※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。
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- 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。
出前館はUberと比べて報酬が高額。同じ労力でUber と比べて約2倍稼げます。
| 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 |
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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の実現。
上記を踏まえて以下の3点を考慮しUber Eats は運営していると考えられます。
- 料理を早く届ける
「注文しても届くのが遅い」となると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・目的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ような流れで様々な情報を収集しているはず。
AIのアルゴリズムを端的に解説します。
- 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
それぞれの工程を分かりやすく解説します。
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。
以下の仮定で解説します。
- ピック先：マクドナルド渋谷店の配達リクエスト
- 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
| 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 | バイクと自転車の割合は？ | 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
最適な配達員にリクエストが割り振られて、Aさんの配達アプリに通知が届きます。
Aさんが承認したらピック先までのナビを開始。断られたら違う人に割り振る。
…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。
出前館はUberと比べて報酬が高額。同じ労力でUber と比べて約2倍稼げます。
| 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 |
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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と予想しています。
- 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。
配達ルートがもっと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
恐らく以下のような行動履歴をUber Eats の差配AIは見ているはずです。
| 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 |
他にもあると思いますが、上記のような行動履歴で評価。
評価が一番良い人に差配していると思われます。
AIの考慮（3）配達員の車両
配達車両の種類もUber Eats の差配AIは見ていると考えられます。
例えば、以下のようなイメージです。
| 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差配し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はず。
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…。
選ばれる攻略術（1）店の近くに移動
早く届けられるかどうかを差配AIは気にします。
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です。
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、配達リクエストを断らない人に差配するのが効率的です。
リクエスト承認率が高い人は、アルゴリズム的に有利に働くと考えられます。
AIから選ばれるには、積極的に配達リクエストをこなすのも一つの手です。
最近は出前館との掛け持ちなども流行っていますが、承認率を考慮すると少し考えものですね。
もちろんメリットもあるため、稼働のスタイルや地域による部分も多いでしょう。
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、どちらか片方に絞りたいけど、どちらが良いか迷っているという方もいるかもしれません。
下記の記事ではUber Eats と出前館を比較解説していますので、ぜひ参考にしてみてください。
選ばれる攻略術（3）配達時間を短縮
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
この場合は登録車両がバイクになっている配達員が選ばれやすくなります。
稼働するエリアの特徴を踏まえて登録車両を変えてみるのもありです。
下記の記事では配達車両について気になるポイントをまとめていますので、参考にしてみてください。
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
今後はUber Eatsだけでは稼げない
最後に2018年頃から配達員をやっている僕からこの業界のトレンドをお話します。
- Uber Eatsは稼ぎにくくなった
- 「掛け持ち」スタイルが増えた
この仕事で収入をある程度得るには、配達をいかにこなすかが重要です。
しかし、今は配達員が増え配達依頼が受けづらい＝稼ぎづらいんですよね。
今から始めるなら、2つのデリバリーサービスを登録するのが賢い選択です。
メインで稼ぐなら『Uber Eats』
先ほどUber Eats が稼ぎづらいとお伝えしましたが、あくまでも昔と比較してです。
今もなんだかんだで稼げます。そのためメインで稼ぐならUber Eats 一択でしょう。
サブで登録するなら『出前館』
サブで配達するなら個人的には出前館がオススメです。
『出前館』：配達報酬が高い
出前館はUberと比べて1件あたりの配達報酬が2倍と高額。
インセンティブも高いため、効率的に稼げます（例：夕方の都内で配達の場合）。
| 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 |
同じ労力でも出前館ならUber と比べて2倍稼げる計算です。
出前館に登録しないとむしろ損。得られるはずの収入を自ら捨てるようなもの…。
【出前館の配達パートナーに登録する】※リンク先：出前館 公式サイト（PR）
石橋を叩いて大損した友人の話
配達員の登録だけで終わる人がけっこういます。僕の友人もその1人。
登録から1ヶ月後に金欠になって、急いでUberの副業始めたんですよね。
けど、この1ヶ月の間にUberEats が報酬改定して単価が下がってたんです。
※2021年3月の報酬改定で1配達の最低料金が300円になった
それを知らず始めたため、友人は「早く行動すれば…」と後悔してました。
1配達15分、登録後スグ配達が◎
登録から配達の流れはシンプル。加えて1配達は約15分で終わります。
登録が完了したら試しに1回だけ配達するのがお勧めです。
- STEP1登録3日後に配達員アカウントが発行
- STEP2配達アプリをONにし配達依頼を貰う
- STEP3ナビに従い料理を届けて1配達が完了
私はUber Eats や出前館の副業を始めて、金銭的に余裕が生まれました。
加えて「気軽に稼げる」という精神的な余裕が生まれた気がします。
想像してください。好きなときに働いて経済的&精神的なゆとりが生まれる生活を。
この副業に興味があるなら早く始めないと後悔しますよ。
私が早くやっておけば良かって後悔しているんですから間違いないです（汗）
他の人がよく読む記事【5選】
フードデリバリーの副業に興味を持っている方はこちらの記事もよく見ています。
「効率よく稼ぎたい」「ムダに疲れるだけで終わるの嫌」という方は読まないと損です。
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