AIがデリバリー事業に与える影響

旅行中のセールスマンの問題を知っているでしょうか？彼らはリストにあるすべての都市に行き、家に帰る最短ルートを探すという難しい問題を抱えています。これはNP問題とも言われており、NPはnon-deterministic polynomial time（非決定論的多項式時間）の略です。この問題がどれほど難しい問題なのかというのはイメージが湧きづらいと思います。

しかし、もしあなたが何百万人もの家庭に毎週の買い物を届ける食料品小売業者や、アメリカを代表する家具メーカーであれば、それは解決しなければならない問題です。この問題に直面した際、誰に連絡をするのでしょうか？

Tescoの配送

Tescoでは、毎日何十万件もの注文を配送するだけでなく、ドライバーのシフトパターン、道路の速度、車両の構成や容量などの制約も考慮に入れなければなりません。2010年代に入ってからは、オンライン・デリバリー事業の拡大に伴い、この課題はより複雑で深刻なものになっていました。Tesco社は、お客様の要求は減るどころか、ますます厳しくなるだろうと考えていました。

スケジュール管理の問題を解決するために、彼らはロンドンのAIコンサルタント会社Satalia社に依頼しました。Tescoはすでに社内にデータ分析の能力を持ち、当然ながら世界レベルのプロジェクト管理能力も持っていました。しかし、Satalia社には、最先端の最適化スキルが集約されていました。2社は3年間かけて、ラストワンマイル配送の仕組みをゼロから構築しました。Tescoは段階的な改善には興味がなく、大きな競争力を求めていましたが、ダイナミック・スケジューリングという手法でそれを実現しました。

ダイナミック・スケジューリング

従来、TescoのWebサイトに寄せられたお客様の注文は、一日の終わりにバッチ処理され、最適化されていました。新しいシステムでは、注文の場所とバスケットのサイズを、すでにスケジュールに組み込まれている他のすべての注文と比較し、その注文の実現可能性と利用可能なスロットについての判断を半秒以内に返します。スケジュールは常に最新の状態に保たれており、お客様はシステムを壊すことなく、より多くのスロットを提供できるという大きなメリットを得ました。また、当日配送の注文も可能になり、1時間の枠を提供することもできるようになりました。

このシステムはTesco社の知的財産であるため、財務上の影響は機密事項となっています。しかし、この新システムにより、2019年には配送車両の走行距離が1,100万マイル以上削減され、オペレーション全体の燃料効率が5％向上したことを公表しています。同様に重要なのは、堅牢性です。Covidはオンライン食料品の配送を大規模に急増させました。2020年春のトイレットペーパーの大騒動を覚えていますか？Tescoのシステムは、他の競合他社とは異なり、規模が大きくなってもうまく対応することができました。

食料品から家具まで

DFSは50年の歴史を持つ企業であり、まったくもってデジタルネイティブではありません。かつてはDirect Furnishing Suppliesの略で、サプライチェーンの中で倉庫業者の手を借りずにコストを削減することを創業の目的としていました。電子商取引を開始してからまだ5年しか経っていませんが、市場のリーダーとして、早く追いつく以外の選択肢はありませんでした。

Sataliaを導入する前、DFSのスタッフは紙とペンを使って配送のスケジュールを立てていました。DFSのスタッフは、注文から数週間後に家具が製造されると、お客様と電話で配送の予定を相談していました。この長年にわたる手法の中で納品に関するさまざまな神話や謎が定着していました。たとえば、駐車場を探すのに必要な時間よりも階段を上る回数の方が重要かどうかなど、配達ごとにかかる時間を決定する要因について信頼できるデータはありませんでした。 （3便以上の場合を除いて、それは駐車場であることが判明しました。）

不思議なスコットランド

スコットランドについては、特に不思議なことがありました。イギリス全体では、配達先での平均所要時間は31分。スコットランドでは28分でした。スコットランドでは、より大きな、より頑丈なスタッフを雇っているからなのでしょうか？スコットランドの家には階段が少なかったり、駐車場が充実していたりするのでしょうか？これはプライドの問題で、スコットランド人は単に自分たちの方が速いと判断し、その通りになったのです。

DFSとSataliaは、4年間かけて配送スケジュールシステムを完成させました。お客様はオンラインで配送を予約できるようになり、より柔軟にコントロールできるようになりました。再び、Covid は厳格なストレス テストを提供し、店舗はロックダウンされた顧客がリビング ルームをアップグレードし、毎月販売記録を樹立しました。

効率性

Tescoと同様、新システムの導入により、DFSの配送効率は大幅に改善されました。同社のサプライチェーン・プラットフォーム「Sofa Delivery Company」のMDであるAlex Salden氏は、走行距離と金額の両方で10％以上の改善があったと見積もっています。同社は、92の倉庫を25の配送拠点に合理化し、新システムの導入により、20人のスタッフが、手作業で何度もスケジュールを修正するよりも、より生産的な仕事に専念できるようになりました。

新システムが提供するデータをもとに、DFSでは配送スタッフの勤務形態を変更し、業界標準となりつつある4日出勤、4日退社のパターンに移行しました。1日に9〜15個の家具を運ぶのは体力的にも大変なので、回復のための時間を与えることで、全員の生活を向上させることができます。また、新しいブランド「Sofology」を導入した際には、350台あった配送車両を250台に減らし、コストと公害の削減にも成功しました。

スタッフとサプライヤー

DFSでは、Satalia社と協力して、店舗内の労働力最適化システムの見直しを行いました。そのためには、過去の販売情報、マーケティング費用、天気予報などのデータの収集と分析を大幅に見直しました。その結果、売上が大幅に増加し、20％近く増加した店舗もありました。また、土曜日の午後に働くスタッフは、月曜日の午前中に働くスタッフよりも、より多くのコミッションを得られるように、シフトのバランスを調整することができました。

最後に、データサイエンスと最適化のスキルを応用して、DFSはサプライヤーの信頼性を分析しました。倉庫への商品の到着をより正確に予測できるようになったことで、保管時間が短縮され、工場からリビングルームまで、すべてのプロセスがより効率的になりました。

未来：デジタルツイン

宅配会社の次のステップは何なのでしょうか？人工知能の科学は65年前に誕生しましたが、まだ非常に若いものです。私たちはAIの旅の初期段階にあり、経済のあらゆる分野で、効率性と有効性の大幅な向上が実現しています。Satalia社のような企業は、AIを利用して、Tesco社やDFS社のような大規模な組織の物理的およびオンラインのオペレーションの包括的な仮想モデルを構築します。これらのモデルは、照会や分析が可能で、シナリオをリアルタイムで実行することができます。企業はこれらのモデルを使って、財務実績、労働条件、顧客サービスを最適化するためにオペレーションを微調整します。

これらのモデルは「Digital Twins」と呼ばれており、「Roaring Twenties」の中でも最も興味深い展開の一つとなるでしょう。

出典：Forbes