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最終更新日:2024/04/11
株式会社NTCは、物流倉庫向けにスマートフォンやタブレットのカメラで撮影することで商品を判別するAI画像認識サービスの提供を開始いたしました。
このAIニュースのポイント
株式会社NTCは、物流倉庫向けにスマートフォンやタブレットのカメラで撮影することで商品を判別するAI画像認識サービスの提供を開始いたしました。
物流倉庫では商品の管理方法としてバーコードなどのコード管理が普及しています。商品に付与されているコードをハンディターミナルなどの機器で読み取ることにより商品の入出荷、棚卸などの作業を効率的が可能になります。
しかしながら、機械の部品や海外からの輸入品、生鮮食品など、入荷時点でコード類が付与されていない商品も多く存在します。株式会社NTCの調査結果によると、年商100億円以下の物流倉庫の約7割が、コード類が付与されている商品とされていない商品の両方を取り扱っていることがわかりました。
コード類が付与されていない商品は、物流倉庫側でコード類の付与やデータの手入力、出荷時の誤配防止、パッケージやラベルの目視確認など、人手による作業が発生しております。
近年、ネット通販の普及により宅配便取扱個数が年々増加傾向にあります。その一方、労働力不足により作業者の確保が難しく、こうした人手による業務の効率化が重要な課題となっております。
サービスは、事前にスマートフォンやタブレットで撮影した商品画像をAIに学習させ、商品のマスターデータと対応させておくことで、作業時に商品の判別ができるようになります。
バーコードなどが付与されていない、もしくは付与できない商品に対し、これまで人手で行っていた入出荷や棚卸時の突き合せや数量チェックを、コード管理せずにシステム化することが可能になります。
人手による作業の軽減に繋がるため、業務効率化や人的ミスの削減が期待できます。また、株式会社NTCは今後の展開として、バーコード読み取りなどの機能と組み合わせ、ハンディターミナルとして運用可能な提供方法も検討しております。
株式会社NTCは、これまで洋服の画像からAIで自動採寸するサービス「mysizeis.clothes」<https://mysizeis.jp/clothes>を提供してきました。そこで培ったAIシステム開発・導入のノウハウをより多くの方に活用していただきたく、大きな課題を抱える物流業界に着目しました。そして、物流倉庫業の方々とPoC(概念実証)を行ってきました。
PoCを行う中で、物流倉庫業へAI画像判別を適応する際の課題が見えてきました。物流倉庫業は一般的に取り扱う商品数が多く、新商品が発売されるサイクルも速いため、AIに多量の商品を頻繁に学習させる必要があり、運用コストが高くなってしまうのです。
株式会社NTCは、これまで様々なお客様とのPoCを通じて、AI学習の負担を少なく、かつ判別精度を高める検証が行われてきました。学習方法の変更や画像認識技術と組み合わせるなどの検証を続けた結果、導入後の運用が十分可能なAIの学習負担、判別精度を達成することができました。
PoCを実施した一部のお客様は学習させる商品画像が3~10枚程度でも100%の精度で商品の判別が可能となっております。
サービス提供開始後も引き続き、使いやすいサービスとなるべく精度の向上を続けてまいります。
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