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クロネコヤマトで荷物を追跡するときわかることとわからないこと

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ヤフオクで買い物をした。最近は伝票管理システムがしっかりしているので配送情報が追えるようになっている。配送状況が追えるようになると「今どこにあるのかなあ」ということが気になって仕方がない。だが、実際に追ってみると完璧な追跡もできないようだ。そこで「いったい、どんな仕組みになっているんだ」ということが気になりだしてしまった。気になったのでヤマト運輸に問い合わせをした。

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伝票データは、誰かが入力しないと記録が残らない。ヤマトのシステムを使って出荷伝票が起票されていればメールで予定などを教えてもらえるらしい。そのためには、名前と登録電話番号が一致し(電話番号がキーになっているのだろう)ている必要があるとのことだ。また起票システムは顧客側の管理らしいので、手書きなどはトラッキングができないのではないかと思う。いちいち入力するのが手間だからだろう。

箱BOONの追跡画面。ヤマト運輸から情報をもらっているのだと思うが、伝票ナンバーを覚えてくれないので毎回入力する必要がある。お届け予定日まではわかる。

いずれにせよ、伝票がヤマトのシステムに乗れば、あとはクロネコメンバーズを使って伝票を追うことができる。できるのだが、最初から全てがわかっているというわけでもなさそうだ。今回は伊藤忠が展開している箱BOONというサービス(現在は廃止済み)をお願いしたのだが、これはファミリーマートで起票する。この時点で伝票番号は振り出されるが、この時点ではヤマトのシステムには載っていないので、ヤマトの人がピックアップするまではシステムで追うことはできない。

実はこの時点で3つのシステムが使われている。ヤフオクのシステムからファミポートに移り、最後にヤマト運輸に乗る。どうやらシステム連携はされていないのではないかと思う。手書きデータならヤマト運輸のオペレータが入力する手間があるわけだが、システム連携すれば入力の手間はないから、最初から到着予測ができるような気もするが、そうはなっていないようだ。ちなみにファミリーマートは伊藤忠が物流サービスを行っているということなので、システムは一体化されているのかもしれない。

いずれにせよ、荷物がコンビニからヤマト運輸のドライバーに渡った時点でヤマト運輸のシステムに入る。この時点でセンター(0570-200-000)に問い合わせをすれば、次のホップ先にいつ着くのかということは教えてもらえる。また、クロネコヤマトのシステムに受け手が自分で伝票登録すればあとは伝票番号を入れなくても随時検索できるようになる。

この場合は岩手県から千葉県に送られている。が、千葉側が受け取るまでいつ届くかが予測できないために当然変更もできない。地図上では岩手県の営業所に止まっていることになっている。荷物にGPSついているわけではないので、まあこれは当然かもしれない。対象外と表示されているが、千葉につけば対象になるはずで、ちょっと表示が紛らわしい。

例えば、奈良から千葉に荷物を送る場合は、奈良のセンターは次のホップ先が千葉であるということはわかっているので、そこまでの情報は入るのだが、それ以降「いつどこに発送するのか」ということはわからないようだ。それは千葉のセンターの管轄なのだ。

箱BOONでは依頼するときに局留め指定をすることができる。もしここで局留め指定をせずに、あとでスケジュールを変更することもできるのだが、その指定は、千葉なら千葉に届いたときに行われる。管轄指定局に自動的にゆくのだが、それが受け手にとっては最寄りの拠点かどうかはわからない。ゆえにここで最寄りの営業所に転送してくれというと、さらに1日かけて最寄りにトランスファーする仕組みになっているようだ。転送処理は千葉に届いたときにしかできないので、Webなどで伝票をチェックしつつ、伝票が受け取り県のシステムに入った時点から出荷されるまでのわずかな間に依頼を行う必要があるようだ。ちょっと不便である。

このようなシステムの話には興味がない人がほとんどだと思うのだが、わかっていると問い合わせのときに便利ではある。と同時に今のシステムでは、システムの都合を受取人が「忖度」してやる必要がある。システムが目配りをしてくれるということはないのだ。

出荷伝票が起票された時点で最短経路と受け取れり予想日時がわかれば、柔軟に対応できるとは思うのだが、これができないのには2つの理由があるということがわかる。システムが実は意外とつぎはぎになっており、伝票を起票した時点で将来を予想することができないからである。

後者は、例えばGoogleなどでおなじみの技術だ。Googleでは現在地と目的地がわかれば最短経路と到着予想時間が確認できる。最初は間違いがあるかもしれないが、精度はだんだんと上がってゆく。このためにはAI技術を使う必要があるわけだが、技術自体は難しいものではなさそうだ。

難しいのは既存のシステムに「配達予測」を組入れることなのかもしれない。もしヤマト運輸のシステムがCOBOLだったとすれば、そこにAIを組み込むことはほとんど不可能なわけで、意外とそんなところが生産性の向上を妨げているのかもしれない。

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