電力使用データから在宅可能性を予測し、不在配送の削減を目指す
スマートメーターの電力使用データから世帯の在宅可能性を予測し、配送先や訪問順の判断に使うAI技術。
株式会社JDSC 東京大学発 ／ 東京都 文京区 ／ 2018年設立
技術を使った製品・サービス AI 機械学習 スマートメーター 電力データ解析 在宅予測 物流最適化
上場 東証グロース市場に証券コード4418で上場し、2026年9月にも公式ニュースを公表しています。
実用化の段階
研究実証販売
横須賀市の150世帯で2020年10〜12月にフィールド実証を行い不在配送約20％減を発表したが、不在配送システム自体の販売開始は確認できなかった。
1製品
4提携・顧客
13特許
16出資者
しくみ
解こうとしている課題
受取人不在による再配達は、配送の追加負担や物流の非効率を生む。訪問時の在宅可能性を予測し、不在配送の削減を目指す。
どう動くか
家庭の電力使用データをAIで分析して在宅可能性を予測し、その予測を配送先やルートの判断に反映する。会社の説明では、カメラや人感センサーなど新たな機器の設置が不要。横須賀市の150世帯を対象にした2020年10〜12月の実証では、不在配送を約20％削減した一方、走行距離と稼働時間は増える傾向が確認された。
できるようになること
実証では不在配送が約20％減少した。普及すれば、宅配の再訪問を減らし、配送業務の効率化につながる可能性がある。会社は電力データによる在宅予測を、フレイル検知など別の用途にも展開している。
技術の出自：東京大学大学院の情報学環・工学系研究科に関連する研究グループとの連携から始まり、JDSC、佐川急便、横須賀市、グリッドデータバンク・ラボを含む産学官の共同研究・実証で開発。 出典1 出典2
使われる場面
- 宅配便の在宅予測と不在配送削減
- 配送先・配送ルートの最適化
- 電力データを用いた在宅予測技術の他用途展開
優位性の主張
製品・サービス
これまでの歩み 新しい順
2020-10
資金調達
シリーズB。26億円。スパークス・グループ株式会社、株式会社東京大学エッジキャピタルパートナーズ、ダイキン工業株式会社、中部電力株式会社、SMBCベンチャーキャピタル株式会社、みずほキャピタル株式会社 出典
提携先・顧客
特許
主な分野電力データ解析による判定・予測、情報処理、計算・計数（G06）、運搬・包装・貯蔵（B65）、信号（G08）
特許第6830298号／JP6830298B1「情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム」 Japan Data Science Consortium Co Ltd (JDSC) ／ 登録（Google Patents上で付与記録を確認） 出典
会社の規模
決算公告など、公表された数字だけ。
大学との関係
出資者（公開情報で確認できた16社）
株式会社トーハンエスエイティーティー株式会社ダイキン工業株式会社中部電力株式会社SCSK株式会社AZ-COM丸和ホールディングス株式会社ソフトバンク株式会社Deep30投資事業有限責任組合スパークス・グループ株式会社SMBCベンチャーキャピタル株式会社みずほキャピタル株式会社三菱UFJキャピタル株式会社株式会社三井住友銀行株式会社りそな銀行株式会社東京大学エッジキャピタルパートナーズ学校法人駿河台学園
事業会社（CVCを含む） 7独立系VC 2銀行・金融機関系 5大学系（大学VC・大学） 1公的機関・財団 1
会社や出資者の発表から確認した。出資者の種類は、AIが社名から付けたもの。個人の株主は載せていない。＊は、出典のページで社名を機械的に照合できなかったもの。