ビッグデータとAIと配達員

今日は午前中用事があって、午後から出撃。
曇りで涼しいので注文は少ないかと思ったらさにあらず、鳴りっぱなしで超忙しかった。

信号待ちをしていると、小学生が僕に話しかけてくる。
「お兄ちゃん、ウーバーイーツ？」
「そうだよ」
「頑張ってね❤️」
「（まじ！？）ありがとー」
そう言えば日本を含む色々な国でツーリングしていた時も、同じシーンに出会った。子供達は荷物を持った自転車乗りが大好きらしい😁

あるお客さんに食事を届けたら、
「どうして、ここに届けられたんですか？😳」
（おいおい自分で注文しておいてそれは無いだろう…）
「マンション名から探しましたよ」
「ありがとうございます」
もちろん、チップはくれた。

今日は7.5時間75km24配達10429円チップ2件。ツーリングより休憩時間が少なく疲れる…。

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さて表題の件だが、Uberは当然の事ながら配達員の動きのビッグデータを持ち、AIを駆使して配車をしているはずだ。しかし、まだどうやって現在位置からお店まで、またお店からお客様の所在地までの最適ルートを見出す事はできない様だ。これはデータが少ないから、そのうちできる様になるかと言うと、そんな事は無い。

人間の配達員はリアルの世界におり、様々な交通状況から最短ルートではなく、最速ルートを見つけ出す。これは信号、踏切、道幅、交通量、時間帯色々な要素を加味して経験則から見出している。残念だがAIがどんなに配達員の動きを集めても、恐らく人間には中々勝てないだろう。それは人間が認識している実世界の情報をAIが把握できないからだ。だから今のまま行くと飛行機、列車、路線バス、タクシー等の交通機関はロボットとAIに任せられても（定期ルートだから）、このラストワンマイルの仕事は機械化する事は難しく、人間にやらせた方がずっと安上がりだろう。

しかし、ずっとそうかと言うとそう安心もしてられない。これはAIが認識できる世界の情報が欠けている事が原因なので、それを解決すれば良い。どうするか？それは人間の感覚情報（視覚聴覚嗅覚...）を記録して、これもビッグデータとして集めればよいのだ。つまり人間をAIにとって安上がりな情報収集装置とすれば、恐らくこのラストワンマイルの最適解もAIで解決できる。ただしその結果をロボットにやらせるかどうかは、純粋にコストの問題で多分人間の方が安上がりだと思う。

この様な将来を考えると、人間はAIを使っている気になっているが、結局最後はAIの手足（感覚器や動作器）となる将来が見えてくる。それは良いか悪いか？別にそんなに悪く無い気もするかな。なんて事を、今日も走りながら考えていた。