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まぁ、現場が文句言うのは当然でしょう。
声のデカイベテランにとって、そんなもんなんのメリットもないのだから。
ただ、宅配のようにスキルと鍛錬がないと、まともにこなせないような業務において、新人でもベテランの6割とか7割こなせるようにサポートすることは、めちゃくちゃ大事だと思うし、その教育コストは今もかなりかかってると思うので、文句出ようが、取り組み続けることが大事なのではと。
新しい仕組みを入れたときに、それに慣れた人が文句言うのは世の常。

まー、それにしても、タブレット端末とか、少し考えるだけで、使いたくねーなと思うが笑
AI過信ですよね。ドライバーの判断を分析したんだろうか?ドライバー体験のデザインを…『なぜならドライバーは荷物の大小や天候、担当地域の住宅事情やなじみ客の在宅時間など、さまざまな条件を総合的に判断して配達順序を決めている。例えば、宅配ロッカーがすぐ満杯になってしまう集合住宅には朝一番に行くし、なじみの商店へは客足が引く時間帯を狙って訪ね、接客しながら集荷も行う。「効率性だけでなく、気持ちよい接客をする。両方かなえて運ぶのがヤマトのセールスドライバーの使命だったはず」(同)。』
配達ルートを推奨してくれる新しい携帯端末の評判。
Ai活用とあるが、どこまで進化しているのか?

ベテランドライバーの配達パターンの学習、
交通や天候などのデータによる渋滞予測、
リアルタイムでの宅配ボックスの空き状況、
過去の記録から配達先の在宅有無の予測、
全てのデータからの総配達時間の予測と労務管理と配車計画への適応、
などなど。。処理すべきデータは無数。

ドライバーにとっての付加価値を出してこそのAiでしょう。
昨年、大量に購入したタブレットが、まだ使われずにいます。
本当に現場で使えるのか?
現場出身の人なら、すぐわかるはずです。

ただ、新人向けのAIナビは、自分は期待しています。
それでも、評価は現場がします。
配送ルートを出すアルゴリズムが現場に合わないという話。現場の反発も理解できますが、導入当初なんてそんなもんじゃないですかね。物理的に持てないとかは別とすれば、回り方についての不満=今のアルゴリズムでは反映できてない要素や要素間での重み付けの誤り=改善余地なので、それをどれだけ丹念に拾いアルゴリズムを改良していけるか勝負な気はしますし、それこそが強みの源泉になっていくことと思います。また、今でも意識高い人には効率性が下がるものでも、効率悪い人の効率は上げているのかもしれないですし
ベテランの感覚をいかにAIに覚えさせるかということがこれから改善に繋がっていくのだと思う。少なくとも、ここで書かれている内容は言語化できているので、AIに組み込む事は簡単だろう。
他の物流会社でも同じ流れはありますね。ただ、需要多く人手不足な今、新人の即戦力化にAI活用はやはり有効です。今日明日でなく、今後の為にやりきって貰いたいなと思います。
最初はどこの現場でも一緒で、現場から不満が出るのは当たり前なのでは?

それでも、改革のためにAIを活用すると決めたら、できることからデータ化する流れを作り、順番に解析し、ひとつづつ成果を上げていくことだと思います。

未来では、ロボットが配達する仕組みになるはずなので、企業としては今から配達できるAIを構築するかに取り組むべき。

人口減少と高齢化により、EC利用での配達量が増えるのは必然ですので、現場の不満は聞きつつも、その先の未来を考えれば経営者が決断して進めるべきはAI活用です。
一軒ごとの配達時間を2分と計算すると、、、でも結局家の人と話し込んでしまう。なんてのがヤマトの強みであり、弱みでもある。。
今でも、スマホ、POS端末、プリンタを持っていて、加えてタブレットとカードリーダーをドライバーに持たせるとか。

全部の機能をスマホに集約できそうなのにね。
ヤマトホールディングス株式会社(YAMATO HOLDINGS CO., LTD.)は、宅配便のシェアNo.1である宅急便を展開するヤマト運輸株式会社などを傘下に持つヤマトグループの持株会社。 ウィキペディア
時価総額
9,560 億円

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