Lativeは9月15日、配送現場で蓄積した注文・配車・移動・配送データを活用したAI配車システム「AI Rider Match」を開発したと発表した。地域ごとの運用ルールやライダーが設定した条件、現在の配送状況を踏まえ、最適な注文を自動で提案する。
同社によると、「AI Rider Match」は社内研究組織が独自開発した。単に注文地点に近いライダーへ機械的に割り当てるのではなく、地域別の運用基準やライダーごとの業務条件、配送の進行状況などを総合的に分析したうえで、適切な注文をマッチングする仕組みという。
Lativeは、外部の汎用配車ソリューションを導入するのではなく、自社の配送ネットワークで蓄積したデータを基に独自の配車エンジンを構築したと説明している。
また、AIが条件に合う注文を自動でマッチングしても、ライダーの意思を介さずに注文を強制的に割り当てたり、自動承諾させたりする仕組みではないとした。ライダーが設定した業務条件や既存の稼働実績も、その後のマッチングに反映される。
同社は、個別注文の迅速な配車にとどまらず、ライダーの移動動線を最適化し、配送全体の効率向上につなげることを重視している。
今後は、「AI Rider Match」で蓄積される注文・配送データを継続的に学習させ、地域ごとの注文フローやライダーの移動パターン、配送結果などをより精緻に分析する。配車時間、配送時間、ライダーの移動距離、注文処理率といった運用指標を基に、AI配車モデルを段階的に高度化していく方針だ。
Lativeのキム・ジュイルCTOは、「配車は、配送品質とライダーの生産性を同時に左右するラストマイル運用の中核領域だ。Lativeが全国の配送現場で直接蓄積してきたデータを基に、実際の運用環境で機能するAIの開発に注力した」とコメントした。
Hwang Chi-gyu
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