DHLまたはDPDの追跡情報が見つかりませんか？17TRACK APIはAIをどのように活用して追跡成功率を向上させるのか

同じ追跡番号なのに、あるプラットフォームでは結果が返されず、別のプラットフォームでは完全な追跡履歴が表示されるのはなぜでしょうか？

企業がDHL Tracking Not FoundやDPD Tracking Not Foundなどの問題に遭遇すると、追跡番号が無効であるか、配送業者がまだ記録を更新していないと考えがちです。

実際には、APIに追跡番号を送信したからといって、追跡イベントが返されるとは限りません。

追跡情報を取得するには、まず配送業者を正しく特定し、適切なデータソースにリクエストを送信する必要があります。配送業者の特定を誤ると、荷物が通常どおり輸送中であっても、リクエストがNot Foundを返す場合があります。

この問題は、大規模に処理する場合により顕著になります。たとえば、DHL Tracking APIとDPD Tracking APIの両方を利用する企業は、各追跡番号をどのAPIに送信すべきかをまず判断する必要があります。

17TRACK APIは、社内AI識別モデル、ルールベースのマッチング、継続的なモニタリングを組み合わせ、企業が防止可能な配送業者の不一致を減らし、追跡成功率を向上できるよう支援します。

1. 追跡番号から追跡イベントが返されないのはなぜですか？

追跡番号に共通の形式はありません。各配送業者は独自の番号規則を使用しており、追跡番号だけでは配送業者を特定するのに十分な情報が含まれていない場合があります。

1.1 似た追跡番号形式により配送業者の特定が難しくなる

異なる配送業者が、同じ桁数で、似た接頭辞や英数字のパターンを持つ追跡番号を使用している場合があります。

1つの追跡番号が複数の配送業者の番号形式に当てはまることがあります。従来のルールベースのマッチングでは、桁数、接頭辞、文字パターンを確認します。これらのルールが重複する場合、形式だけでは正しい配送業者を特定できないことがあります。

番号形式が一致する配送業者は候補にすぎません。実際には別の配送業者が荷物を取り扱っている可能性があります。

不一致があると、誤ったデータソースにリクエストが送信され、Not Foundのレスポンスになる可能性があります。

1.2 送信された配送業者情報が正確でない場合がある

企業は、ERP、WMS、OMS、その他の注文管理システムを通じて配送情報を送信することがよくあります。

これらのシステムでは、同じ配送業者が正式名称、略称、または社内コードで表される場合があります。また、記録に有効な追跡番号が含まれていても、配送業者の項目が誤っていることがあります。

追跡システムが送信された配送業者情報だけに依存している場合、誤ったデータソースへの問い合わせを続ける可能性があります。

そのため、追跡システムには配送業者を特定し、照合結果を確認し、不一致を修正する機能が必要です。

1.3 国際配送ではデータが複数の配送業者に分散する場合がある

国際配送には通常、集荷、幹線輸送、通関、ラストマイル配送が含まれます。

複数の配送業者が順番に荷物を取り扱うことがあり、その過程で関連するラストマイル追跡番号が割り当てられる場合があります。

そのうち1社だけに問い合わせると、履歴の一部しか返されず、荷物の輸送過程に空白が生じる可能性があります。

幅広い配送業者のカバレッジに加えて、システムには適切なデータソースを特定し、追跡データを統合する機能が必要です。

追跡の成功は、APIの可用性、追跡番号の品質、配送業者の特定、データソースの可用性、追跡イベントが生成されているかどうかに左右されます。

2. 17TRACK APIはAIをどのように活用して配送業者の特定精度を向上させていますか？

番号形式が重複していたり、送信された配送業者情報が不正確だったりすると、固定ルールによって誤った照合が行われる可能性があります。

AIは、このような曖昧な照合結果の解決に役立ちます。

17TRACKは、社内AIモデルと従来のルールベースのマッチングを組み合わせています。長年にわたる物流データを活用して最も可能性の高い配送業者を特定し、誤ったデータソースに問い合わせることによる検索失敗を減らします。

2.1 固定ルールとAI支援による特定の組み合わせ

従来の配送業者特定では、主に事前定義されたルールを使用し、番号の桁数、接頭辞、文字パターンに基づいて候補となる配送業者を照合します。

この方法は、番号規則が明確に異なる場合には有効です。しかし、配送業者間で規則が似ていたり、追跡番号の情報が不完全だったりすると、結果が曖昧になる可能性があります。

17TRACKはAIによる特定とルールベースのマッチングを組み合わせ、追跡番号の特徴と利用可能な配送業者情報の両方を使って、可能性の高いデータソースを判断します。

システムが特定した配送業者が企業から提供された配送業者と異なる場合、照合結果をさらに確認できます。

例：

• 企業が配送業者としてDHLを送信します。
• システムが追跡番号のパターンに基づいて別の候補を特定します。
• システムは両方の照合結果を確認し、誤った配送業者情報による検索失敗のリスクを低減できます。

これにより、配送業者を手動で選択する必要性が減り、大量の追跡番号に対して繰り返し確認を行う負担も軽減されます。

2.2 長年の物流データに基づいて構築された社内AIモデル

AIによる特定の性能は、学習データ、そのデータがカバーする事例の範囲、モデルの改良方法に左右されます。

17TRACKは2010年からグローバルな配送追跡に注力してきました。現在では3,500社以上の配送業者をカバーし、毎月大量の物流データを蓄積しています。

17TRACKはこのデータを利用して独自の特定モデルを学習・改良しています。継続的な学習と調整により、モデルは配送業者ごとの追跡番号パターンを学習し、複雑な状況での特定精度を向上させます。

配送業者が似た番号規則を使用しており、従来のマッチングでは区別が難しい場合、AIは追加の判断材料を提供できます。

この方法により、固定ルールを手動で維持する作業を減らし、新たに追加された配送業者や複雑な配送シナリオに対して、より柔軟な特定が可能になります。

2.3 AIによる特定と二重登録を組み合わせて不一致を削減

17TRACKは、候補となる配送業者が特定された後に追跡成功率を向上させる方法も提供しています。

システムが送信された配送業者とは異なる配送業者を特定した場合、二重登録を有効にしている企業は、AIが特定した配送業者にも問い合わせることができます。

例：

企業がDHLとして登録された貨物を送信したものの、システムが別の配送業者の方が一致する可能性が高いと特定した場合。

二重登録を有効にすると、システムは元の問い合わせに加えて、特定された配送業者から追跡イベントの取得を試みることができます。

これにより、企業が当初誤った配送業者を送信した場合でも、正しい追跡データを取得できる可能性が生まれます。

これらの機能を組み合わせることで、配送業者の不一致が原因となる防止可能な検索失敗を減らせます。

3. Not Foundの結果の原因を調査する

配送業者が正しく特定されていても、一部の問い合わせでは最初に追跡イベントが返されないことがあります。

追跡番号が作成されたばかりで、配送業者がまだ荷物の受け取りを待っている可能性があります。また、配送業者の追跡サービスが一時的に利用できない場合もあります。いずれの場合もNot Foundの結果につながる可能性があります。

Not Foundの結果だけで、荷物がまだ発送されていない、または紛失したと結論付けることはできません。

追跡成功率を向上させるには、原因を特定し、適切な対応を取る必要があります。

3.1 不要な検索を避けるために原因を特定する

Not Foundの結果や検索失敗の一般的な原因は次のとおりです。

問題の種類	考えられる原因	推奨される対応
配送業者の照合ミス	実際の配送業者が選択された配送業者と一致していない。	配送業者を再特定し、確認する。
追跡情報の誤り	追跡番号が間違っている、または必要なパラメータが不足している。	追跡番号と問い合わせパラメータを確認する。
追跡更新が利用できない	追跡番号は生成されているが、配送業者がまだ最初の追跡イベントを提供していない。	配送業者が追跡情報を更新するまで待つ。
データソースのエラー	配送業者APIの障害、サービス制限、その他の問題。	配送業者APIの状態を監視し、例外を調査する。

原因ごとに異なる対応が必要です。

配送業者の不一致の場合は、配送業者を再特定し、データソースを確認することで問題を解決できる場合があります。配送業者がまだ最初の追跡イベントを生成していない場合、繰り返し検索しても新しい情報が返されない可能性があります。

これらの状況を区別することで、不要なリクエストやトラブルシューティングの繰り返しを減らせます。

3.2 問題を早期に検知するために配送業者データを監視する

個別の検索失敗に加えて、企業は複数の貨物に影響する問題にも注意する必要があります。

配送業者が通常は追跡イベントを返しているにもかかわらず、多数の貨物が突然Not Foundになる場合、次に配送業者のAPI、ウェブサイトの追跡サービス、またはデータ取得プロセスを確認します。

17TRACKは配送業者のデータパフォーマンスを継続的に監視しています。パフォーマンスの低下や異常な変動を検知すると、アラートを発し、顧客に通知します。

これにより、企業は配送業者側の問題を早期に把握し、顧客からの苦情が蓄積する前に検索や処理手順を調整できます。

配送業者の特定、トラブルシューティング、データソースの監視により、チームはNot Foundの結果を調査し、フォローアップできます。

4. 追跡成功率が向上した顧客事例

実際の運用における追跡パフォーマンスは、AIによる特定とNot Found管理の効果を示しています。

追跡成功率は顧客ごとに異なり、配送業者のカバレッジ、追跡番号の品質、検索戦略、データソースの可用性などの要因に左右されます。

17TRACKの顧客事例2件：

事例1：世界有数のグローバルファストファッションプラットフォーム

• 規模：1日平均数千万件の注文を追跡。
• 追跡成功率：44.25%から93.29%に向上。

事例2：米国のEコマース購入後保護プラットフォーム

• 規模：世界中の5,000以上の有名ブランドにサービスを提供。
• 追跡成功率：85%から95%に向上。

これらの結果は、顧客の追跡業務全体における改善を反映したものです。AIだけに起因するものではなく、DHLやDPDに特化した成功率として使用することもできません。

大量の越境注文を処理する企業にとって、追跡成功率の向上は、注文管理、カスタマーサポート、購入後の業務に活用できる配送データの増加を意味します。

有効な各追跡番号から正しい追跡イベントを取得できる可能性を高める

追跡検索は、番号を入力するだけの簡単な作業に見えるかもしれません。しかし実際には、配送業者の特定、データソースの照合、データ取得、継続的な監視が関わっています。

番号形式の重複、不完全な配送業者情報、配送業者間の引き継ぎは、特に越境配送において、結果に影響を与える可能性があります。

17TRACK APIは、AIを活用した配送業者の特定、社内物流データモデル、二重登録、継続的なNot Found管理を組み合わせ、企業が防止可能なデータソースの不一致を減らし、追跡データをより効率的に取得できるよう支援します。