富士通らが外装損傷AIを実証

背景には、2024年以降続く物流業界のドライバー不足と輸送コスト上昇、いわゆる「2024年問題」がある。家電物流では、商品自体に問題がなくても段ボールの傷やへこみだけで持ち戻りとなるケースが頻繁に起きている。こうした判断はメーカー・小売・事業者ごとにばらつき、個人の経験に頼る部分が大きいため、協議会と研究所には統一基準の必要性がかねて指摘されていたが、整備されていなかった。

実証は家電サプライチェーン協議会と流通経済研究所が主導する「持続可能な家電物流協議会」の下で進める。まずメーカー、量販店、物流事業者が持つ損傷判断ルールを収集して業界共通基準の素案を作り、次に箱の状態を客観的に判定するAIモデルを構築して実際の物流現場で検証する段階を踏む。富士通の技術は少量の学習データで済みながら判定基準を比較的容易に設定でき、AIがなぜその判定に至ったかを説明できる点が売りだ。SoftBank Roboticsのツールは判定結果を記録し、後から判断根拠を確認できるようにする。

大型家電は1回の持ち戻りでも再配送費と現場の作業負担が大きく、共通基準とAI判定によってばらつきを減らせる可能性がある。4者は実証結果をもとに梱包損傷基準を公表し、AI活用の物流DXを推進する方針で、将来的には食品や日用品、家具への展開も視野に入れる。