ゴミ収集業とAI：マージンへの影響を探る

ゴミ収集業とAI：マージンへの影響を探る

著者は、AIのトレードはもはやモデル作成者やベンダーではなくユーザー側にあるとますます確信している。これは昨年から書かれているRAMPトレード（real assets、margin potential）であり、今回その展開と潜在性についての一端が示された。

必ずしも最良のAIモデルを構築する必要はなく、むしろ車両の艦隊とそれをより良くルーティングする方法があれば人工知能で利益を上げられるかもしれない。Waste Connectionsの事例は、ハード資産産業でこれがどのように進むかの興味深い一例を提供する。

同社はアナリストへのコメントで、最初の波のAIイニシアティブが2030年までにおおむね100ベーシスポイントのマージン拡大をもたらすと見積もっている。

その計画については、「価格最適化ツールは既により強い維持価格に寄与しており、一方で動的なAI対応のルート最適化は2027年に車両稼働率、労働生産性、ルーティング効率を改善すると見込まれている」と説明されている。これは他の重資産産業でも採られる設計図になり得る。

既に航空会社がAIを使って運賃を再プライシングしている例もあり、企業が需要の増減に迅速に価格を合わせて活用する動きはさらに拡大すると予想される。

もう一つの利用例は顧客サービスである。同社は月約70万件から100万件超の着信顧客対応を受けており、技術によって最終的にはこれらのうち60%〜65%のやり取りを、先回りした顧客連絡、モバイルアプリ、エージェント的AIによって排除できると考えている。

同社はこれが始まりに過ぎないと強調しており、技術投資の回収が速いことを確認している。