ＮＴＣ（東京都豊島区）は物流倉庫向けに、スマートフォンなどのカメラで撮影した画像をＡＩが識別し、自動で検品できる「ＡＩ画像識別ソリューション」を提供している。データサイエンス事業推進部で担当課長を務める江尻卓弥氏は、「誰でも短時間で簡単に照合ができる『検品のスマート化』が実現できる」と語る。

「ハンディターミナルで読み取れるＪＡＮコードなどは２割ほどしか記載されておらず、目視検品との併用でフローが複雑化しているのが現状」と肩を落とす同課長。「自動車部品や生鮮食品など、そもそもコード類を記載できない商品を扱う現場であれば目視検品の負担が重く、誤配送のリスクが高まったり、新規スタッフへの教育コストもかさんでいた」と指摘する。

同サービスでは、事前に商品の写真をアップロードすることで、コード類のない製品でもスマートフォンで撮影するだけで検品が完了するという。「一般的な画像認識では１商品につき、２００ー３００枚程度の登録が必要と言われているが、当サービスでは１０枚だけで事足りる。商品の入れ替えが激しい場合でも現場スタッフが簡単に撮影し、運用できる」と胸を張る。

「もちろん、コード類や商品名などの文字もスマホ１台で認識可能。ベテランでも新人でも、誰でも同じ基準でピッキングでき、精度も向上することで二重チェックなどが不要になる」と強調。「ピッキングリストと製品本体に記載されている商品名が異なる場合の確認作業の時間も削減できる」。

通信ソフトウェアを主軸としている同社。「ＡＩによる画像識別技術を、アパレルやＥＣサイトなどのサイズ計測機能として展開していた。従来、パート社員がメジャーで計測していたが、この機能により、一瞬で計測できるようになった」という。「このような技術やノウハウを活かし、物流の現場で属人化している目視検品の負担を軽減できるのでは」と開発の経緯を振り返る。

「現在は、１商品ごとのピッキングにとどまるが、今後は複数の商品の同時検品も実現したい」と息を巻く江尻課長。「ＷＭＳとの連携もカスタマイズ可能。ぜひご相談を」と呼び掛けている。

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