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AIを活用した運送時の段ボール破損判定の実証実験を開始

家電業界全体で外装汚破損基準の明確化・標準化も実施

編集部：船津稔

2026年11月2日 19:02

持ち戻りが発生した段ボール外装の損傷例

　家電サプライチェーン協議会（家電SC協議会）、流通経済研究所、富士通、ソフトバンクロボティクスは、家電業界全体の外装汚破損基準の明確化・標準化と、AIを活用した外装汚破損判定実現による持ち戻り削減のため、11月2日より実証実験を開始した。

　家電業界の物流現場では、製品本体に問題がなくても段ボール外装の擦れやへこみなどを理由に再配送が発生するケースがあるが、判定基準が各社バラバラなうえ現場担当者の経験や判断に依存する部分も多く、持ち戻りや再配送が必要以上に発生し、輸送コストや現場作業の増加などがみられるという。

　今回の実証実験では、家電SC協議会の構成員である家電メーカーや量販店、物流事業者が持つ各社の外装汚破損判定基準をもとに業界としての外装汚破損判定基準を策定。AIによる判定モデルを構築し、実際の物流現場においてAIの有効性や実現可能性を検証する。

　外装の判定モデルは、富士通とソフトバンクロボティクスのAI技術を活用。今回採用された富士通のAIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi」の画像認識技術「Amalgamation AI for Vision」は、少量の画像データでも高精度に認識できるほか、判定条件の指示が容易で、判定理由を提示することが可能。また、ソフトバンクロボティクスのAIソリューションは、スマートフォンで撮影した段ボール外装の画像をAIで解析し、設定した基準に基づいて損傷状態を判定する外観検査ソリューション。判定結果を記録し、あとから検証することができる。

　同実証実験を通じ、家電業界における外装汚破損判定基準を確立し、家電メーカーや量販店、物流事業者が共通の判定基準で客観的に判断できる環境の実現を目指す。