Cainiao は Alibaba Group の物流部門です。その役割は、荷物を確実に目的地へ届けることですが、世界最大の人口を抱える国では、実際に運用すると思わぬ複雑さに直面します。Cainiao は荷物の確実な配送のため、Alibaba Cloud の IaaS プラットフォームに依存しています。国内 24 時間配送、海外 72 時間配送というミッションの実現に向け、Alibaba Cloud の IaaS プラットフォームを活用し、サプライチェーンの各段階で荷物を追跡する「物流クラウド」を構築しました。さらに、荷物を受け取る人、発送する事業者、配送を担う運送会社という 3 つの主要顧客に向けて、ナレッジプラットフォームを整備しています。Cainiao の戦略は、技術とイノベーションを原動力とした社会連携プラットフォームの構築です。物流における最大の課題はデータ連携であり、Cainiao は Alibaba Cloud を頼りにデータ共有を実現しています。

Cainiao の Alibaba Cloud サービス活用を理解するには、まず Cainiao のパブリッククラウドポータル「Link」から始める必要があります。Link は、買い手と売り手の双方にリアルタイムな情報アクセスを提供する物流情報プラットフォームです。さらに、機械学習モデルとアルゴリズムにより、配送サービスの効率と効果の両面を改善する手法を提供しています。Cainiao は Alibaba Cloud を通じて 5 つのネットワークを運用し、サプライチェーンのすべてのステークホルダーにデータドリブンなサービスを提供しています。これらのネットワークにより、海運会社や宅配業者は最適ルートアルゴリズムなどの分析を実行できるデータプラットフォームを備えています。倉庫や国内フルフィルメントセンターでは、AI を搭載したスマートサプライチェーン開発ツールで需要と供給を追跡しています。たとえば、グローバルネットワークで国際荷物を監視し、ラストマイルシステムで配送最終区間の荷物のリアルタイム位置を表示します。さらに、農村地域向けインターフェースにより、最も辺鄙な地域でも双方向の配送が利用できます。

Alibaba Cloud 上に構築されたエクスプレス配送業者向けデータプラットフォームは、住所の標準化と電子配送を実現するデータ管理基盤を提供します。クラウドコンピューティングによるリアルタイムの物流データ共有と、インテリジェントなアルゴリズムによる需要予測で効率化を推進します。

Cainiao のクラウドコンピューティングへの取り組みは、ビジネスに大きな影響をもたらしました。フルフィルメントネットワークだけでも年間 170% の成長率を達成しています。ビジネスの改善に加え、消費者体験も向上し、Cainiao の拡大し続けるクラウドネットワークにより、時間通りの配送率は 98% に達しています。国際的には、クラウドコンピューティングによりグローバルなカバレッジが拡大し、現在 224 の国・地域で荷物の追跡と配送傾向の分析を行い、国内には 100 以上の倉庫と 120 以上のパートナーを擁しています。地方や都市部には集荷拠点や地域コミュニティサービスセンターを設置し、最も辺鄙な地域でも一流のサービスを利用できるようにしています。

クラウド技術と Alibaba Cloud は、地方の発展にも不可欠な役割を果たしています。Cainiao が展開する無人物流・サービスセンターは、IoT に大きく依存しています。たとえば、IoT により配送ロッカーの施錠・解錠を安全に行い、荷物の保管と受け取りを実現しています。一見シンプルに見えますが、こうした技術の活用により、最も辺鄙な農村部でも中国の都市部と同じ品質のサービスを利用できるようになりました。

国際市場において、Cainiao のクラウド活用により、3,000 以上のグローバルパートナーおよび 300 万人の配送スタッフとの提携を実現するなど、目覚ましい成果を記録しています。1 日あたり 9 兆件を超えるデータが処理され、80% 以上の配送ルートがアルゴリズムによるビッグデータ解析で算出されています。1 日の配送距離は 500 億 km 以上に達し、これは地球の周回距離の 1,000 倍以上、太陽の周回距離よりも長い距離に相当します。最先端のクラウド技術を物流分野に活用することで、Cainiao は 1 日あたり 2 億 6,000 万時間の配送時間短縮に貢献していると推定されています。

Cainiao は新興技術の活用を始めたばかりであり、研究チームは現在、位置情報だけでなく生鮮品の輸送に不可欠な気温も通知するパッケージなど、IoT の新たな活用方法を研究しています。Cainiao と Alibaba Cloud は、サプライチェーン全体の効率化に向けたエッジコンピューティングのさまざまな適用シナリオも検討しています。さらに、配送ロボットは既に複数のクローズドネットワークで実用化されていますが、今後は IoT とエッジコンピューティングを活用して配送速度と精度をさらに向上させる可能性もあります。お近くの配送ロボットにご注目ください。