Amazonは、世界中のお客様に迅速で便利なホリデーシーズンのお買物を提供するために人工知能（AI）を活用しています。
ホリデーシーズンは、「Amazonブラックフライデー」で幕を開けます。Amazonのラストマイルデリバリー・ルーティング・プランニングテクノロジー バイスプレジデントのスコット・ハミルトンは、こう話します。
「ホリデーシーズンは、私たちにとって、スーパーボウルのようなビッグイベントであり、それに向けて何か月もかけてトレーニングしてきました。AIは、ホリデーシーズンのような大きなイベントに関するあらゆる活動をサポートしています。AIは目に見えず、触れることはできませんが、酸素と同じくらい重要です。AIがそこにあることに気づかないということは、AIが完璧に機能しているということです」
お客様がお買い物をされるAmazonのストアページの最適化から、ロボットによる商品の仕分けや配送ドライバーによる商品の受け渡しに至るまで、お客様のお買い物体験をより良いものにするためにAIがどのように活用されているかをご紹介します。
適切な商品を適切な場所に保管
お客様が商品を注文して購入する前から、Amazonの「サプライチェーン最適化テクノロジー（SCOT）」はすでに機能しています。SCOTは、ディープラーニングと膨大なデータセットを用いて、1日に4億以上の商品の需要予測をサポートし、世界中の何百万もの販売事業者様からの在庫出荷を調整し、Amazonのどの拠点でどの商品をどの程度仕入れるかを決定します。
Amazonが10年前に初めてSCOTにディープラーニングを導入してから、予測精度はわずか2年で15倍に跳ね上がり、Amazonはこれまで以上に豊富な商品を取り揃え、より迅速にお客様に商品をお届けすることが可能になりました。2020年、Amazonは自然言語処理に革命をもたらし、生成AIの進歩を可能にしたソフトウェアエンジンであるトランスフォーマーテクノロジーの使用を開始し、統合予測モデルを導入しました。このモデルは、Amazonの膨大な商品カタログの中で、お客様がどのような商品を気に入って購入するかをさらに正確に予測します。このテクノロジーは、Amazonがどのような商品を揃えるべきかについての長期予測をさらに改善するために活用されています。
世界最大級の移動式産業用ロボットを用いて働く人をサポート
ロボットもまた、より迅速に商品をお客様に届けられるように高度なAIがAmazonの拠点で働く人をサポートしている一例です。マシンビジョンを搭載したAI対応ロボットは、何億種類もの多様な商品が梱包されて配送トラックに積み込まれ、お客様に発送される前に、商品の認識、仕分け、品質検査を行うことができます。
Amazonは生成AIを用いて「合成データ」を作成し、ブラックフライデーのようなピーク時にロボットが対処する可能性のあるさまざまなシナリオをシミュレーションし、機械学習をトレーニングしています。
Amazon Robotics チーフテクノロジスト タイ・ブレイディ、こう話します。
「ホリデーシーズン、特にブラックフライデーには、多くの注文があります。お客様の需要にお応えするため、細部にわたり十分な対応をしたいと考えています」
AIはまた、Amazonが世界最大級の移動式産業ロボットを指揮するのにも役立っています。お客様がAmazonで「今すぐ買う」ボタンをクリックすると、すぐに物流拠点のセントラル・プランニング・ソフトウェアが75万台ものロボットのうちの1台を動かし、在庫と購入商品を取りに向かわせます。1台のロボットが施設内をより効率的に移動する方法を学習すると、すべてのロボットが同じ能力を学習します。ロボットは保管されている商品の下に滑り込み、床から商品を持ち上げ、働いている人のところまで運びます。そして、働く人は商品をスキャンしてラベルを貼り、梱包の準備を行います。
迅速な配送のための商品の仕分け
商品が梱包されラベルが貼られると、「Robin」と呼ばれるロボットが働く人をサポートします。Robinは、商品がトラックに積み込まれ、最終的に配送拠点であるデリバリーステーション（商品をお客様の玄関先に届ける前の最後の拠点）に運ばれる前の、商品の仕分けをサポートします。AIで強化された視覚システムを用いて、そこにどのような物体（さまざまな大きさの箱、柔らかい梱包、重ねられた封筒など）があるのかを理解します。
ロボットはまず、積まれた商品の中からどの商品を掴むかを決め、その商品にどのように近づくかを計算し、それを持ち上げるために使用する吸盤の数を選択します。選択した吸盤の数が多すぎると複数の商品を持ち上げてしまう可能性があり、少なすぎると商品を落としてしまう可能性があります。
配送中の予期せぬ出来事に備える
デリバリーステーションは、商品をお客様のもとに届けるまでの最後の拠点です。マサチューセッツ州にあるデリバリーステーションでは、毎日最大65,000個もの商品を受け入れ、ホリデーシーズンにはその数は10万個以上にもなります。
ハミルトンは、次のように話します。
「私たちが予期しないことがいつも起こり得ます。例えば、商品を積んだトラックがデリバリーステーションに早く到着してしまったり、悪天候や交通渋滞が発生するかもしれません。AIは、私たちが予測できないことを予測するのに役立っています」
数多くの選択肢の中から玄関先までの最適なルートを推奨
毎日さまざまなお客様が異なる商品を注文するため、推奨ルートの設計と最適化はAmazonが解決しなければならない難題の１つとして知られています。Amazonは、20以上の機械学習モデルを使用し、それらは裏で連携し、動作しています。
ハミルトンは、次のように話します。
「ルートの計画には、宇宙に存在する原子の数と同じぐらいの意思決定ポイントが必要であり、それを実現するにはAIが不可欠です。特にこの規模では、瞬時に行わなければならない意思決定が多すぎて手作業で実行することは不可能であるため、AIは非常に重要です」
Amazonのラストマイルデリバリーチームは、生成AIと大規模な言語モデルを用いて、ドライバーの配達時の判断を簡単にできるよう試行錯誤しています。例えば、お客様への配送時のメモを明確にすることで、大きな建物では非常に役立つことが証明されており、また、配送先に関するさまざまな特徴（建物の概要、道路からの入口など）を理解し、物理的な世界と照合させます。
「私たちは毎日数え切れないほどの意思決定を行っていますが、その意思決定をより良いものにしたいと考えています。より安全で優れた、そして効率的な方法でお客様に商品をお届けできるよう、AIは私たちの日々の改善を継続的にサポートしてくれています」
※この記事は2023年11月27日に米国版About Amazonで発表された記事を日本語に翻訳したものです。原文と日本語訳に相違がある場合は、原文の内容が優先します。
