現場の「箱選び」データを学習、推奨制度向上図る
自動倉庫システムなどを手掛けるROMSは2月10日、AIによる最適な梱包資材・手順を推奨するクラウドサービス「梱包アシストAI」に関し、現場の判断をAIの学習に直接反映させる「フィードバック機能」を強化したと発表した。
昨今のダンボール価格や配送料の値上げを考慮し、より高精度な「箱サイズの最適化」を実現できるようにした。
ROMSは、熟練者の経験に頼っていた梱包業務をAIで標準化することを目指し、2025年4月にクラウドサービスを開発。「商品サイズマスターの整備が困難」との現場の声を踏まえ、AIが商品名やJANコードからインターネット上の情報を基にサイズを自動推定する革新的な「マスターレス機能」を提供している。
今回、AIの推奨サイズに対し、現場の作業者が実際にどのサイズの箱を選択したかを記録できる「フィードバック機能」を強化した。あらかじめ倉庫が展開しているダンボールサイズをマスター登録することで、推奨と異なるサイズを選択した際に「実際にどの箱を使用したか」を具体的にAIへフィードバックできるようにしている。
ROMSは現場のリアルな判断データを蓄積することで、各拠点特有のルールをAIが継続的に学習し、推奨精度の向上につなげられると想定。
加えて、各データを活用した「レポート機能」の開発も進めており、各種のダンボールの使用量や充填率を可視化することで、利用頻度の低いサイズの廃止や適切な資材発注、在庫管理の効率化を支援していく考え。
さらに、より多くの事業者がAIを即座に活用できるよう、初期投資を抑えた出荷指示単位（1件当たり5円程度）の従量課金モデルを採用し、3営業日以内での利用開始が可能な環境を整えている。
（藤原秀行）
