返品処理にAIとロボット、Gartnerは2030年予測

これまで物流の効率化は、倉庫から玄関先へ商品を届ける順方向の流れを中心に進んできた。だがネット通販の拡大に伴い返品の量も増え、多くの倉庫は返品を処理するための設備や情報基盤を持たないまま対応を迫られている。Bain & Company、世界経済フォーラム、ケンブリッジ大学が10の製造業中心産業の幹部491人を対象に行った国際調査では、79パーセントが循環性を自社事業にとって重要と考える一方、20パーセントしかサプライチェーン能力が実際に目的にかなっていると信じていない。返品物流はコストが高く複雑で、弱いネットワークと限られたデジタル追跡に依存しがちな点が、その最も明確な理由の一つとして挙げられている。

返品は需要予測が難しく、返品される商品の状態もまちまちで、検品・格付け・再入庫・修理・廃棄といった工程が別々のチームやシステムにまたがる。この複雑さに対し、コンピュータビジョンと機械学習による判定と、移動ロボットによる搬送を組み合わせることで、選別・格付けの迅速化と一貫性、リアルタイムの可視化が可能になる。人が不要になるのではなく、全数確認から例外対応へと仕事の中身が移る。

こうした変化がどこまで普及するかは、導入コストや既存のWMS・ERPとの連携、倉庫のスペース制約への対応にかかっているとみられる。返品量の増加と持続可能な返品への期待が高まるなか、いち早くこの仕組みを取り入れた小売業者が、運用上の負担を競争力に変える可能性がある。