※報酬は配達距離や時間、地域、プロモーションによって異なります。
※当記事には広告プロモーションが含まれます。
- Uber Eats のAIはどういう仕組みで差配しているの？
- 配達リクエストに選ばれるようにAIを攻略する方法は？
「全然鳴らないんだけど（汗）」と悩むUber Eats の配達員向けの記事です。
本記事では配達リクエストをさばく差配AIの仕組みと攻略方法を解説します。
配達回数を増やして収入を上げたい人はこの記事をみれば対策はバッチリ。
逆を言えばこの内容を知らずに配達をすると全然稼げません。
「他の配達員を出し抜いてまで配達リクエストをこなしたくない」
…と考えている方は閲覧禁止ですから注意してください。
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| 会社 | 配達単価 | 基本報酬 | ブースト（基本報酬がUP） |
|---|---|---|---|
| 出前館 | 600円～1,100円 | 550円〜 | 1.1〜2倍 |
| Uber | 330〜420円 | 300円～ | 廃止 |
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【結論】Uber Eats 配達員の選ばれ方について
結論だけサクッと知りたい方向けに、本記事の内容をまとめると以下のとおり。
- Uber Eats のAIは配達先までの距離・配達員の行動履歴・車両種類・経験年数などを考慮して差配している
- 配達リクエストに選ばれるためには店の近くで待機したり、評価を向上させたりするのが有効
詳しい解説は以下の本文をご確認ください。
AI攻略の前に知るべきUber Eats の理想
Uber Eats のゴールは、需給のバランスを踏まえて滞りなく配達サービスを提供すること。
上記には3点を考慮していると思われます。
- 料理を早く届ける
「注文しても届くのが遅い」となり注文者の減少を招くため - 配達リクエスと公平にする
偏りがあると「Uber Eats は稼げない」となり配達員の減少を招くため - 配達報酬を最適化する
配達報酬を抑えないとUber Eats 側に利益が残らないため
Uber Eats のAIが差配する仕組み
Uber Eats の理想を達成するために作られたのが差配を自動で行うAIです。
差配AIは最適に差配すべく以下の流れで様々な情報を収集しています。
- STEP：1配達員の稼働状況を把握
- STEP：2配達リクエストを解析
- STEP：3リクエストの差配を実行
- STEP：4配達員への通知と承認
以下の仮定でAIが差配をどう決めているか解説しましょう。
- ピック先：マクドナルド渋谷店
- ドロップ先：青山パークタワー
- 近隣の配達員：Aさん、Bさん、Cさん
仕組み（1）配達員の稼働状況を把握
配達を最適に割り振るためには、配達員の稼働状況の把握が欠かせません。
Uber Eats の差配AIは以下のように情報を取得していると考えられます。
| AIの判断軸 | 例 | 情報 |
|---|---|---|
| エリア内にいる配達員の数 | 渋谷にいる配達員は今何人いる？ | Aさん、Bさん、Cさん |
| エリア内にいる配達員の位置 | 渋谷のどこにいる？ | Aさん：渋谷駅近く Bさん：渋谷駅近く Cさん：代々木公園近く |
| 配達員の車両 | どの車両を使っている？ | バイク：Aさん 自転車：Bさん、Cさん |
| 配達員の行動履歴 | 渋谷で配達経験がある人はいる？ | バイク：Aさん 自転車：Bさん、Cさん |
| 配達員の行動履歴 | お店のピックに行った人はいる？ | バイク：Aさん 自転車：ー |
| 配達員の行動履歴 | ドロップ先に行った人はいる？ | バイク：ー 自転車：ー |
仕組み（2）配達リクエストを解析
利用者が注文した内容から以下の情報を解析。どの配達員に依頼するか選択します。
| AIの判断軸 | 例 | 情報 |
|---|---|---|
| お店の住所 | ピック先はどこ？ | 東京都渋谷区神南1丁目23‐13 マクドナルド 渋谷店 |
| 注文者の住所 | ドロップ先はどこ？ | 東京都渋谷区渋谷1丁目19-18（青山パークタワー） |
| お店と届け先の距離は | ピックからドロップ先は遠い？ | 距離700m 自転車で3分 |
| 注文内容 | 何を注文している？ | サムライマックセット |
仕組み（3）リクエストの差配を実行
Uber Eats の差配AIは、配達員の稼働状況と配達リクエストの情報を照合。
| AIの判断軸 | 判断 |
|---|---|
| ピック先から一番近い人は？ | 渋谷駅近くにいるAさんとBさん |
| ドロップ先から一番近い人は？ | 渋谷駅近くにいるAさんとBさん |
| 一番早く届けられそうなのは？ | ピック先に行ったことがあるAさん |
上記で言えば、Aさんに配達リクエストを送ったほうが良さそうとAIが判断します。
仕組み（4）配達員への通知と承認
Aさんが良いと判断したらAさんの配達アプリに通知が届きます。
Aさんが配達依頼を受けたらピック先までのナビを開始。
…という形でAIは配達リクエストを差配していると考えられます。
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AI攻略だけじゃまだダメ。Uber と出前館の二刀流すると効率的に稼げる！Uber と比べて報酬が約2倍高いから。
| 会社 | 配達単価 | 基本報酬 | ブースト（基本報酬がUP） |
|---|---|---|---|
| 出前館 | 600円～1,100円 | 550円〜 | 1.1〜2倍 |
| Uber | 330〜420円 | 300円～ | 廃止 |
ただそれも今だけ！条件の改悪が続いて報酬が減少中…。早く登録しないと手に入るはずの稼ぎを失いますよ！
掛け持ちのメリットは以下の記事で解説。知らないと月に数万円以上は損します…。
Uber Eats のAIが配達員を選ぶ際の考慮点
Uber EatsのAIは、配達員を選ぶ際に様々な要素を考慮しているはず。
以下の要素を考慮したアルゴリズムになっているでしょう。
- 配達先までの距離
- 配達員の行動履歴
- 車両種類
- 経験年数
AIが何を判断軸にしているかが分れば、選ばれやすい動きが取りやすくなります。
AIの考慮（1）配達先までの距離
ピック先・ドロップ先の位置情報と差配候補となっている配達員の位置情報を照合。
配達ルートが一番短くなると思われる配達員を選んでいると考えます。
そうすれば早く届けられる上、配達報酬も抑えられるからです。
AIの考慮（2）配達員の行動履歴
Uber Eats の差配AIは以下のようなデータも見ていると考えられます。
| 行動履歴 | 判断ポイント |
|---|---|
| エリア内での配達回数 | 回数が多ければエリアに慣れており、配達が早そうだと評価 |
| 届け先に配達した経験 | 配達経験があれば、正確に配達ができそうと評価 |
| これまでの配達時間 | AIが予想した配達時間より早く届けられていれば、配達が早そうと評価 |
| 配達員の評価 | 加盟店・注文者の評判が良ければ丁寧な対応をしてくれる人と評価 |
上記の軸で評価し「問題なく商品を届けてくれる人」が誰かを判断していると思われます。
AIの考慮（3）配達員の車両
Uber Eats の差配AIは以下のように配達車両の種類も考慮していると思われます。
| ケース | 判断ポイント |
|---|---|
| 移動距離が長そうな配達リクエスト | バイクのほうが有利そうと判断 配達車両がバイクになっている人に優先して差配 |
| 移動距離が短そうな配達リクエスト | 自転車でも十分早く届けられると判断 配達車両が自転車になっている人に優先して差配 |
AIの考慮（4）配達員の経験年数
経験豊富な配達員は、正確かつ丁寧、そして効率的な配達ができます。
配達経験が長い方に配達してもらったほうがサービスの質は担保しやすいです。
配達経験の長さもAIは考慮して配達リクエストを決めていると思われます。
配達員ができるAIの攻略術（選ばれ方）
Uber Eats 配達員が実践できるAIの攻略方法を解説します。
これさえ知っていればある程度は攻略が可能です。
逆を言えば、知らなければ無駄に疲れて稼げないという負のスパイラルに陥ります…。
- 店の近くに行く
- 承認率を上げる
- 早く届ける
- 評価を向上させる
- 配達車両を見直す
選ばれる攻略術（1）店の近くに行く
早く届けられるかどうかを差配AIは気にします。遅いと注文者の満足が下がるため。
加盟店の近くにいれば、すぐピックが完了できるため配達時間の短縮が可能。
お店の近くにいれば、AIから選ばれる可能性を高められます。
地域によって稼げるエリアと稼げないエリアがあるって知ってましたか？
以下の記事で解説しているため、チェックするとより稼げます。
選ばれる攻略術（2）承認率を上げる
配達リクエストが断られると、AIは違う人に差配を行わないといけません。
Uber Eats 側からすれば、承認率の高い人に依頼したほうが良いと考えるはず。
積極的に配達リクエストをこなすのも、AIから選ばれるコツの一つです。
掛け持ち配達のメリットやリスクについては、下記の記事で詳しく解説しています。
また、どっちが良いか迷ってる方は以下の記事がお勧め。
収入という部分で分かりやすく2社を比較しています。
選ばれる攻略術（3）早く届ける
AIは届け先と配達員の位置情報から最適なルートと所要時間を算出しています。
想定した時間より早く届けられる配達員はAIが評価しているはず。
配達時間を短縮できるようにすればAIに選ばれやすくなります。
選ばれる攻略術（4）評価を向上させる
加盟店・注文者からの評価が向上すれば、AIから選ばれやすくなります。
例えば、配達員の行動履歴が同じような人が二人いてAIが差配に迷ったケース。
この場合は、配達員の評価で最終的に誰に依頼するか決める可能性もあります。
「配達を丁寧且つ素早く対応する」というのも立派なAI攻略術の一つです。
選ばれる攻略術（5）配達車両を見直す
下記のようなエリアの場合、AIは「早く届けられる配達員」を優先して差配するはず。
- 加盟店同士が離れている
- 加盟店の密集エリアと住宅地が離れている
上記の場合、移動距離が長くなるためバイクが有利と判断します。
エリア特性にあってない車両で配達するとなかなか稼げません。
以下の記事では配達車両で気になる点をまとめています。稼ぎたい人は読まないと損です。
まとめ
Uber Eats の差配AIは、以下を踏まえて誰に配達リクエストを送るか判断しています。
- ピック先や配達員の位置関係
- 配達員の行動履歴
- 配達リクエストの内容
AIを攻略するにはAIのアルゴリズムを踏まえた行動が一番です。
全然鳴らないんだけどと悩んでいる方は以下を心がけると良いです。
- 店の近くに移動する
- リクエストの承認率を上げる
- 配達時間を短縮する
- 評価を向上させる など
AI攻略に加えて「掛け持ち」すると稼ぎやすい
Uber Eats で稼ぎたいなら上記のポイントはどれも実践してほしいところ。
とは言え、以下を理由に今はUber だけでは稼ぎづらくなっています。
- 以前と比べて配達単価が安くなった（1配達300円もあったりする）
- 配達員が増えすぎて配達回数が稼ぎづらくなった
配達員の収入は配達単価×配達回数で決まるため、今のUber は微妙なんです。
今から始めるなら、Uber Eats と別のフーデリを掛け持ちで行うのがおすすめ。
出前館はUberより2倍稼げてお勧め
「二刀流」のサブとして、個人的に出前館が最もお勧めです。
- 料理以外の配達にも注力（配達回数を増やしやすい）
- 1件あたりの配達報酬が約2倍（配達単価を高めやすい）
例えば、都内で夕方に配達する場合の収入は以下のとおり。
| 会社 | 基本報酬 | ブースト | 1配達報酬 |
|---|---|---|---|
| 出前館 | 550円〜 | 1.1〜2倍 | 605〜1,100円 |
| Uber | 300円〜 | 1.1〜1.4倍 | 330〜420円 |
まずは出前館の登録から始めよう
稼ぎにくくなったUber Eatsだけでは、期待通りの収入を得るのは難しい時代。
配達員の副業で稼ぐなら出前館との二刀流がおすすめ。
ネットで簡単に登録できますし、登録後最短3日後には副業をスタートできます。
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STEP1登録3日後に配達員アカウントが発行
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STEP2配達アプリをONにし配達依頼を貰う
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STEP3ナビに従い料理を届けて1配達が完了（1件15分で完了）
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