例えば、新興企業Instacartは、生鮮食料品を”オンデマンド”で配送するサービスをニューヨークなど15の主要都市やシリコンバレーで提供しているが、スマホ専用アプリ「Instacart」から商品を注文すると、宅配スタッフ(Shopperと呼ばれる) が指定したスーパーマーケットで買い物をして、自宅まで届けてくれるもので、宅配費用は安く、配送時間を1時間ごとに指定できるらしい。
商品は店舗と同じ価格に設定されており、配送手数料は3.99ドル（混雑時は4.99ドル）かかるようだ。
宅配スタッフは自分の都合のいい時間帯だけで仕事ができるようで、多くは20歳代を中心とする若い労働層が中心らしいが、引退後の世代などもいるようだ。
パートタイムでは会社が勤務時間を指定するが、Instacartは従業員が勤務時間を選択できる点で異なり、”アラカルト勤務”とも呼ばれているそうで、自由度が大きい勤務体系が今の時代の労働者にアピールしているようだ。
雇用側は需要に合わせた労働力の確保が新たな課題となり、ソフトウェアを駆使して最適化する必要があり、配送員の位置情報をGPSで把握し、日時や天候などの要因を勘案し、最適なロジスティックスを構成するが、パターンの数が膨大で、Machine Learningなどの手法を活用し、過去の事例を学習し、労働力の最適化を図っているようだ。
また別の例として、出前サービス「DoorDash」は、地域のレストランと提携しスマホ専用アプリから、レストランの料理を注文すると、DoorDashの宅配スタッフ (Dasherと呼ばれる) が届けてくれるサービスで、サンフランシスコを中心に、7都市でサービスを展開、破竹の勢いで事業を拡大しているという。
DoorDashは、出前サービスのインフラには、ほとんどコストをかけず、ハードウェアにはお金をかけないで、ITを駆使して身軽に配送事業を展開するというビジネスモデルになっているようだ。
ただ、調理というプロセスが入るので、ロジスティックスが格段に複雑となるらしく、調理時間や間違った料理への対応などが必要となり、人工知能の手法（Machine Learning）を使っているようだ。
一方、Googleが展開している独自の配送サービス「Shopping Express」は伸び悩んでいるらしいが、インフラにコストがかかっており、Googleのサービスが重厚長大で、時代の波に乗り遅れているのを感じるというのは、厳しいイノベーション競争の表われと見える。
日本では既に大手企業の宅配サービスが充実しているが、もっとフットワークの軽いモデルを構築できれば、誰でも気軽に安い値段で利用でき、自由に買い物に行けないシニア層向けに提供できれば、高齢化社会の重要なインフラとして機能するというのは尤もだと思う。
これらのサービスを支えているのがMachine Learningなど人工知能で、IT企業の果たす役割が重要となるのは間違いないだろう。
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