2020年7月9日17:14
日本データサイエンス研究所（JDSC）と佐川急便、および東京大学大学院 越塚登研究室・田中謙司研究室は、「AIと電力データを用いた不在配送問題の解消」に関して、共同研究を進めている。このほど、新たに横須賀市とグリッドデータバンク・ラボ 有限責任事業組合（GDBL）が参画し、５者共同でこの問題に取り組むことに合意した。今後、2020年秋頃に横須賀市においてフィールド実証実験を行うべく、世界初の取り組みとして、具体的な準備を推進していく。
JDSCはAIを用いた電力データ解析・活用技術を保有しており（特許取得済）、東大越塚研究室、田中研究室との連携のもと、スマートメーターから得られる電力データを元に、AIが配送ルートを示すシステムを開発。2018年9-10月に東京大学内で行われた配送試験で、不在配送を９割減少させたという。
2019年9月に、同システムを用い、佐川急便の持つ配送実績データでシミュレーションした結果、不在配送の削減および総配送時間の短縮など一定の効果が認されたことにより、2019年10月に３者共同研究開発へと至った。
このほど、電力データ活用による不在配送解消の社会実装を見据え、横須賀市とGDBLが参画して５者共同で2020年秋頃に、横須賀市内でBルート（スマートメーターのデータを家庭用HEMS機器等で直接受信する方式）を用いたフィールド実証を行うことを目指し、準備を進めていく。
同実証は、2018年に行われた東京大学キャンパス内での学術目的の配送実験とは異なり、実際の配送会社、配送手段、実際の受け取り手である市民の協力と参画により行われるものを目指す。
なお、東京大学本郷キャンパス内で行われた2018年の実験では、予めキャンパス内の各建物に、別途収集した住宅の電力使用データと在不在情報を模擬的に割り振った上で、電力データのみから最適ルートを提示するシステムの性能評価を行った。同システムを用いる場合と用いない場合（人が最短経路を判断し配送）で２輪車による配送を繰り返した結果、本システムを用いた場合の配送成功率は98%となり、不在配送は91%減少、総移動距離5%減少した。
一方で同実験の課題としては、集荷・時間指定・宅配ボックスなどの実際の配送条件がない理想環境に基づくものであり、また配送者も、配送未経験の実験参加者によるものであり、実地環境での検証が課題となっていた。
