秘密厳守WEBからお問い合わせまずは資料請求
AI総合研究所

5社連携でAIによるダンボール破損判定の統一を実現:共同実証実験が食品ロス削減へ貢献

飲食・食品分野に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。飲食・食品の分野では、自社サービスに生成AIを活用する事例、画像動画生成AIを用いてマーケティングに活用する事例が多く報告されています。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください

【概要】

キリンビバレッジ、コカ・コーラ ボトラーズジャパン、サントリー食品インターナショナル、セブン-イレブン・ジャパン、富士通の5社は、富士通が開発したAIシステムを活用し、商品外装ダンボールの破損レベル判定の統一化に向けた共同実証実験を開始しました。

これにより、食品ロス削減および物流課題の改善に貢献することを目指しています。

AIによるダンボール破損判定の統一を実現

【導入の背景】

清涼飲料業界や流通業界では、商品輸送・保管中の軽微なダンボール損傷により、中身品質に問題がない商品でも返品・廃棄される食品ロスが課題となっていました。

各社の倉庫で個別に目視判断していたため、納品可否の判断にばらつきが生じていたのです。

【元々の課題】

飲料メーカーと流通業者の間で、ダンボール損傷の判断基準が共有されておらず、倉庫ごとの主観的な判断により、品質に問題のない商品まで廃棄されるケースがありました。

この非効率的な商慣行が、食品ロスと物流課題の一因となっていました。

【解決策】

5社は「飲料配送研究会」の基準を使用した富士通のAIシステムを導入し、客観的なダンボール破損レベルの判定を共有する仕組みを構築。

製造から販売までの各工程で破損レベル判定の統一化を図ることで、軽微な損傷の商品も流通させ、食品ロス削減と物流効率化を目指します。

小売・物流におけるレコメンドAIの活用例

【効果】

本取り組みにより、軽微なダンボール損傷商品の廃棄が抑制され、食品ロス削減が期待されます。

また、AIによる判定の統一化で、倉庫での検品時間や返品作業の軽減にもつながり、物流課題の改善にも寄与します。今後、参画企業を拡大し、AI精度向上と判定基準の業界標準化を目指します。

仕組み化

【出典】
SUNTORY

AI活用のノウハウ集「AI総合研究所」サービスご紹介資料

「AI総合研究所 サービス紹介資料」は、AI導入のノウハウがないというお客様にも使いやすい最先端のAI導入ノウハウを知れる資料です。

資料ダウンロード
編集者

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

関連記事

AI導入の最初の窓口。

お悩み・課題に合わせて活用方法をご案内いたします。
お気軽にお問合せください。

ご相談
お問い合わせは
こちら!