【提供先】
倉庫業・貨物自動車運送事業
所在地：大阪府
従業員：300～500名
【背景】
現在、倉庫内で商品の運搬や管理、入出庫を行う際、商品の数量違いや破損を人手で確認していますが、温度逸脱の問題も発生しています。また、出荷時にはバラ商品の検品写真は撮影していますが、ケースやパレット（PL）の検品写真は撮影しておらず、重量も測定していません。このため、誤出荷のリスクが存在しています。
【お客様の期待事項】
誤出荷に起因する返品・交換対応によるコストの増加、業務効率の低下、さらには顧客満足度の低下といったリスクを最小限に抑えることを目的し、カメラ映像から、AIによる誤ピックの検知を行う機能を作りたいです。
【ポイント】
・POC環境でのUI構築と技術検証
新システムのプロトタイプ環境（POC）において、ユーザーインターフェース（UI）の構築を行い、基本的な動作や操作性に関する技術検証を実施しました。
・画像認識AIによる解析とファインチューニング
画像から解析するAIモデルを導入し、精度向上のためのファインチューニングを行いました。画像より、自動的に識別・集計する機能を実現しています。
・初期段階における高精度なカウント結果の提示
技術検証の初期フェーズにおいても、AIモデルは高い認識精度を示し、業務利用に向けて十分な成果を確認しました。
開発会社の方
