オンラインフードデリバリー市場での競争が激化する中、個々のデリバリーパートナーが効率よく稼ぐための、AIによる需要予測の活用が注目されています。このアプローチにより、需要の高いエリアや時間帯を特定し、配達ルートの最適化や配送効率の向上が可能になります。特に、プログラミングスキルを持つ人は、自前のデータを収集・分析して、より精度の高い予測モデルを構築し、収益性の向上につなげることができることを示唆しています。
オンラインフードデリバリーは、コロナ禍以降、急速に拡大したサービスです。
そのため、多くのフードデリバリー業者が競合し、利益を得るにはそれなりの苦労があります。
あるていど稼ぐには効率的な動きが必要になってきます。
一つの解決策として、AI予測を利用することが考えられました。
AI予測により、需要予測が可能となり、需要の発生するエリアや、配送ルートの最適化、配送時間の短縮が見込めます。
これにより、稼働時間を効率的に使えるため、売上げの最大化が可能となるはず。
需要予測によって、どの地域に需要が集中するかを把握できれば、その地域で待機することで効率的に仕事をとる事が出来るようになります。
私は自転車でデリバリーを行っていますが、自転車による配達は交通事故のリスクがあるため、交通量の少ない安全な経路を知っているかどうかも重要です。
これも交通量統計からAIで予測できるはずです。
実は私、本業がプログラマーなので、pythonのモジュールを組み合わせれば、AI予測ができる事を知っていました。
そこは問題ないのですが、一番の問題はAIに学習させるデータの方です。
当然データなんて持っていませんので、各フードデリバリーサービスと契約して、仕事が入る地域、時間帯、頻度、それらを全てアプリのマイページからスクレイピングして統計できるようにプログラムを組みました。
データが貯まって、予測精度が上がるまで1年ほどかかりましたが、現在ではなかなかの精度で効率よくデリバリーの仕事を取れています。
正直この仕組みをアプリ化して売る方が儲かる気がしていますが、私は自転車に乗って走ることが趣味なので、しばらくはこの状態で楽しもうと思います。
自分でくみ上げたAI予測へさらにデータを読み込ませ、予測精度を高めることでより一層配達の正確性やスピードを向上させることができるので、しばらくはそれに取り組もうと思います。
もう一方で、交通事故のリスクを低減させるための、データ収集や分析に力を入れることで、みながより安全にこの仕事を続けられるようにできないかということも考えており、いつかはフードデリバリーに携わる人に無料で提供出来るアプリに出来たら良いなと思っています。
効率的な受注、スピーディーな配送、配送者の安全確保。
このあたりに貢献できるよう、さらにAIに磨きをかけていこうと思います。
AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
