CLOSE UP コラム | NTTロジスコ、AI学習で注文情報から最適梱包箱のサイズを予測---通販物流の効率化へ

NTTロジスコ、AI学習で注文情報から最適梱包箱のサイズを予測---通販物流の効率化へ

CLOSE UP 事例

2018年03月08日
オープンソース活用研究所 所長 寺田雄一

NTTロジスコは、物流センターから商品を出荷する際に使用する梱包箱のサイズを人工知能(AI)で予測するシステムの開発に着手した。2018年4月のサービス開始を目指すとしている。

多種多様な梱包箱による問題

通販物流では、物流センターに保管する数千種類の商品から注文されたものを梱包し、宅配便で配送している。

取り扱う商品の形状やサイズが多種多様なだけでなく、請け負う企業によって梱包箱も異なり、数種類~100種類近くの梱包箱を使い分ける企業もある。

最適な梱包箱のサイズを予測するために、全商品の寸法データを用いて計算する方法もあるが、商品の寸法データがない場合や、新商品が出るたびに商品の寸法を測定する必要があり、手間とコストがかかるという問題があった。

AI学習による最適梱包箱のサイズ予測

今回開発するシステムは、人手による出荷実績(注文情報+使用した梱包箱サイズ)をAIに学習させることで、注文情報から最適な梱包箱サイズを予測できるようにする。

これにより、梱包1件あたり2.5~3%程度の作業時間の短縮を見込め、梱包箱サイズダウンや緩衝材削減にも期待できる。

最適宅配サービス選択機能

AIはクラウドサービスを利用し、同社の倉庫管理システムと連携させる。

現在は配送先の住所情報から適した宅配サービスを選択しているが、今後はサイズ情報も含めて最適な宅配サービスを選択する機能を追加し、最大約20%の配送費削減も見込む。

以上、下記URLからの要約
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO2774683006032018000000/


著者プロフィール

オープンソース活用研究所 所長 寺田雄一

1993年、株式会社野村総合研究所(NRI)入社。 インフラ系エンジニア、ITアーキテクトとして、証券会社基幹系システム、証券オンライントレードシステム、損保代理店システム、大手流通業基幹系システムなど、大規模システムのアーキテクチャ設計、基盤構築に従事。 2003年、NRI社内に、オープンソースの専門組織の設立を企画、10月に日本初となるオープンソース・ソリューションセンター設立。 2006年、社内ベンチャー制度にて、オープンソース・ワンストップサービス 「OpenStandia(オープンスタンディア)」事業を開始。オープンソースを活用した、企業情報ポータル、情報分析、シングルサインオン、統合ID管理、ドキュメント管理、統合業務システム(ERP)などの事業を次々と展開。 オープンソースビジネス推進協議会(OBCI),OpenAMコンソーシアムなどの業界団体も設立。同会の理事、会長や、NPO法人日本ADempiereの理事などを歴任。 2013年、NRIを退社し、株式会社オープンソース活用研究所を設立。

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