個人向け配送における「不在配送件数」は全宅配件数のおよそ２割、数千億円のコストに相当し（”宅配の再配達の発生による社会的損失の試算について” 2015年 国土交通省 より概算）、深刻なドライバー不足と労働生産性の課題を抱える物流産業の悩みの種となっている。

この取り組みは、東京大学の研究室が東大発ベンチャーらの協力のもと、実用化を前提に実施されたもの。プロジェクトで開発された新たな「配送ルーティングエンジン」は、各戸に設置されたスマートメーターから取得される電力データをAIが学習し、配送時刻における在宅予測に基づいて、在宅戸から優先的に配送するルートを自動生成する。東京大学構内にて実施された配送試験結果は、AIが不在先を回避するルートを配送者に示したことで、成功率は98%となった。人の判断で配送した結果と比較すると、現状発生している不在配送の９割以上が削減されることが実証された。不在配送に伴う再配送が削減することで、移動距離も5%短縮されることがわかったという。

今後は東京大学発ベンチャーの株式会社日本データサイエンス研究所、NextDrive株式会社と共に、自治体での実証実験に取り組む予定。また、物流企業と連携して2022年度中の実用化を目指す。

(プロジェクト詳細URL：https://www.prototekton-web.com/home)