Convoy の機械学習モデルは Amazon SageMaker を使用しており、何百万もの運送業務および利用可能なトラック運転手を分析し、費用と時間の面から効率の良いマッチングを提供します。 これは、運送業者やトラック運転手に渡されるルーティングと価格にはじまり、個々の運転手にどの種類の荷物が最も適しているかを認識するまでのすべての過程に影響します。

Convoy のデータサイエンス責任者である Casey Olives 氏は、こう話しています。「ユーザーが自分の Convoy アプリケーションにログインすると、オファーのリストを見ることができます。自分とそのビジネスに最も関連のあるものがリストの一番上に表示されます。私たちは、AI を活用してモデルを構築すると運送業者と運転手間の関係が向上されるということを特に強調しています」

このアプリケーションは、たとえばシアトルからロサンゼルスまでの仕事を請け負っている運送業者に、帰り道でできる仕事を紹介します。 空のトラックの走行距離を減らすことは、トラック運転手にとって、さらに環境にとっても良いことです。

Convoy は、Amazon SageMaker を使用することによって業界の革新を加速し、古い体制を破壊しています。以前は、Convoy ではデータサイエンティストがモデルを作成し、それを渡されたエンジニアが本番レベルのコードに書き換えていました。SageMaker がこの置き換えステップを削除し、データサイエンティストは機械学習モデルをすばやく構築できるようになり、エンジニアへの依存が減少されました。

Olives 氏は「SageMaker により私たちは素早く反復できるようになり、開発から開発へとはるかに速い速度で移行できるようになりました。これによりデータサイエンティストとエンジニアリング間で、迅速なハンドオフが実現されています」と話しています。

たくさんの運送業者や運転手と連携する Convoy が所有する AI は、貨物ネットワーク全体からより多くのデータを取得し、需要の予測に役立てています。言い換えれば、これは動的なプロセスであり、最終的には世界最大の産業の 1 つに効率をもたらす可能性があります。

Olives 氏は「より多くの運送業者と連携するにつれて、利用可能な容量と特定のレーンでの需要量をより良く理解することができるようになりました。ネットワーク全体の状況を把握することができれば、貨物を送る側の業者と運送業者の双方に利益をもたらす利用効率とコストの効率化を推進できます」と話しています。