は取得した特許の点ではるかに遅れています。 昨年6月、安倍政権は、産業競争力を強化し、様々な産業へのAI応用のフロントランナーになるために、年間25万人のAI専門家を育成するという野心的な目標を設定しました。

その目標に沿って、携帯電話キャリアのソフトバンク株式会社は、昨年12月に東京大学と提携して「Beyond AI研究所」を設立し、今後10年間で200億円の資金を調達し、日本での高度なAI研究を加速させています。

ソフトバンクCEOの孫正義氏は、”日本はAIで世界にはるかに遅れていますが、追いついて追い越すでしょう”と述べた。

藤井輝夫東京大学副学長は、数学やロボットなどの基礎研究においてグローバルなエッジを持っていると述べ、日本の応用AI研究を次のレベルに進

先進的なAIは主に大企業で使用されていますが、中小企業にも家を見つけています。

三重県伊勢市にある老舗日本料理店”えびや”は、飲食店の客数を95%以上の精度で予測するAIシステムを開発し、生産性のトリプル化、利益の五倍増、食品廃棄物の削減に貢献している。

100種類以上のデータを用いて、将来45日までの予想顧客数を予測し、天気予報やレストランの可能性の高い歩行者数を組み込んだシステムは、同社の小田島春樹社長が独自のビジネスにしたことで成功している。 同社のEBILABは、AIシステムを月額料金で他のレストランに販売しています。

Ebiyaの料理人は、95%以上の精度で予想される顧客数を予測するAI予測に基づいて、次の日の準備をします。 /COURTESY OF EBIYA
Ebiyaの料理人は、期待される顧客数を95%以上の精度で予測するAI予測に基づいて、次の日の準備をします。 /えびやのご厚意”

EBILABの最高技術責任者である常盤木隆司氏によると、データ駆動型の管理は、新しいレストランの約半分が二年以内に倒産する業界ではまだまれです。

小田島氏によると、このシステムのアイデアは、レストランが直感と経験に基づいて顧客数を見積もることができなかったことに由来するという。

正確な予測の利点は明らかです。 Ebiyaはシステムの下で食糧損失を70パーセント減らし、次の日の皿の準備を最大限に活用するのを助けた。

現在、120近くの飲食店がこのシステムを導入しており、多くの飲食店が事業を立ち上げ、食品廃棄物の削減に成功しています。 1,000以上のレストランがitの使用を検討しており、EBILABは堅調な需要に追いつくことが困難であると感じています。

“レストランは世界最大のビジネススタートアップのシェアを占めていますが、そのほとんどは10年以内に閉店しています”と小田島氏は言います。 “レストラン事業は、多くの場合、最低賃金を提供しています最も生産性の低い業界であると言われています。 全国のサービス業にこのシステムを使ってもらい、この業界を回してもらいたい。”

小田島春樹|えびや
小田島春樹/えびや

小田島は、ソフトバンクを辞めた後、2012年に義父が経営していた一世紀以上前の老舗企業”えびや”を引き継ぐことを決めました。 以前はそろばんを使って顧客の請求書を集計していたレストランをオーバーホールし、センサーやカメラなどの近代的な技術を備えたモダンな芸術的デザインに変えました。

昨年、マイクロソフトはAiを活用した最も成功した企業の一つとしてEbiyaを挙げました。 小田島氏は現在、彼のイノベーションについて年間約200のスピーチを全国で行っています。

彼のAIビジネスの次の目標はグローバル市場です。

「ビジネスには無数の可能性があり、それが私が直接学んだことです」と彼は言いました。 “今、私は海外でもビジネスをしようと考えています。”

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  • 右のグラフは、東京大学本郷キャンパスでの実験中に、AIに基づいた最適な配送ルートを示し、青い点は成功した配送を示しています。 左のグラフは、人間の運転手によって考案されたルートを示しています。 赤い点は配達に失敗したことを示し、赤い線は再配達のために取られたルートを示しています。 /日本データサイエンスコンソーシアム株式会社提供
  • 三重県伊勢市にある老舗日本料理店「えびや」では、95%以上の精度で客数を予測するAIシステムを開発しました。 /えびやのご厚意
  • Ebiyaの料理人は、95%以上の精度で予想される顧客数を予測するAI予測に基づいて、次の日の準備をします。 /えびやのご厚意
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