Amazon配達員の仕事はAIでどう変わる？「運ぶ」以外の仕事を分解してみる【AI時代の仕事とnote】

ネット通販で商品を注文すると、早ければ翌日には玄関まで届きます。

注文した側から見えるのは、かなり整理された画面です。

発送されました。
配達中です。
あと何件で到着します。
配達が完了しました。

ここまで滑らかに見えると、「配送はかなり自動化されている仕事なのでは」と感じます。

そんなときに読んだのが、ドキュメンタリー映画「Amazon配達員　送料無料の裏で」を紹介する京都新聞の記事でした。

記事で中心になっているのは、Amazonの配送を担う人たちの働き方です。配達員が車両を自分で用意し、ガソリン代や通信費などを負担するケースや、けがをしたときの補償をめぐる問題が紹介されていました。

その内容を読みながら、別の問いが浮かびました。

これだけ配送がシステム化されているなら、Amazon配達員の仕事は、これからAIによってどう変わっていくのでしょうか。

こんにちは。綿樽 剛です。

ネタリエという屋号で、小さな商売のnote発信サポートをしています。
仕事の中にあるメモ、音声、過去記事、日々の気づきを拾い、検索にも届き、人柄も伝わるnote記事へ整えています。

この連載では、AIによって仕事の一部が変わっていくなかで、人間が担う役割や判断をどう見つけ、それをnoteでどう伝えるかを考えています。

今回は、配達員という仕事を丸ごと見るのではなく、配送が完了するまでの工程に分けて考えてみます。

「配達」を一つの作業として見ると、変化が見えにくい

「配達員の仕事」と聞くと、まず荷物を運ぶ姿を思い浮かべます。

でも、実際の仕事を少し細かくすると、それだけではありません。

こうして分けると、「荷物を運ぶ」という一つの仕事の中に、かなり性質の違う工程が入っています。

このうち、AIやアルゴリズムと相性がいいものはすでにあります。

たとえば、

• 多数の届け先をどの順番で回れば効率がいいかを考えること。

• 交通情報や配送量から到着時間を推定すること。

• 荷物量を予測して、人員や車両を配置すること。

• 利用者からの定型的な問い合わせに応じること。

人が毎回ゼロから考えなくても、データを使って処理できる部分です。

今後、AIの性能が上がれば、こうした「計画する仕事」はさらに機械側へ移っていくでしょう。

さらに自動運転や配送ロボットが普及すれば、物理的に移動させる工程の一部まで変わる可能性があります。

ただし、だからといって「配達員の仕事がそのままAIへ移る」と考えると、少し粗い。

AIが作った計画と、現実の街にはズレがある

地図上では、目的地までの道は一本の線として表示されます。

ところが、実際に現地へ行くと、その線どおりには進まないことがあります。

• 道路工事をしている。

• 一時的に車が入れない。

• マンションの入口が地図と反対側にある。

• 部屋番号は分かっても、建物名が見つからない。

• オートロックの入り方が建物ごとに違う。

• 置き配指定だけれど、安全に置ける場所が見当たらない。

• 突然の大雨で、荷物を濡らさないために動き方を変える必要がある。

配送の計画を作ることと、それを現実の街で成立させることの間には、小さなズレがたくさんあります。

AIは、与えられた情報をもとに計画を作るのは得意です。

ただ、現場で初めて分かる情報まで、常に事前に持っているわけではありません。

だから配達員は、単にAIから示されたルートをなぞっているだけではない。

現場を見て、新しい情報を拾いながら、その都度調整していると考えたほうが近そうです。

この役割は、この連載でいう「現場センサー」に当たります。

AIが持っていない現実の情報を拾い、その場で計画を修正する役割です。

配達員の仕事は「運ぶ人」から「配送を成立させる人」へ寄っていく

ここで、今回の記事で残したい一文があります。

AIが配送計画を担うほど、配達員の仕事は現場で想定外を処理し、配送を完了させる役割へ寄っていきます。

これは、配達員にしかできないという意味ではありません。

今後、自動運転やロボットが進めば、現在人が担当している部分の一部も機械へ移る可能性があります。

それでも、仕事の変化を見るときに重要なのは、「人が運ぶか、ロボットが運ぶか」だけではなさそうです。

どこまでを事前に計画できて、どこから先を現場で判断する必要があるのか。

想定外が起きたとき、誰が状況を確認するのか。最後に「この配送は完了した」と判断するのは誰なのか。

そこまで分けると、仕事の輪郭が変わって見えます。

AI時代には、作業そのものより、AIの前後や周囲にある仕事が目立ってくることがあります。

配達でいえば、最適なルートを考える役割が小さくなる一方、AIが作った計画を現実へ持ち込み、途中のズレを調整する役割は残ります。

「ドライバー」という名前は同じでも、仕事の中身は少しずつ変わっていくのかもしれません。

AI時代の仕事を見るなら、「職業名」より「工程」を見る

「配達員はAIに置き換わりますか」と聞かれたら、今の時点では簡単に答えられません。

配送ロボット、自動運転、倉庫の自動化など、物流の技術はこれからも変わります。

地域や荷物の種類、建物、法制度によっても事情は違います。

だから「配達員は残る」「なくなる」と職業名だけで判断するより、工程を見るほうが役に立ちそうです。

配達員なら、

この中のどこがAIへ移って、どこに新しい役割が生まれるのか。

同じ見方は、ほかの仕事にも使えます。

事務職でも、営業でも、制作でも、専門職でも、「その仕事の何がAIへ移るのか」と細かく見ていくと、職業名だけでは分からなかった変化が見えてきます。

そして発信するとしても、「AI時代だから人間らしさを出そう」と無理にまとめる必要はないと思います。

自分の仕事を工程に分けて、

こうした違いを書くだけでも、「この仕事では何をしているのか」はかなり伝わります。

あなたの仕事を一つ選ぶなら、「AIに任せられそうな工程」と「現場へ行かないと分からない工程」は、それぞれどこにあるでしょうか。

職業名ではなく、一日の仕事を順番に書き出してみると、これから変わりそうな場所が見つかるかもしれません。

「AI時代の仕事とnote」を続けて読む

この連載では、AIによって仕事の一部が変わっていくなかで、人間が担当する意味の残る場所を探します。

これまで一つの商品に含まれていた作業・判断・経験・関係性を分け、仕事やサービスをどう組み替えられるか、そして本人が見ていることを相談前に読めるnote記事としてどう残すかを考えます。

→ 【AI時代の仕事とnote】マガジン

読んでくれて、ありがとうございます。

今回のように、ニュースや仕事の変化を入口にしながら、「その人が現場で何を見て、どこで判断しているのか」を記事として残すことも、ネタリエで考えている発信の一つです。

綿樽 剛がどんな考え方で、小さな商売のnote発信を支援しているかは、こちらにまとめています。

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