最終支払いを控える人々のダブル11不安：配達ロボットは解決できるか？

今年のダブル11のクライマックスが終わり、最後の支払いをしなければならなかった人たちも、速達を待つ苦悩の期間に入った。最近、多くの宅配便取扱店が営業を停止しており、最終代金を支払う人たちに不安を与えている。ダブル11などの荷物量がピークとなる時期には、宅配業界の人手不足問題がさらに深刻化し、配送拠点から顧客までの「ラストワンマイル」の配送遅延がさらに深刻化します。これは間違いなく、ユーザーエクスペリエンスと流通拠点の運営に大きな悪影響を及ぼします。

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これらの問題を解決するために、宅配業界では、セルフピックアップや代行集荷など、さまざまなモデルを導入してきましたが、これらのモデルにもそれぞれ長所と短所があり、「ラストマイル」配送の問題を実際に効果的に解決しているわけではありません。近年、無人配送の台頭により、「ラストマイル」配送の問題を解決するための新しいアイデアが生まれました。

しかし、交通安全やコストなどの問題により、無人配送の実用化にはまだ多くの困難が伴うのが現状です。そのため、無人配送が物流業界における「ラストマイル」配送の問題を本当に解決できるかどうかについては、まだ不確実な点が多く残っています。

「ラストマイル」問題はまだ解決されていない

物流業界は長い間、「ラストマイル」配送の問題に直面してきました。

物流会社にとっては、ユーザーがインターネット上で商品を購入した後、販売業者が商品と配送情報を提供し、物流輸送全体が始まります。複数回の仕分けと輸送を経て、最終的に宅配便は配送拠点に到着し、その後最寄りの配送拠点を経由してユーザーに届けられ、配送活動全体が完了します。最終配送拠点からユーザーの手元に届くまでのリンクが、物流の「ラストマイル」です。

しかし、物流会社を苦しめているのは、この「ラストマイル」配送なのです。新好佳物流のデータによると、物流の「ラストマイル」の配送コストは総コストの30％以上を占めており、物流コストは依然として高いままとなっている。

この問題に対処するために、市場の企業からさまざまなソリューションが提供されています。例えば、ZTO、YTO、Yundaなどの宅配会社は、スマートロッカーによるセルフピックアップ、支店集荷、チェーン連携などのソリューションを通じて、コスト圧力を軽減し、配送効率を向上させています。

しかし、これらのモデルにも一定の欠陥があり、物流の「ラストマイル」の問題を効果的に解決することはできません。例えば、鳳鳥集荷ロッカーはかつて料金の問題で利用者からボイコットされたことがあり、「速達＋コンビニ」の協力モデルも監督や集荷の遅れなどの問題を抱えている。

集荷やセルフピックアップモデルと比較すると、ドアツードアの配送サービスは明らかにより便利であり、そのためユーザーに人気があります。しかし、過去2年間の宅配業界の価格競争の影響で、宅配業者が提供する宅配サービスの品質はますます低下しています。宅配業界の価格競争の影響により、宅配業者の1件当たりの配送料金は低下し続けており、宅配サービスを選択する意欲は低下しています。そのため、宅配業者がユーザーに宅配サービスを提供する際、配送スピードを追求し、サービス品質を無視する傾向があります。

このような状況下で、宅配サービスは衰退し始め、消費者からも宅配便が自宅に届くことがますます困難になってきているとの報告がありました。近年、配送ロボットやドローンなどの無人配送方法の台頭により、戸別配送サービスの問題に新たな解決策がもたらされています。

配達ロボットが登場

無人配達の増加は、新興技術の進歩と大きく関係しています。 AI、ビッグデータ、通信技術の発展の恩恵を受け、配送ロボットや物流ドローンのインテリジェントな知覚・回避、経路計画、インテリジェント配送機能が実現され、無人配送の台頭に向けた技術的基礎が築かれました。

近年、好ましい新インフラ政策により、AIや5G通信技術の発展が大きく促進され、配達ロボットやドローンが市場で活用されるようになりました。例えば、技術面では、高効率、高柔軟性といった利点を持つ物流ドローンは、狭い範囲で応用されてきたものの、経路の安全性などの問題から、市場での普及が困難でした。 5GとAIの新しいインフラの進歩により、配達ロボットはすでに大学のキャンパスのような単純な道路状況のシナリオで使用できます。

対照的に、人気が高い配達ロボットには、明らかにより大きな発展の余地があります。手動配達と比較すると、配達ロボットの効率上の利点は非常に明白です。例えば、今年のダブル11期間中、アリババの小曼路配達ロボットは3万個の荷物の配達を完了しました。手作業による配達と比較して、集荷時間を1万時間以上節約しました。

さらに、配達ロボットは、サービス品質とコストの面で手動配達よりも有利です。長い間、宅配業者のサービス品質を確保することは困難であり、特に配達のピーク時には、配達サービスを保証することがさらに困難になります。配達ロボットは、この問題を効果的に解決できます。例えば、コスト面では、配達ロボットは配達リンクのコストを総コストの 3% 未満に削減できます。

この観点から、配送ロボットは物流市場において大きな発展の可能性を秘めています。その結果、国内のインターネット大手は配達ロボットの市場見通しを見抜き、独自の配達ロボット製品を発売した。

インターネット大手は競争に参加しようと躍起になっている

国内のインターネット企業では、アリババ、蘇寧、JD.com、美団がそれぞれ独自の配達ロボット製品を発売している。

2016年9月、菜鳥網絡は携帯電話を通じてサービスリクエストを送信し、指定された場所に商品を配達できる端末配達ロボット「Little G」を初めてリリースしました。JD.comは、高負荷と全天候型操作の利点を備えた、発達した知覚システムを備えたJD配達ロボットをリリースしました。

アリババとJD.comに続き、蘇寧も最大8時間の航続距離を持ち、ユーザーにさまざまな配達サービスを提供できる「臥龍1号」配達ロボットをリリースした。また、美団は、障害物を自動で回避し、複雑な道路状況でも自動的にルートを計画してユーザーにテイクアウト品を配達できる無人車両「小岛」をリリースした。

インターネット大手の配置から判断すると、各社とも配送ロボットの発展の見通しに楽観的である。その中でも、早期に配置を決めたアリババと京東は、自社物流業務の「ラストワンマイル」配送の問題を解決するため、過去2年間、自社の配送ロボットの応用を推進するために業界で頻繁に努力してきた。

現在の物流市場では、JD.comとAlibabaはそれぞれJD LogisticsとCainiao Networkという2つの巨大な物流システムを構築しており、配送ロボットの商用化は、物流配送の「ラストワンマイル」の問題を解決する上で両社に大きな助けとなる可能性があります。これは、AlibabaとJD.comが配送ロボットの分野で努力を続ける根本的な理由でもあります。

他の2社よりも弱い蘇寧の場合、蘇寧の物流シナリオにおける配達ロボットの応用はまだ初期段階にあり、前進するにはさらに時間が必要です。一方、美団のロボットも、食品配達の分野で配達ロボットをより広く使用できるようにするために、小売業者との緊密な協力が必要です。

全体的に見ると、アリババやJD.comなどのインターネット大手の配送ロボット分野における展開はまだ開発の初期段階にあり、市場への応用においては依然として多くの課題に直面しています。

問題はまだ存在しますか?

インターネット大手の参入により、配達ロボットの応用は徐々に始まりつつあるが、交通安全やコストの面で配達ロボットの普及には依然として多くの問題が残っている。

まず、輸送の面では、配達ロボットは道路を走行する際に依然として交通安全上の問題に直面しています。特に、交通状況が複雑な道路では、配達ロボットが緊急事態にタイムリーに対応できるかどうかはまだ検証されていません。したがって、現在の市場における配達ロボットの応用は、依然として交通状況が単純なシナリオに限定されています。

第二に、コスト面では、配送ロボットのコスト優位性を反映するには、一定規模での大量生産も必要となります。例えば、蘇州パンゴリンロボットのCEOであるディン・ジンソン氏は、配達ロボットの普及には依然としてコストの問題があり、大規模な大量生産によってのみ人件費を削減できると考えています。さらに、サービス品質、効率性などの面での配達ロボットの利点も、大規模な量産を通じてさらに反映される必要があります。

全体的に、配達ロボットが商業的に普及するには、しばらく時間がかかるだろう。 AlibabaとJD.comの絶え間ない努力により、配達ロボットの応用シーンも絶えず拡大しており、配達ロボットは「ラストマイル」配達問題の解決にますます近づいています。

物流市場における配送ロボットは、物流配送の「ラストマイル」を解決する上で依然として大きな可能性を秘めています。しかし、現状では交通安全やコストなど多くの制約要因が残っており、さらに解決する必要がある。そのため、アリババやJD.comなどのインターネット大手は、配達ロボットの商用化に向けてまだ長い道のりを歩む必要がある。