Uber Eats配達リクエストの選ばれ方は？優先順位を決めるAIのアルゴリズムを検証

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Uber Eatsの配達リクエストは適任者をAIによって決められていると言われており同じ場所にいても、よく鳴る人もいれば全く鳴らない人もいます。

もちろんその配達リクエストの優先順位は運営者側から公開されていないブラックボックスの部分です。

しかし配達リクエストの優先順位は確実に存在すると考えていいでしょう。

この記事はUber Eatsの配達員に配達リクエストするアルゴリズムの検証、配達リクエストの優先順位の具体例、そして自分に配達リクエスを優先されるための対策について解説いたします。

現役Uber Eatsの配達員で実績20,000件以上の私の経験を元に検証した内容です。

これを意識して行動すれば、現在の私のように配達リクエストを待ついわゆる待機時間を減らせると確信しております。

＞＞＞この記事の執筆者「下剋上軍師」の詳細

Uber Eats配達リクエストの優先順位を決めるアルゴリズム

運営者側から公開されていないブラックボックスですので配達リクエストの優先順位は明確にする事は不可能ですが、仮説を立てて検証する事で必要な施策が見えてきます。

まさにGoogleで検索上位表示させるために行うSEO対策のようなものです。

配達リクエスト優先順位の基本定義

Uber Eatsの配達リクエストの優先順位は2通りあると考えられます。

まずはユーザーファーストが基本ですが、Uber Eatsの運営側もビジネスですので利益を出さなければならないという事情もあります。

基本はユーザーファースト

Uber Eatsというプラットフォームは料理を注文するユーザーと出店しているレストラン、そしてそれを配達する配達パートナーで成り立っており、これらのどれか1つ欠けても成り立ちません。

基本的なUber Eats運営者の方針はユーザーファーストであるという事です。

そのユーザーが配達員に望むことはだだ1つで「早く料理を届けてほしい！」これだけです。

要するに早く料理を届けてさえくれれば、配達する人は誰でもいいという事になります。

そういう事からUber側では料理を早く届けるために物理的、理論的に早く届けられる可能性の高い配達員に優先して配達リクエストを出すという事になります。

それが最適と考えられるデータは日々の配達状況のデータを元にAIが判断して配達リクエストをだすという流れです。

ダブル、トリプルは運営者ファースト

基本的にUber Eats運営者の方針はユーザーファーストなのですがダブル、トリプルの場合は若干展開が変わります。

Uber Eatsの運営者ファーストとも言える、Uber Eatsの運営側の利益を増やすための戦略とも言えます。

しかしこれも到着予定時間には間に合う設定がほとんどで、利益のためにユーザーを蔑ろにしているものではない言えるでしょう。

AIで優先順位を決めるデータ

配達リクエストを出す優先順位は物理的、理論的に早く料理を届けられる可能性の高い人です。

その優先順位は基本的には上記の順番と考えられますが、ピック＆ドロップまでの距離や時間などで変動する事もあり得るでしょう。

配達距離

ここで言う配達距離とは、配達員がレストランでピックしてユーザーに届けるまでの距離のことです。

基本的にはこの配達距離の一番近い人が優先されます。

しかし明らかに自分が一番近いのに鳴らないなどの場合は他の要素を含めた総合点で負けている場合があります。

配達時間

そのユーザーに配達履歴のある配達員が複数いる場合は、その中で配達スピードの早い人を優先するでしょう。

ピックからドロップまでの配達時間が早い人が優先されるのはごく普通に考えられます。

早い人とは運転スピードの事ではなく、ピックからドロップまでの一連のスピードです。

運転スピードは何キロで走っているかはUber側に把握されていますので、あり得ない様なスピードで走ると逆効果もありえますので注意しましょう。

基本レーティング

Uber Eatsの配達員の恐らくアカウントごとに、見えないところでスコアリングされ、基本レーティングが定められていると考えます。

競走馬がレースに出るたびに、レーティングが上下し世界ランキングの順位が変わるようにUber Eatsの配達員にも基本レーティングは間違いなくあると思います。

最もそんな数字が公開されている訳ではないので、自分が現在どれぐらいに位置しているかなどは全くわかりませんので、日頃から無難な配達を心がけるしかありません。

配達履歴データ

主に各配達員の配達データが大きく重視されていると思われます。

例えば、そのユーザーに配達に行った事のある人の方が早く届けられる可能性が高くなります。

ナビ通りに行っても裏に回されたり入り口がわかりにくいマンションだったりで、その住所に無事に辿り着いたとしてもそこから時間がかかるケースは普通にある事です。

又、全く同じ住所で一軒家やアパートが数件あったりする事も珍しくありません。

よって初めて配達に行く人よりも、そこに行った事のある人に配達させた方が確実に早く届けられます。

過去にスムーズに配達完了した履歴やイレギュラーなどで配達まで時間がかかったものなど全て履歴データとして保有しているのは間違いありません。

各地域や時間帯など、どの人が一番早く届ける事が出来るかはビックデータでAIは把握している事でしょう。

Uber Eats配達リクエストの優先順位の具体例

配達リクエストの優先順位の具体例を出しますが、優先順位は一定ではありません。

又、あくまで私の実践経験上ではありますが、2025年1月現在では自転車が優先！バイクが優先！軽貨物バイクが優先！などはほぼ無いものと考えられます。

よって配達手段で使われる乗り物に優劣はないものとして①～③に優先順位の高いと思われる順番に解説します。

短い距離でのAIでの優先順位

短い距離の配達では、レストランでピックしてユーザーに届けるまでの距離が近い配達員が優先されると考えられます。

①配達距離

まずはAIがレストランでピックしてユーザーに届けるまでの距離が最も近いと思われる配達員を一定数に絞ります。

②配達履歴データ

①で絞られた中から過去に該当のレストランでピックアップして該当のユーザーに配達した事のある配達員に更に絞ります。

該当者がいない場合は該当のレストラン又は該当のユーザーへの配達履歴で絞ります。

これも該当がない場合は②はスルーして③へ

③基本レーティング

日頃の配達の実績をベースにアカウントごとに基本レーティングが定められているとかんがえられますので、①②で絞った配達員をここで決定します。

ここではこの配達員はどういうオファーを好んで、どういうオファーを嫌うのかのデータ収集もされていますので今後のオファーにも影響すると思います。

中・長距離でのAIでの優先順位

中・長距離の配達では、レストランでピックしてユーザーに届けるまでの距離よりも時間で優先されると考えられます。

①配達時間

まずはAIがレストランでピックしてユーザーに届けるまでの時間が最も速いと思われる配達員を一定数に絞ります。

②配達履歴データ

①で絞られた中から過去に該当のレストランでピックアップして該当のユーザーに配達した事のある配達員に更に絞ります。

該当者がいない場合は該当のレストラン又は該当のユーザーへの配達履歴で絞ります。

これも該当がない場合は②はスルーして③へ

③基本レーティング

日頃の配達の実績をベースにアカウントごとに基本レーティングが定められているとかんがえられますので、①②で絞った配達員をここで決定します。

ここではこの配達員はどういうオファーを好んで、どういうオファーを嫌うのかのデータ収集もされていますので今後のオファーにも影響すると思います。

難関物件でのAIでの優先順位

難関物件とは入り口がわかりにくいマンションやナビに出てこない住所、常にピンズレしている物件や過去に誤配が多発している物件などです。

難関物件の配達では、レストランでピックしてユーザーに届けるまでの距離よりも配達履歴データが優先されると考えられます。

①配達履歴データ

まずはAIが該当のレストランでピックして該当のユーザーに届けた事のある配達員を一定数に絞ります。

該当者がいない場合は該当のユーザーへの配達履歴がある配達員に絞ります。

これも該当がない場合は①はスルーして②へ

②配達時間

①で絞られた中からレストランでピックしてユーザーに届けるまでの時間が最も速いと思われる配達員を一定数に絞ります。

③基本レーティング

日頃の配達の実績をベースにアカウントごとに基本レーティングが定められているとかんがえられますので、①②で絞った配達員をここで決定します。

ここではこの配達員はどういうオファーを好んで、どういうオファーを嫌うのかのデータ収集もされていますので今後のオファーにも影響すると思います。

ダブル、トリプルでの優先順位

ダブル、トリプルの配達では、レストランでピックしてユーザーに届けるまでの距離や時間よりも配達履歴が優先されると考えられます。

①配達履歴データ

まず配達履歴データでダブル、トリプルを積極的に受ける配達員を一定数に絞ります。

②配達距離

①で絞られた中からAIがレストランでピックしてユーザーに届けるまでの距離で配達員を一定数に絞ります。

③配達時間

②で絞られた中からレストランでピックしてユーザーに届けるまでの時間が最も速いと思われる配達員を一定数に絞ります。

④基本レーティング

日頃の配達の実績をベースにアカウントごとに基本レーティングが定められているとかんがえられますので、①②で絞った配達員をここで決定します。

ここではこの配達員はどういうオファーを好んで、どういうオファーを嫌うのかのデータ収集もされていますので今後のオファーにも影響すると思います。

Uber Eats配達リクエストを優先されるための対策

配達リクエストを優先されるための対策は、Uber Eats運営側にとって便利で使い勝手のいい配達員になる事です。

徹底的にUber奴隷になる

Uber Eats配達員用語にもなっているUber奴隷と言われる行為は多くの配達履歴を刻む事ができ、配達オファーが増えるものと考えられます。

もちろん現金対応もONにする事で配達機会が増えますので更に多くの配達履歴を刻めます。

私の稼働エリアでも、考えられないクソ案件も喜んで取っている配達員が数名いますが、大きく差がつくと思われる時は閑散期です。

お互い鳴らなくて待機している時に絶対その人が先に鳴ります。

とにかく配達リクエストを優先されるための一番の対策は徹底的にUber奴隷になる事です。

基本レーティングを上げる

基本レーティングを上げる方法は上記の「徹底的にUber奴隷になる」で解説した内容プラス、ミスをしない事です。

配達をやっていると、多少のミスはつきものかも知れませんが誤配や破損などするという事は、Uber Eatsの利益を減らす行為でもあります。

その様な行為を故意的に行っているとは思えませんが、最大限起こさない事が結果的に基本レーティングを上げる要素となるでしょう。

まとめ

これはUber Eatsの公式発表のものではなく、あくまで私の考察です。

しかしこの方法で今まで20,000配達以上やって来たので、それなりに再現性はあると確信しています。

この考察を元に自分で工夫して配達オファーを優先されるために試行錯誤してみて下さい。

☒ Uber Eats配達リクエストの優先順位を決めるアルゴリズム

・基本はユーザーファースト
・ダブル、トリプルは運営者ファースト
・配達のAIビックデータで決定

☒ Uber Eats配達リクエストの優先順位の具体例

・短い距離は距離が近い配達員が優先
・中、長距離は配達時間が優先
・難関物件の配達は配達履歴データが優先
・ダブル、トリプルの配達は配達履歴が優先

☒ Uber Eats配達リクエストを優先されるための対策

・徹底的にUber奴隷になる
・ミスをしない

⇒ Uber Eatsの配達に関してのQ＆A一覧
⇒ Uber Eats配達の評判：口コミ情報の掲示板

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