東京青果が取り組んだ「場内流通のAI動態分析による物流改善施策検討・検証」を、ヘッドウォータースが全面的に支援

株式会社ヘッドウォータースは、2022年8月12日、東京青果株式会社が取り組んだAI動態分析を全面的に支援したと発表した。

東京青果による今回の取り組みは「場内流通のAI動態分析による物流改善施策検討・検証」であり、農林水産省の令和3年度補助事業として実施された。ヘッドウォータースは、企画段階から効果検証に至る取り組み全般において支援を手がけている。

＜本ニュースの10秒要約＞

• 場内渋滞を解消すべくAI動態分析を実施、ヘッドウォータースは取り組み全般を支援
• 市場内の画像から商品配置およびフォークリフト・ターレ動線ををAI分析し、改善策を検討
• データ化・可視化・分析による支援をさらに推進し、物流業界の課題解決に今後も貢献

背景・概要

今般のコロナ禍により、日本の物流が抱える課題は先鋭化・鮮明化した。特に青果物の物流においては、青果物輸送のドライバー不足および大都市拠点市場への出荷集約が問題となっている。

東京青果においても、年間取扱量は年々増加傾向にあり、卸売場の狭隘化による場内渋滞が課題として顕在化している。限られた場所・時間の有効活用は進められていたものの、属人的かつ部分最適な行動も見られ、「商品の滞留」「フォークリフト・ターレの動線混雑」といった問題が回避できていなかった。

こうした課題の解消を目指して今回、東京青果はAI動態分析を実施するに至った。この取り組みでは、全体最適の視点から現状の運用実態と課題を把握すべく、AIを活用。商品配置およびフォークリフト・ターレ動線をカメラで撮影し、その画像をAI分析することで動態把握および最適化に向けた施策の検討・検証が行われた。

詳細について

この取り組みにおいてヘッドウォータースは、東京青果に伴走する形で一連の業務を支援した。コアとなる商品動態分析においては、撮影画像から商品動態をデータ化するシステムをMicrosoft Azureに、可視化・分析するシステムをMicrosoft Power BIに、それぞれ構築。市場内へのWebカメラおよびエッジデバイスの設置や、また現地視察なども行うことで、実効性のある施策の検討を進めた。

なお、フォークリフト・ターレ動線の分析については、東京青果が導入したBriefCam社製の映像解析ソフトウェア「BriefCam」を活用。同ソフトでは、数時間の録画映像を数分の映像に要約し、様々な条件で検索・分析することが可能となっている。

今後について

今回の取り組みにおいて東京青果は、AI動態分析の結果に基づく施策が全体の利用効率向上に繋がるという結論を得た。この結論を踏まえて今後は、可視化・分析の対象を拡大すると共に、利用スペース全体の最適化に向けた取り組みを進めるという。

この成果を受けてヘッドウォータースは、今回のAI動態分析で行った「データ化されていない情報のデータ化、可視化、分析」などに関する支援をさらに推進し、物流業界の課題解決に今後も貢献するとしている。

参照元：PRTIMES
 
 

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