LaDeを紹介するよ：ラストマイル配送研究のための新しいデータセットだよ。

ラストマイルデリバリーは物流の重要な部分で、発送センターと最終顧客をつなぐ役割を果たしてる。この段階では、荷物のピックアップと配達のプロセスが含まれる。顧客を満足させるために欠かせないだけじゃなく、配送プロセスで最もコストがかかって時間もかかる部分なんだ。都市が成長してオンラインショッピングが増える中で、ラストマイルデリバリーの研究は多くの研究者や業界の専門家から注目を集めてる。ルートの計画や配達時間の予測など、ラストマイルデリバリーに関連する問題についての論文もたくさん発表されている。

研究者たちは、ラストマイルデリバリーの問題に対処するために、機械学習技術をどんどん使うようになってきてる。この研究に必要なのは、良質なデータセットへのアクセスなんだ。大量で質の高いデータがあれば、この分野のアイデアを大いに進められるし、コンピュータビジョンや自然言語処理などの分野でもそうだった。ただ、今までのところ、ラストマイルデリバリーに特化した広く知られた公開データセットは存在してなかった。これが、研究を少数の企業に限らせてしまい、透明性と進展を妨げているんだ。また、公開データセットがないと、業界の専門家がラストマイルデリバリーのためのより良いアルゴリズムを開発するのが難しくなる。

このギャップを埋めるために、LaDeという新しいデータセットを紹介するよ。これは業界初のものなんだ。LaDeには荷物のピックアップと配達に関するデータが含まれていて、いくつかの重要な特徴がある：

1. 大規模: データセットは、21,000人の宅配業者が扱った1,000万個以上の荷物を6か月にわたってカバーしてる。
2. 包括的情報: 各荷物のロケーションや時間の要件、配達イベント中の宅配業者の行動に関する詳細情報が含まれてる。
3. 多様性: さまざまなシナリオから集めたデータが含まれていて、特に異なる都市でのユニークな特徴やパターンがある。

LaDeを評価するために、3つのタスクに適用して、様々な確立されたモデルを使って実行したよ。LaDeの多様で詳細な性質は、物流やデータマイニング、関連分野の研究者に大いに役立つと思う。

#ラストマイルデリバリーの概要

ラストマイルデリバリーは、荷物の配達地点と顧客をつなぐ重要な役割を果たしてる。顧客の満足度を確保する上でのキー要素であり、配送の中で最もコストがかかる部分でもある。これまでの年月、さまざまな分野の研究者たちは、ラストマイルデリバリーに関連する重要な問題に焦点を当ててきた。これには、配達ルートの最適化、到着時間の予測、ワークフローのモデリングなどが含まれる。

最近の研究では、研究者たちはラストマイルデリバリーの課題に対処するために機械学習手法を活用してきてる。この分野では、大規模で高品質なデータセットへのアクセスが必要で、研究を進めるためには必須なんだ。残念ながら、公開データセットがないせいで新しいアイデアの探索や開発の機会は限られてる。

このギャップを埋めるために、LaDeを作成したよ。これは、大手物流会社によって収集されたラストマイルデリバリー研究用の広範なデータセットなんだ。このデータセットは、ピックアップと配達の両フェーズを捉えていて、研究者がラストマイル物流のさまざまな側面を分析できるようにしてる。

#LaDeデータセット

LaDeは、最初の公開アクセス可能な包括的なラストマイルデリバリーデータセットだ。他のデータセットとの違いを際立たせるいくつかの利点がある：

1. 大規模: LaDeは1,000万個以上の荷物から成り立っていて、この分野で入手可能な最大規模のデータセットの1つなんだ。
2. 包括的: データセットは、荷物、関連する宅配業者、配達プロセス中に発生するさまざまなタスクイベントに関する詳細な情報を網羅している。
3. 多様性: さまざまな都市から収集されたデータが含まれていて、研究者が配達パターンに対する異なる人口統計や都市の特徴の影響を探ることができる。

LaDeの豊かな詳細は、広範な研究活動をサポートする。ルート予測、到着時間予測（ETA）、空間・時間的グラフ予測の3つのタスクでベンチマークしたよ。これらの例を通じて、LaDeがラストマイルデリバリーの物流研究を推進する方法を示すんだ。

#データ収集プロセス

LaDeは、中国の大手物流プラットフォームによって収集された。データセットのためのデータ収集プロセスはいくつかのステップを含む：

1. 顧客がオンラインポータルを通じて荷物のピックアップを注文する。
2. ロジスティクスプラットフォームがその注文を宅配業者に割り当てる。
3. 宅配業者が指定された時間内に荷物をピックアップして、デポに戻る。
4. 荷物はロジスティクスネットワークを通じて送信され、ターゲットデポに到着する。
5. 最後に、宅配業者がデポから荷物をピックアップして、最終顧客に届ける。

ラストマイルデリバリーには、ステップ3と5が含まれていて、宅配業者がピックアップや配達の際に顧客と相互作用する。特に、ピックアップフェーズでは、宅配業者は顧客が注文を出すまでどの荷物をピックアップするか分からないことが多くて、プロセスに予測不能な要素が加わるんだ。

LaDeは、ラストマイルデリバリーの複雑さを捉えた実世界のデータの豊富なソースだ。データセットは、中国のさまざまな都市の情報を特徴として、それぞれがユニークな特徴を持っている。異なる地域からのデータを調べることで、研究者は都市環境が配達物流に与える影響についての洞察を得られる。

#データセットの詳細と統計

LaDeは、荷物のピックアッププロセスに焦点を当てたLaDe-Pと、配達プロセスに中心を置いたLaDe-Dの2つの主なセグメントに分かれている。完全なデータセットには、合計10,667,000個の荷物と60万件以上の配達に関するデータが含まれていて、ラストマイル物流の包括的なビューを提供している。

LaDe-Pの各エントリーは、荷物に関する重要な情報を提供するよ：

• 荷物ID
• ピックアップのための時間ウィンドウ
• ロケーション座標
• 配達を担当する宅配業者
• 配達の受け入れと完了に関連する時間

LaDe-Dには、配達ステージに関する関連情報、到着時間や配達場所が含まれている。

データセットには、中国の5つの主要都市からの情報が含まれていて、それぞれがユニークな人口統計と空間・時間的パターンを持っている。この多様性がデータセットに豊かさを加えて、研究者がさまざまなラストマイルデリバリーのシナリオを分析できるようにしている。

#発見と重要な観察

LaDeの分析を通じて、いくつかの重要な発見があった：

• 時間パターン: 荷物のピックアップは特定の時間帯に発生することが多く、特に朝や夕方にピークがある。
• 距離パターン: 一般的に、宅配業者による連続した荷物のピックアップ間の距離は通常1キロ未満である。
• 地域タイプ: 荷物配達の大部分は特定のタイプの都市地域から来ていて、配達ルートの最適化におけるローカルナレッジの重要性を示している。

これらの洞察は、ラストマイル物流のダイナミクスを理解しようとする研究者にとって、LaDeが価値ある資産であることを示している。

#研究アプリケーション

LaDeの多様性は、ラストマイルデリバリー研究内の多くのタスクをサポートできる。私たちの論文では、3つの主要なタスクを探求した：

1. ルート予測: これは、現在の荷物と条件に基づいて宅配業者が取る未来のルートを推定すること。
2. ETA予測: このタスクは、宅配業者が配達を完了する時期を予測することに焦点を当てており、顧客の満足度にとって重要なんだ。
3. 空間・時間的グラフ予測: このタスクは、指定された期間内に特定の地域での荷物の数を予測することを目指していて、物流リソースの最適化に役立つ。

LaDeに機械学習手法を適用することで、これらのタスクを促進し、ラストマイルデリバリーの物流においてより良いソリューションを導くことができることを示したよ。

#データセットの制限

LaDeはラストマイルデリバリーにとって画期的なデータセットだけど、いくつかの制限もある：

1. 地理的範囲: LaDeは現在、中国の特定の都市からのデータしか含まれていなくて、他の地域や国のラストマイルデリバリーを代表しているわけではないかもしれない。
2. 欠損データ: いくつかのケースでは、特定のイベント中の宅配業者の位置が記録されていないことがあって、データセットに欠損データが生じてしまうことがある。

これらの制限にもかかわらず、LaDeは研究者にとって強力なリソースのままだ。その包括性と大規模さにより、ラストマイル物流の理解を深めるための多くの研究や分析が可能になるんだ。

#結論

LaDeの立ち上げは、ラストマイルデリバリーの研究において重要な進展を示している。大規模で包括的な公開可能なデータセットを提供することで、この取り組みは物流とサプライチェーン管理の研究に新しい道を開いている。ルート最適化、配達時間の予測などへの応用が期待されていて、LaDeは学者や実務者にとって中心的なリソースになる見込みだ。

要するに、LaDeはさまざまな分野の研究者間の協力を促進し、ラストマイルデリバリーの課題に対する革新的なソリューションの開発を奨励することを目指してる。データセットは豊富な情報を提供するだけでなく、物流の効率を向上させて顧客体験を高めるための今後の研究の触媒としての役割も果たすんだ。