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　インターネット通販のアマゾンジャパンが、過去の利用データを分析して在宅可能性の高い曜日や時間帯を自動で予測し、商品を届ける配送方法を始めたことが分かった。

新型コロナウイルスの感染拡大で通販の利用が急増しており、再配達を減らすのが目的のようです。

過去の配達履歴から利用者の生活パターンを予測し、商品を受け取る確率の高い曜日や時間帯を特定し、会社側が自動で配達日時を設定する。

まず再配達依頼の多い利用者を対象にスタートした模様です。

アマゾンはこのシステムの導入によって、物流網の負担軽減すると同時に、輸送時の二酸化炭素（CO2）の排出削減にもつながるとみている。

AIを活用して宅配配達の無駄の削減を狙う試みを推し進めています。

日本郵便は短時間に多くの荷物を配れるよう、最適ルートをAIが判断して配達員のスマホ上で提示してくれる。

さらに、信号待ちが長い交差点や事故の確率が高くなる右折のルートなどもできるだけ回避してくれているようです。

熟練配達員が使う配達ルートのデータも覚え、使えば使うほど精度が上がっていくとのこと。

また、佐川急便などが電力使用状況から在宅時間を予測し、再配達を削減する試みは以前からテーマになっていました。

日本データサイエンス研究所が、事前に同意を得た家庭を対象に、通信機能が付いた電力計「スマートメーター」を遠隔で分析するという仕組みです。

このように物流業者とって再配達問題は、ドライバーの長時間労働やそれに伴うコスト増で大きな課題となっています。

この解決に向けて経済産業省が報告書を出して話題になりましたが、抜本改革が早急に必要です。

再配達は物流会社や社員にとって経済と精神にも負担が大きいのも確かなので、このような取り組みは意義が大きいでしょう。

amazonの試みのように「輸送時の二酸化炭素の排出削減」というテーマは、さらに注視されてくると感じます。