入荷検品|段ボールを撮るだけで、AIが商品マスタから候補を出し、ラベル発行まで進む

入荷検品は、届いた荷物が何かを確かめて、ラベルを貼り、記録を残す仕事です。ところが段ボールの印字と自社の商品マスタの名前は一致しないことが多く、商品を特定するたびに作業者が探しています。バーコードのない荷物では、ハンディターミナルも役に立ちません。GenAppは、段ボールを撮るだけで、AIが商品マスタから候補を出し、ラベルの発行と履歴まで進めます。

物流・倉庫の現場入荷・検品の担当ラベルで商品を管理する事業者
導入事例業種物流対象業務入荷検品・ラベル発行端末スマートフォン

表記のずれた段ボールから、商品を特定してラベルを発行。

43,000件

月に入荷する荷物の規模

約4万件

照合する商品マスタ

1日

デモの画面ができるまで

  • 印字とマスタの名前がずれ、辞書では引けないAIが意味の近い商品を、マスタから候補に出す
  • 商品コードと数量を、ラベルの画面に打ち込む候補を選んで数量を入れると、ラベルが発行される
  • 検品の記録を、あとから集める検品の履歴を記録し、CSVで書き出せる

いまのやり方は、どこで詰まるか

01

段ボールの印字と商品マスタの名前が、一致しない

メーカーの印字は略称や型番だけのことも多く、商品マスタの正式名称とはずれています。辞書や前方一致で引こうとしても、まずヒットしません。

02

商品を特定するたびに、作業者が探している

どの商品か分からない荷物は、マスタを検索したり、ベテランに聞いたりして特定します。月に何万枚も入荷する現場では、その数秒の積み重ねが大きな時間になります。

03

検品の記録が、あとから追えない

いつ・何を・何枚検品したかが紙や端末の中に残り、トレーサビリティのために集めるのが手間です。専用のハンディターミナルを台数分そろえるのも負担です。

入荷検品は、
こう変わります

撮った段ボールの印字をAIが読み取り、表記がずれていても商品マスタから候補を出し、作業者が選んで数量を入れると、ラベルの発行と履歴の記録まで進みます。AIの結果は人が確認して確定するのが基本で、確度の高いものだけを自動で反映する設定にもできます。

01撮る

段ボールを、スマートフォンで撮る

専用の端末は要りません。作業者が手元のスマートフォンで、入荷した荷物の段ボールを撮影します。

02読み取る

AIが印字を読み取り、商品マスタから候補を出す

段ボールに印字された製品名や型番をAIが読み取り、商品マスタと照らして候補を出します。表記が略されていたり、言い回しが違っていたりしても、意味が近い商品を探します。マスタが数万件あっても、候補はすぐに出ます。

03確認する

作業者は、候補を選んで数量を入れる

出てきた候補から正しい商品を選び、枚数を入れて確定します。候補が見つからないときは、その旨を表示して手で選べます。

04発行する

確定すると、ラベルが発行される

確定と同時に、ラベル発行のアプリへAPIで連携し、商品コードの入ったラベルを発行します。作業者がラベルの内容を打ち込む必要はありません。

05記録する

検品の履歴は、CSVで残す

いつ・誰が・どの商品を・何枚検品したかを記録し、CSVで書き出せます。トレーサビリティのための記録を、あとから集める手間がなくなります。

この事例で使っている
自動化

きっかけと処理は、業務に合わせて言葉で伝えて決められます。

段ボールを撮影したらAI

AIが印字された製品名や型番を読み取る

読み取った内容が届いたらAI

AIが商品マスタと照らし、表記がずれていても意味の近い商品を候補に出す

作業者が確定したら

ラベル発行のアプリへAPIで連携し、ラベルを発行する

検品を記録したら

履歴に残し、CSVで書き出せるようにする

いますぐ、PoCで
確かめられます

要件定義も仕様書の往復もありません。貴社の実際の業務に合わせてつくり、実際に使って効果を確かめてから導入を判断できます。

STEP 1

段ボールの写真と商品マスタで、デモを

読み取りにくい段ボールの写真を数枚と、商品マスタをお持ちください。その場でAIの照合を動かし、どこまで候補に出るかをお見せします。

STEP 2

実際の入荷で、PoCを回す

1つの拠点の入荷で3ヶ月ほど運用し、候補の当たり方と作業時間を確かめます。ラベル発行のアプリとの連携も、この段階でつなぎます。

STEP 3

拠点と端末を増やす

PoCで使った画面はそのまま本番になります。スマートフォンを足すだけで、拠点や作業者を増やせます。

減るのは、
商品を探して打ち込む時間

試算の前提 — 月43,000件の入荷、時間単価3,000円

商品の特定

段ボールの印字から、商品マスタを検索して商品を特定する

月72時間→月24時間

ラベル内容の入力

特定した商品のコードと数量を、ラベル発行の画面に打ち込む

月36時間→月0時間

検品履歴の集計

端末や紙に残った検品の記録を集めて、まとめる

月8時間→月1時間

合わせて月89時間。
年にすると1,068時間、人件費にして約320万円ぶんの作業です。

実際の件数と単価で、貴社ぶんの試算をお出しします。

よくあるご質問

段ボールの印字と商品マスタの名前が違っても、特定できますか?

できます。AIが印字の意味を読み取り、略称や言い回しが違っていても意味の近い商品を候補に出します。辞書や前方一致では引けなかった表記でも、候補に挙がります。

専用のハンディターミナルは必要ですか?

必要ありません。スマートフォンのブラウザで撮影と確定ができます。作業者を増やすときも、端末をそろえる費用がかかりません。

AIの候補が間違っていたら、どうなりますか?

AIが出すのは候補までで、作業者が選んで確定するまでラベルは発行されません。候補が見つからないときは、その旨を表示して手で選べます。

いま使っているラベルの発行システムとつなげられますか?

API・Webhook・CSVで連携できます。確定と同時に、ラベル発行のアプリへ商品コードと数量を渡す使い方ができます。

商品マスタが数万件あっても、遅くなりませんか?

遅くなりません。約4万件の商品マスタでも、候補はすぐに出ています。

最終更新:

読み取りにくい段ボールを、1枚お持ちください。

月4.3万件の入荷を扱う現場で、表記のずれた段ボールから商品を特定する仕組みです。デモの場で、貴社の商品マスタとAIの照合を動かしてお見せします。

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