梱包作業判定AI開発事例を紹介

こちらの記事では、梱包作業判定AIの開発事例を紹介しています。導入を行った目的や企業が抱えていた課題、導入によって得られた成果などをまとめていますので、AI開発の依頼やツールを検討されている方は、ぜひこちらの記事の内容も参考にしてみてはいかがでしょうか

三井物産グローバルロジスティクス

導入前の課題不適切な状態での封函が行われることがあった

荷主の商品を顧客向けに発送する業務を受託している、三井物産グローバルロジスティクスの横浜本牧倉庫では、毎日非常に数多くの発送作業を行っています。繁忙期の場合には、発送が行われる箱の数は1日あたり4万〜5万箱にのぼることも。このような状況を背景として、三井物産グローバルロジスティクスは発送作業の大半をAIはロボットにより自動化。その一環として自動封函機を用いており、1時間におよそ4,000箱を封函可能ではあるものの、中には不適切な状態での封函が行われてしまう場合もありました。

導入後の成果封函作業の品質向上にもつながった

上記の通り、自動封函機を使用する中では不適切な形で封函されてしまうケースもあったことから、三井物産グローバルロジスティクスでは、商品を発送するための箱に対して封を行った際に発生した異常を検知できるAIアプリケーションの導入を行っています。こちらのAIアプリケーションを活用することによって、不適切な形で封函された箱を素早く検知することが可能になりました。さらに、封函作業の品質向上にもつながったというメリットも得られています。

参照元：simily（https://aismiley.co.jp/ai_news/how-to-use-ai-to-solve-problems-in-the-logistics-industry/）

株式会社アラヤ

導入前の課題外観検査において結果のばらつきなどが発生していた

製造業における検品作業では、異常品を取り除くことを目的として外観検査を行っています。この作業は人が目視で行うことが一般的となっていましたが、人材の確保や個人のスキルへの依存、結果のばらつきなどが課題となっていました。

導入後の成果人の代わりに対象物の異常検知が可能に

株式会社アラヤでは、画像認識AI技術を活用し、検品を効率化・自動化するシステムを開発しています。この画像認識AIを用いることによって、カメラが人の代わりに対象物の異常検知を行うことが可能となります。

また、PLC（制御装置）の連動を行えば、異常を検知した際にラインを停止・NGレーンに排出することも可能です。さらに、入荷や出荷の管理、仕分け作業を画像認識AIに任せることによって、バーコードに汚れがついている、ビニールが光を反射しているといった状態でも認識を行えます。

また、バーコードのほかにもOCR技術と組み合わせを行えば、商品ラベル記載の文字列について自動の読み取りも可能に。検品作業は人の手に頼りがちになりますが、AIの導入によって業務負担やコストの削減につなげることが可能となります。

参照元：Develop-Solutions（https://alt.ai/aiprojects/blog/gpt_blog-2594/）

導入社名不明

引用元：株式会社Phoxter（https://www.phoxter.co.jp/archives/2749）

導入前の課題不良箇所のみを適切に検出することが難しかった

従来の外観検査においては、良品状態のばらつきが大きかったために、不良箇所のみを適切に検出する画像処理アルゴリズムの構築が難しい状態となっていました。同種の不良モードにおいても、発生した箇所や不良の程度によって画像への特徴の現れ方が変化しやすかったことから、不良の安定的な検出が困難でした。

導入後の成果不良箇所を高精度に検出可能に

そこでこちらの企業では、株式会社Phoxterが開発したAI外観検査ソリューションを導入。AIを活用することによって、これまでのルールベース画像処理では難しかった不良箇所のみを高精度に検出可能となりました。さらに、良品状態の変化についてAIが学習することによって、過検出をできる限り抑えた柔軟な判定ができるようになったことから、過検出の改善につなげています。

システムの導入によって学習済みのAIモデルを用いた検査が可能となることから、開発工数の削減が可能となるといったメリットが得られます。また、AI外観検査の前後に従来のルールベース画像処理の追加を行うこともでき、現場の要求に応じた柔軟な対応が可能となります。

参照元：株式会社Phoxter（https://www.phoxter.co.jp/archives/2749）

梱包作業判定AIを開発する方法

クラウド型の外観検査AIを活用する

Amazon Web Servicesの「Amazon Lookout for Vision」などのクラウドサービスの活用によって、正しい梱包が行われているかどうかを判定する方法です。こちらの方法では、「正しく梱包が行われた状態」と「正しく梱包が行われていない状態」の画像を学習させることによって、AIが梱包状態について自動で判定できるようになります。AIモデルの作成についてはプログラミングが不要であるため容易に行えますが、カメラとの連動により警告を出したいといった要望がある場合には、外部への依頼を行うことがおすすめです。

画像認識機能を搭載したカメラシステムを導入する

画像認識機能を搭載したカメラシステムを導入して、梱包状態を確認する方法もあります。この方法の場合はカメラを作業台の上に設置し、前もって登録しておいた「正しい梱包パターン」と実際の映像についてリアルタイムで照合を行えます。正しい梱包パターンから逸脱している場合には、警告を出すといった対応が可能になります。こちらの方法は、機器を購入して設置・設定することで運用を行えるため、基本的には現場の担当者による対応が可能な方法であるといえます。

ライブラリの使用により動作プロセスの解析を行う

Googleによって提供されている「MediaPipe」などのライブラリを活用することによって、梱包作業者の手の動きを追跡できるAIを開発する、という方法も考えられます。この方法は、例えば「必要な物品がきちんと箱に入った状態で梱包が行われているか」という点をチェックしたい時に、「箱の中身」を見るのではなく、例えば「作業者の手が説明書の棚に伸びたか」といったように必要な動作が行われているかを確認します。そのため、梱包の中身が見えにくい場合でも、動きの順序から「正しく梱包されている」と推測・判定可能です。ただし、開発においては複雑な判定ロジックのプログラミングが必要となることから、専門に開発を行っている会社への依頼が推奨されます。

画像解析AI開発ツール・プラットフォームの料金・機能比較

ここでは、クラウドやオンプレミスなどのタイプ、料金、主な対応業界などの詳細情報を公式HPに掲載している画像解析AI開発ツール・プラットフォームをピックアップして比較します。

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	Bind Vision （キヤノンITソリューションズ） 引用元：キヤノンITソリューションズ公式HP （https://www.canon-its.co.jp/solution/industry/cross-industry/image-integration/bindvision/brand） 公式HPへ 資料DL 無償デモ相談	OPTiM AI Camera Enterprise （OPTiM） 引用元：OPTiM AI Cameraシリーズ公式HP （https://www.optim.co.jp/optim-ai-camera/） 公式HPへ 資料DL 無償デモ相談	オールインワン AI画像解析パッケージ （大塚商会） 引用元：大塚商会公式HP （https://www.otsuka-shokai.co.jp/products/ai-iot/ai-camera-analysis/） 公式HPへ 資料DL 無償デモ相談
タイプ	クラウド	オンプレミス/クラウド （選択可）	オンプレミス
基本料金	初期費用：なし 基本プラン：3万円/月	初期費用：66万円※1	導入費：440万円～
導入までの期間	即時 （契約後すぐに使用可能）	最短約6週間	― （公式HPに記載なし）
トライアル	有り （1か月無償で使用可能）	― （公式HPに記載なし）	― （公式HPに記載なし）
API	Web APIでプログラムを 問わず、連携可能　※2	APIで既存アプリ、 システムとの連携が可能	― （公式HPに記載なし）
主な対応業界	製造業/防災事業者/自治体	小売業/交通機関/医療業界	建設業/小売業/製造業

【選定条件】
「画像解析AI開発ツール」とGoogle検索して上位表示されるAI開発ツール30社のうち、クラウドorオンプレミスでのプラットフォームを提供している製品をピックアップし、
公式HPに導入費用などの価格掲載があるソフトの情報を掲載しています。
※1.OPTim Edge Entryの場合、カメラ5台まで処理可能。
※2.煙検出AIの場合、1セット＝45,000回/月の実行回数。
（2025年3月5日調査時点）

【まとめ】

梱包作業判定AIを活用することによって、梱包作業において発生した不良箇所などの検出が可能となります。人の目で検査を行っている場合にはどうしても見落としなどの問題が出てきますが、AIを活用することによって作業のムラなども発生せず、一定の基準・クオリティでの検出が可能となるというメリットがあります。また、人の手で確認を行わなければならない場合には人材の確保の問題が発生するケースもありますが、AIの導入によって人材不足の問題にも対応が可能となります。