出典：日経情報ストラテジー 2017年2月号 pp.58-60 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 「国際小包の配達に個人宅を訪ねたが不在。また出直してこなきゃ」。220カ国で国際貨物輸送を手掛ける独DHLは、配達担当者のこんな悩みを、ビッグデータと機械学習で解消しようとしている。 「再配達のコストがかさむだけでなく、“なかなか小包を受け取れない”と受け手の不満も高まる。そこでビッグデータ分析基盤をビジネスに活用する施策のはじめの一歩として、この問題の解決に取り組んだ」と、分析を統括したアンドレ・ウィットフォスDHL Expressディベロップメントマネージャーは話す。 ウィットフォス氏らが取り組んだのは、宛先など小包の情報から「企業宛てか個人宛てか」を判別する仕組み作り。精度高く判別できるモデルを作って活用すれば、「この小包は個人宛てだから在宅率が高い夕方
