チェックアウトの前に住所と記載された郵便番号が一致するか確認する
注文フォームの郵便番号と市区町村の不一致は、小さな入力ミスに見えますが、やがて国内のまったく別の地域に荷物が送られる事態につながります。
距離に基づくフィールドサービスの配車ツールを作る
最寄りの手の空いた技術者を割り当てるのは当たり前に聞こえますが、小規模な配車システムの多くが実際にどう動いているかを見ると事情は異なります。多くの場合は単純な空き状況で、次の作業は、その技術者が新しい作業の場所からサービスエリアの反対側にいるかどうかに関係なく、今の作業を最初に終えた技術者に割り当てられます。技術者の一団を抱えるある家電修理会社は、これが全体的に移動時間を気づかないうちに浪費していることに気づきました。近くの同僚ならわずかな時間で行ける作業のために、技術者がサービスエリアを横断していたのです。
これを解決するには、技術者と作業の両方を、配車担当者が地元の土地勘をもとに考えなければならないテキストの説明として扱うのではなく、すべての技術者が現在どこにいて、すべての新しい作業がどこにあるかを座標で把握する必要がありました。新しい作業の住所は、届いた時点で/v1/forwardを通してジオコーディングされ、各サービス依頼は予定に組み込まれた瞬間に座標に変換されました。作業から作業へ移動する技術者の位置は、専用のモバイルアプリで追跡され、端末の位置情報から直接座標として届くため、それ自体のジオコーディングは不要でした。ただし逆方向の検索である/v1/reverseは、技術者が現在いる場所を通りのレベルで読みやすく説明してくれるため、生の座標を読み解くのではなく、画面をちらりと見て技術者の位置をすばやく把握する必要がある配車担当者に役立ちました。
両方が座標で表されたことで、配車システムは手の空いたすべての技術者と新しい作業との間の実際の距離を計算し、空き状況だけでなく距離と空き状況の組み合わせに基づいて割り当てられるようになりました。重み付けにより、すぐには手が空かないものの距離がずっと近い技術者が、今すぐ空いているが遠くにいる技術者より良い割り当てになることがよくありました。同社はこのトレードオフを、実際の割り当て結果を数週間観察しながら調整しました。
測定できた効果は、全体での作業1件あたりの平均移動時間の短縮で、これは技術者1人1日あたりの完了作業数の増加に直結しました。作業間の移動に費やす時間が減れば、作業そのものに使える時間が増えるからです。作業1件あたりの燃料費も下がりました。これは、同社がプロジェクト開始時に特に解決しようとしていたわけではない、小さいながらも実際の追加効果でした。
同社は割り当てを完全に自動化するのではなく、配車担当者を判断に関与させ続けました。距離は重要な要素ですが唯一の要素ではないからです。特定の家電ブランドに対する技術者の資格や、以前に来てもらった技術者を希望する顧客の意向が、純粋に距離だけで最適な割り当てより優先されることもありました。そのためツールは、距離順の提案を、人の確認なしに自動で割り当てるのではなく、配車担当者が変更できる強力な初期値として表示しました。
利用量は作業量に比例し、新しい作業1件につきジオコーディングの呼び出しが1回、それに配車担当者向けの技術者位置表示のための少数の逆方向の検索が加わるだけでした。この規模の一団を運営する会社であれば1日あたりの無料枠に余裕で収まり、同社が新たなサービスエリアに拡大した場合には、プリペイドクレジットで対応できる余地もありました。
両エンドポイントのドキュメントは/docs/forward-geocoding/と/docs/reverse-geocoding/にあります。