[BizHanKook] 「ペダルミンジョク（配達の民族）」が、顧客が注文する前から需要を予測し、配送を準備する未来を描いた。人工知能（AI）が顧客の好みと注文パターンを分析し、店舗の調理からライダー（配達員）の配車までリアルタイムで調整することで、配送過程で発生する待ち時間を最小化するという構想だ。
28日、ソウル江南区のグランドインターコンチネンタル・ソウルパルナスで「ウアハンテックカンファレンス2026」が開催された。今年のテーマは「止まらない都市を作る技術」だ。この日、ウアハンヒョンジェドゥルは、配送過程で発生する待ち時間を最小化する「シームレスシティ」の青写真を公開した。
シームレスシティとは、顧客が注文した後に初めて配送が始まるという既存の方式から脱却し、注文以前から需要を予測して準備する都市を意味する。AIが顧客の消費習慣や好みを分析して必要な商品を推奨すれば、店舗は予想需要に合わせて調理を準備する。このとき、ライダーは注文が発生する可能性が高い地域へ移動し、料理が完成するタイミングに合わせてピックアップするよう調整することで、顧客の待ち時間を減らすことが目標だ。
ウアハンヒョンジェドゥルは、顧客と店舗、ライダーを一つのネットワークで繋ぎ、需要予測から調理、配車、配送までをリアルタイムで調整する技術体系を「リアルタイムフィジカルネットワーク（Real-time Physical Network）」と定義した。
ウアハンヒョンジェドゥルのキム・ボムソク代表は「食べ物だけでなく多くの商品が、顧客の不必要な待ち時間をゼロに近づけている」とし、「AIが顧客の意図を理解し、顧客が許容する範囲内で探索や選択、繰り返しの注文まで自動的に行うようになるだろう」と述べた。
同社のコ・ミョンソク最高技術責任者（CTO）は「これまでのサービスは情報を提示する役割が主だったが、AIの発展により、もはや判断や実行を人が行う必要はなくなった」とし、「エージェントが人の意図を理解・判断し、自ら実行して改善まで行う自律性を備えるようシステムが変化している」と説明した。
雨の日の配送、AIで需要予測し遅延を削減
この日、ウアハンヒョンジェドゥルのメンバーたちは、それぞれの専門分野をテーマに直接講演を行った。「雨の日、ペダルミンジョクはどうやってライダーを集めるのか？」というセッションでは、データサイエンティストのシン・ソンチャン氏とデータアナリストのチュ・ガラム氏が、AIを活用したライダーの需給管理技術を公開した。
シン氏は、天候による配送遅延を解決するために開発・運用中のAIベースのライダー需給自動化プラットフォーム「カイロス（KAIROS）」を紹介した。カイロスは、地域別の注文量とライダーの供給を予測して必要な稼働時間を算出し、不足分を補うライダーを確保できるよう支援するシステムだ。全国各地域の需要と供給を予測するために、約20の機械学習モデルを活用している。
ライダーの稼働時間が不足すると予想される場合、個々のライダーの稼働可能性を分析して募集対象を選定する。特別な誘導措置がなくても自発的に稼働すると予想される時間を計算し、目標稼働時間との差を算出する。その後、ライダーごとの稼働要請に応じる確率と予想稼働時間を分析し、追加で確保すべきライダーを決定する。
ウアハンヒョンジェドゥルは、配送所要時間が1時間を超えると配送品質が低下したと判断する。これを防ぐために、カイロスは10分ごとに、30分後から1時間先までの予想注文量とライダー供給を予測して需給に対応している。
配送ロボット、構造単純化で運営効率を向上
ウアハンヒョンジェドゥルは、昨年披露したBマートのロボット配送サービスの技術高度化の成果も公開した。ロボティクスLAB室長のキム・ビョンオ氏は、配送ロボット「Dilly」の改善プロセスと今後の開発方向について紹介した。
同社は今年、ロボットの安定性と運営効率を高めることに注力した。以前は問題が発生するとシステム全体を再構築しなければならなかったが、必要な部分だけを再構築できるよう運営体系を改善した。一部の手動作業は維持しつつ、運用パイプラインを高度化する方式だ。
今年8月から導入した第3世代配送ロボットモデル「Dilly X3-R 1.4」では、駆動部品を最小限に抑え、構造を単純化することに重点を置いた。機能を無闇に拡張するよりも、安定して配送を行うことに集中した。以前は、舗装状態の悪い道路を走行する際に操舵軸に衝撃が蓄積して部品が損傷する問題があったが、その場での回転のための独立したステアリングアーム構造を除去し、耐久性を向上させた。
荷台の自動開閉モーターも撤去し、顧客が直接開閉する電子式ロック装置を導入した。その代わり、荷物の積載状態を感知するセンサーを追加し、顧客の受け取り状況を確認できるようにした。これにより、機械的な故障の可能性を減らし、商品受け取り過程の利便性と正確性を高めた。
今後は、配送ロボットの走行範囲を屋外から屋内へと拡大するために技術を高度化する。現在は屋内でGPS信号を利用するのが難しく、ロボットの自己位置推定が地図に大きく依存しているという限界がある。特に、階数が異なっても平面座標が同じ場所で繰り返される場合など、ロボットの垂直位置を把握することが難しいという説明だ。
これに対し、屋外の走行経路と建物内部の通行空間を繋ぎ、エレベーターと連動する「ドア・ツー・ドア（Door-to-Door）」配送体系を構想している。他社ロボットとの連携をサポートし、配送用地図を共有するエコシステムも構築する計画だ。さらに、ロボットがリアルタイムで収集した情報を活用して地図を自動更新する自律進化型データエコシステムも検討している。
キム室長は「技術的な部分は解決されたが、マンション団地の協力体制の問題や、出入り口の暗証番号がバラバラであることなどが理由で、実際の導入が遅れている」とし、「現在はこれらの問題を解決していく段階だ」と説明した。