背景・課題

トラック運転手の人手不足などが懸念される”2024年問題”に直面する物流業界ですが、配送サービスの利用者の要望は多様化しており、「金額が高くても迅速に配達してほしい」「配送に時間がかかっても金額は安く抑えたい」など様々なニーズが顕在化しています。

事業運営における利益を最大化するためには、利用者に対してより納得感のある適正価格でサービスを提供して注文確率を上げつつ、限られた人的リソースで効率的な配送を実現する仕組みを構築する必要があります。

課題解決へのアプローチ

需要量、供給量、その他条件に応じて価格の制御を行い、月単位で需要の平準化や輸送キャパシティの有効活用を実現するダイナミックプライシング（動的価格設定、変動料金制）AIを開発

学習データ

• 価格などの数値とその変動／成約履歴

背景技術

• ニューラルネットワーク

取り組みの結果

過去の売上データと直近の売れ行きを加味し、曜日・時間帯・天候などの「普遍的な需要変動」と、感染症などの「特殊な需要変動」を捉えて価格へ反映できるAIを開発。

配送サービス利用者に対して、注文の条件ごとに様々なプランと適正価格を提示することで、注文成立が向上するという試算結果が得られました。

本技術の応用例

• 需要予測を用いた在庫管理・生産調整への適用
• 需要に応じて価格変動可能なサービス（ホテル／遊園地／コインパーキング／ECサイトなど)