米Best BuyがAI配送追跡を導入、リアルタイム交通予測で分単位の到着案内

大型家電の配送を待つ時間は、誰にとってもストレスです。「水曜日の9時から18時の間にお届けします」という大雑把な通知のせいで、丸一日外出できずに家で待機した経験がある人は多いはずです。

家電量販大手の米Best Buyは8月15日、こうした不満を解消するため、AIを活用した配送追跡システムを全米で導入すると発表しました。予測される需要やリアルタイムの交通状況データを解析し、配送ルートを最適化することで、分単位のリアルタイム到着予定時刻を顧客に提示します。

配車アプリ並みの透明度を求める消費者

フードデリバリーや配車サービスの普及により、消費者の配送に対する目は以前より格段に厳しくなっています。

配送ソフト会社ShipStationの調査によると、世界の消費者の80%が注文1件につき少なくとも4回の配送状況更新を求めており、38%は詳しい位置情報を含む毎日の更新を希望しています。しかし現実には、小売業者の3分の2が「発送完了」といった基本的な通知すら提供できていません。

PYMNTSとAdobeの共同調査では、消費者はオンラインショップを閲覧中に月平均8回もカートを放棄しています。対面での受け取りが必須となる高額な大型商品では、いつ届くかが分からない不安が離脱の大きな要因になります。ShipStationのKrish Iyer氏は、消費者の30%以上がAIによる配送情報更新を肯定的に捉えており、不安の解消が高額注文の後押しになると指摘しています。

アルゴリズムと人間の認識ギャップ

しかし、リアルタイム追跡の実装には特有の難しさも伴います。

物流企業Yojeeの創業者Ed Clarke氏は、ドライバーの移動ルートに対する利用者の誤解を挙げます。AIが最適化の結果として別の配達先を優先した場合、地図上ではトラックが自宅から遠ざかっているように見えます。予定時間内に届くよう計算されているにもかかわらず、利用者が不安を感じてカスタマーサポートに問い合わせてしまうケースが生じます。

さらに、システム間のデータ連携も大きな壁です。倉庫のピッキングやトラックへの積み込み時に作業員が正確にバーコードを読み取らなければ、どれほど高度なAIでも正確な分単位の予測を出すことはできません。

なぜ重要か

大型テレビや冷蔵庫などを購入するユーザーにとって、配送時間が分単位で把握できる価値は絶大です。荷物の受け取りのためだけに丸一日スケジュールを空ける必要がなくなり、在宅勤務や日常の外出計画が立てやすくなります。

業界全体を見渡すと、Amazonは物流網全体のAI最適化を長年進めており、Walmartも在庫管理にAIを活用しています。そのなかでBest Buyの今回の施策は、同社が得意とする「大型・高額商品」の購入ハードルを直接下げる賢い打ち手だと考えられます。高額商品は受け取りの手間がネックになりやすいため、配送の確実性を高めることがそのままオンラインでの購入完了率につながります。

リアルタイムの配送追跡は、単なる便利機能からEC業界の必須要件へと変わりつつあります。大雑把な配送指定しかできないショップは、今後ますます消費者に敬遠されることになりそうです。