2025 年 5 月の時点で、ネット ゼロ ロジスティックスのバンはコネチカット州内を毎日 30 ～ 40 のルートを運行していました。ラストワンマイル配送に注力するネット・ゼロ社のCEO兼オーナーであるマーク・キウサーノ氏は、顧客のニーズを満たしながらコストを削減できる、より効率的なルートを望んでいると述べた。
Net Zero 独自の交通管理ソフトウェアでは最適化されたルートを提案できなかったため、位置、天気、交通状況、サービス レベル アグリーメント、車両の仕様、ドライバーの行動、利用可能なドライバーに基づいて動的なルートを提供する、AI を活用した交通ルーティング ソフトウェアである Finmile を試すことにしたとチウサーノ氏は述べました。現在、ネット・ゼロは 1 日平均 16 ～ 20 のルートを運行しており、各ドライバーは同じ時間以内により多くの荷物を配達しているとキウサーノ氏は述べました。
カーネギーメロン大学テッパー・スクール・オブ・ビジネスのオペレーションズ・リサーチ教授ウィレム・ヤン・ファン・ホーベ氏は、数学者や巡回セールスマンは何世紀にもわたってルートをより効率的にしようと努力してきたと語った。 「露店商は町から町へ商品を売りに行っていた。彼らは最も儲かる方法で売りたいと考えていた」と彼は言う。目標？すべての停留所までの最短距離を見つけます。しかし今日、問題はさらに複雑になっています。
「ラッシュアワー、学校の休校、イベントなどの都市環境に注目してください。距離さえも、旅行する時間に大きく左右されます」とファン・ホーベ氏は言う。同氏によると、顧客は特定の時間に配達されることを期待しているため、最短距離を優先するという古典的なアプローチは今日の配達にはあまり適合しないという。
Finmile の CEO 兼共同創設者である Rich Pleeth は、物理的な物流における経験を通じて、この現代の問題を直接理解しました。彼の会社は 2022 年に設立され、電動カーゴバイクと電動バンで荷物を配送していましたが、2024 年にルート最適化ソフトウェアに切り替えました。 「配送は電子商取引の壊れた部分だと気づきました」とプリース氏は語った。
同社はエージェント AI を使用して注文を取り込み、最初のルートを構築し、それらを 1 日を通して継続的に更新して効率を向上させています。 「AI はダッシュボードに座って人間を待っているわけではありません。AI は積極的に意思決定を行い、ドライバーが遅れた場合に停車地を再割り当てし、実際のルートに折り返しを挿入し、配達の失敗を事前に予測し、顧客とのコミュニケーションを自動的に開始します」とプリース氏は述べています。
より効率的なルートとパケット分類
レガシー ソフトウェア システムでは AI が既存のコードの上に配置されることが多く、「扱いにくくなる可能性がある」とネット ゼロの社長兼最高執行責任者であるスチュアート ハイデン氏は述べています。しかし、フィンマイルの中核には人工知能があり、ハイデン氏と彼のチームは技術的な専門知識がなくてもカスタムレポートの作成やルーティングの変更が容易になったと同氏は述べた。
ルート自動化ソフトウェアは、Net Zero がドライバーが荷物の仕分けに費やす時間を短縮するのにも役立ちました。このプロセスは、多くの場合、その日の顧客配達情報を受け取る午前 3 時以降に始まります。
以前はドライバーが地理的エリアごとに荷物を仕分けしていましたが、これにはより時間と労力がかかりました。 「動的ルーティングを使用すると、非常に高速かつ効率的になります。パッケージをスキャンすると、デバイス上に表示され、通過するルートがわかります」とハイデン氏は述べています。 「仕分けにかかる人件費の削減につながります。」
Net Zero の運営スタッフが毎朝、Finmile のアルゴリズムによって提案された最初の AI 生成ルートを受け入れると、そのルートはドライバーのスマートフォンで利用できるようになります。ドライバーは荷物をスキャンしてトラックに積み込むことができます。プログラムは引き続きデータを集約し、アルゴリズムを改良してルートをさらに改善します。
「私たちのチームには、その場でルートを編集する能力があります」とキウサーノ氏は語った。 「移動時間が短縮され、各ルートの効率が向上しているようです。」
Finmile を使用すると、ドライバーは荷物を配達順に並べ替える必要がありません。代わりに、ドライバーは荷物を指定されたバッグに入れます。各停留所で、ドライバーが自分のデバイスでアクセスするソフトウェアが手荷物番号を指定します。ハイデン氏によると、ドライバーは毎朝道路に出る前に停車地ごとに荷物を仕分けるよりも、30～40個の荷物が入ったバッグをあさるほうが早いという。
フォローアップの強化と顧客からの苦情の減少
キウサーノ氏は、フィンマイルの導入以来、ネットゼロルートの効率が向上し、ドライバーの配達数が増えたと述べた。
同氏は、AIを活用したテクノロジーにより、ドライバーが正確な配達座標にアクセスできるため、不在配達の数を減らすのに役立ったと付け加えた。 Finmile のソフトウェアによる地理的タグの配達に加えて、各ドライバーの携帯電話の気圧計が歩数を追跡します。プリース氏によると、このプログラムはドライバーが階下に荷物を受け取りに行っているのか、階下に配達しているのかを把握しており、その情報はフィンマイルのアルゴリズムに自動的に入力されるという。
Amazon のドライバーと同様に、Finmile ユーザーは、住所番号や所在地のドアを含む配達物の写真を撮ることができます。ソフトウェアはゲート カラーのライブラリを維持し、将来の誤納品に対する追加チェックを行います。これらの AI を活用した配達証明チェックにより、配達請求が減少したとプリース氏は述べています。
配車担当者やドライバーもリアルタイムでパフォーマンスを追跡できます。このシステムは、ドライバーが配達した注文の数、平均配達時間、ドライバーの滞在時間を表示します。ハイデン氏は、ドライバーがこの情報にアクセスできることで、パフォーマンス関連の管理に関する議論の透明性が高まると述べた。
動的ルート最適化を利用していない企業は「それに取り組む」必要があるとキウサーノ氏は語った。 「物流の世界は10年前、さらには2年前と同じではありません。」