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  • TIS、AIによる写真診断でファッションアイテムを提案する「AI骨格診断サービス」をパルに導入

    TIS、AIによる写真診断でファッションアイテムを提案する「AI骨格診断サービス」をパルに導入

    TIS株式会社は、アパレルブランドなどを展開する展株式会社パルに、ファッション関連パーソナライズサービス「NIAiNO」の「AI骨格診断サービス」を、パルグループの雑貨・アパレル製品を購入できるECサイトに導入したと発表した。

    この「AI骨格診断サービス」は、利用者の全身や手など体のパーツの画像を、株式会社アイシービーの二神弓子氏の骨格診断理論に基づいてAIが判定し、その人に最適なアパレル商品を提案するサービスだ。

    パルは、「AI骨格診断サービス」の導入にあたり、骨格タイプ別にセレクトしたオススメ商品を表示し、ダイレクトに商品を購入できる導線をつくったほか、診断結果の画面には同じ骨格タイプを登録している店舗スタッフを一覧表示して、すぐにSNSへアクセスできるように改良した。

    トライアル期間中に診断を利用したユーザ約2,500人のアンケートでは、「自分の骨格タイプがすぐに分かってよかった」という声も多く、購買に至ったコンバージョン率の数値が平均で約2割上昇したのだという。

    パルのWEB事業推進室 SNSデータアナリストである渡辺早矢香氏は、「これまでの骨格診断は、専門家の対面診断や、チャート式のセルフ診断など手段が限られていた。客の手間を軽減できること、さらに精度の高さという点でAIは非常に有効であり、今後の新しいサービス開発を支える技術として挑戦したいと思っている。

    ブランドやECサイトは多くの選択肢があり、その中からPAL CLOSETを選んでいただくには“自分のことを知ってくれている”という心地よい購買体験・接客体験の提供が何より大切だ。今後もTISと協力して、さまざまな接点で集めた顧客の特性に合わせて、きめ細かなおもてなしができる仕組みづくりにトライしたいと考えている」と述べている。

    [AI骨格診断「NiAINO」導入事例、株式会社パルのインタビュー動画]

  • 東急不動産・NTT東日本・PAL、ローカル5GとAI画像分析技術を活用した人の動態把握に関する実証実験を開始

    東急不動産・NTT東日本・PAL、ローカル5GとAI画像分析技術を活用した人の動態把握に関する実証実験を開始

    昨今の物流現場では、労働力人口の減少やインターネット通販での買い物需要が高まったことによる出荷件数の増加に伴い、最適な現場レイアウトの設計、人員配置の適正化等に加え、煩雑な物流倉庫業務をシステム化するなど、大幅な作業効率化が求められている。

    システム導入などが少しずつ進む一方で、物流倉庫内における作業スタッフの業務は複雑かつ多様化し、作業スタッフの運営管理については、管理者がシフトの作成から実際の作業工数の把握等を手入力でアナログ管理しているのが実情である。

    東急不動産株式会社と東日本電信電話株式会社(以下、NTT東日本)、株式会社PALの3社は、物流業務の見える化を目的にローカル5Gオープンラボにおいて、ローカル5GとAI画像分析技術を活用した「人の動態把握」に関する実証実験を実施した。

    同実証実験では、ローカル5Gオープンラボにおいて、物流倉庫を模した疑似的な環境とローカル5Gを通じたカメラでの撮影環境を構築し、物流現場で想定される動作を複数人で行い、その映像データをAIで分析した。その結果、ローカル5Gの安定した高速大容量の通信を活用したAI分析により、人物の検知・特定および追跡(動線把握、ヒートマップ化)において物流現場への適用可能性を確認した。
    東急不動産・NTT東日本・PAL、ローカル5GとAI画像分析技術を活用した人の動態把握に関する実証実験を開始
    同技術を活用し、「誰が、どこで、どの経路で動き、どのくらいの時間滞在していたか」というデータを取得・蓄積し、見える化することで、物流倉庫における最適な現場レイアウトの設計、人員配置の適正化等が可能となり、物流業務の効率化が期待できる。

    今後は、カメラを活用した自動検品や自動搬送機(AGV等)の運転・遠隔操作等の実証実験も行い、2022年度には実際の物流倉庫・現場での運用・実装を目指し、さらなるスマート物流の実現に向けて取り組むとしている。

    なお、同実証実験における各社の役割は以下の通り。

    1. 東急不動産
      • 物流施設におけるローカル5G実用化の検証
      • ローカル5G利用検討テナントへの、課題事項整理およびフィードバック
      • 実際の倉庫オペレーションを想定した設備レイアウト等の提案
    2. NTT東日本
      • 本実証における全体管理
      • ローカル5G検証環境の提供(ローカル5Gオープンラボ)
      • ローカル5Gに関わる技術的支援
    3. PAL
      • 物流現場における課題の特定から、課題解決に対するソリューションの企画
      • テクノロジーの探索からパートナー企業の選定
      • 実証実験における全体設計から検証実施
      • 商用化に向けたソリューションの企画と開発
  • PFNが物流ソリューション事業を開始、深層学習を活用した荷下ろしロボット用コントローラーを提供

    PFNが物流ソリューション事業を開始、深層学習を活用した荷下ろしロボット用コントローラーを提供

    物流現場では作業効率の改善、労働力不足への対応が急務となっており、ロボットをはじめとするテクノロジー投資を行う企業が増えている。しかし、物流現場で求められるロボットの機能への要求水準は高く、さらに導入までに時間がかかることが課題となっている。

    そこで株式会社Preferred Networks(以下、PFN)は、物流ソリューション事業を開始し、第一弾としてデパレタイジング(荷下ろし)ロボット用のコントローラーの提供を発表した。

    今回発表されたコントローラーは、深層学習による高精度な認識技術とロボット制御技術により、事前のデータ登録なしで多種多様な段ボール箱を認識し、ロボットアームの最適な動作計画を自動生成する。

    PFN、物流の課題解決へ向けデパレタイジングロボット用のコントローラーの提供を発表
    同コントローラーによる段ボール箱の画像認識結果(色のついた部分)

    物流事業者やシステムインテグレーターは、同コントローラーを組み込むことで、現場固有のニーズに合わせた柔軟なデパレタイジングシステムを比較的短期間で開発、導入することが可能となる。

    またPFNは、物流現場でのロボットの普及を目指して「PFNロジスティクスパートナープログラム」を開始した。このプログラムでは、開発したデパレタイジングロボット用コントローラー等を用いた物流システムの開発、導入を共に進める物流事業者やSIerを募集する。

    既に最初のパートナーとして、株式会社PALとインテグレーションパートナー契約を締結し、デパレタイジングシステムの開発ならびに複数現場へのソリューションの導入を共同で進めている。

  • 東急不動産・NTT東日本・PAL、ローカル5Gスマート物流を推進する取り組みを開始

    東急不動産・NTT東日本・PAL、ローカル5Gスマート物流を推進する取り組みを開始

    物流業界では、労働人口の減少等の課題に加えてインターネット通販による多頻度小口配送の増加やリードタイムの短縮化が求められてきており、日々物流プロセスは複雑化・高度化の一途をたどっている。また、新型コロナウイルスの影響により国内の物流現場では感染予防徹底に対応したデジタルソリューションの導入や、省人化に向けた機械化・遠隔操作への必要性が高まっている。

    このような変化に対応した物流施設・業務フローを構築するため、物流倉庫内ではIoTデバイスやロボットによる自動化が急務となっているが、これを実現する通信環境の整備が遅れているのが現状だ。こうした現状を踏まえて「高速大容量」「高信頼・低遅延通信」「多数同時接続」の特性を持つローカル5Gの活用は、次世代に対応した物流倉庫づくりに向けて期待されている。

    東急不動産株式会社と東日本電信電話株式会社(以下、NTT東日本)、株式会社PALの3社は、ローカル5G環境を物流倉庫に整備する取り組みを開始する。

    同取り組みでは、ローカル5G環境を物流倉庫に導入し倉庫のデジタル化や自動化を推進することに加え、作業スタッフや荷物、ロボットの稼働データの見える化や自動運転・遠隔操作およびそれらの一元管理等、3社共同で実証実験を行うことで「次世代物流センター」の構築を目指す。

    同実証実験では、東急不動産所有の物流倉庫内に複数のIoTソリューションを装備し、人や機械、環境などのアナログ情報をデジタルデータとして収集・分析する。作業スタッフの倉庫内の動線や生産性の把握、危険予知、自動検品、設備管理、スタッフの作業管理など、物流倉庫業務の自動化を実現するソリューション作りに取り組む。詳しい実証実験の内容は以下の通り。

    • 業務の見える化
    • カメラ映像やスマートウォッチ等のウェアラブル端末を用いて、作業スタッフの作業状況や位置情報をリアルタイムでモニタリングする。これにより勤怠状態や作業スタッフの作業生産性を把握しつつ、作業指示やデータ連携が可能となり、業務の生産性向上を図る。

      また、 庫内に各種センサーを設置し、倉庫内の荷物やパレット、搬送車両などのマテハン機器(※1)の稼働状況もデータ化してリアルタイムに管理し、温度や湿度などの環境のモニタリングも実施する。これにより、坪効率や積載効率の最大化に取り組む。

    • 自動運転・遠隔制御
    • 5Gの高速・低遅延を活かして複数の自動搬送機を自動制御することができる。また、遠隔操作に対応する機器を活用することで、荷物の移動、荷積み・荷下ろしの各工程の半自動化を実現し、一人の作業者で複数の作業が可能となる上、安全面や人材確保に苦しむ現場でも運用が可能となる。

    • デジタル化によるスマート管理
    • 上述の通り、人や機械、環境面の稼働状況をデジタルに変換して一元管理を行う。また、クイックレスポンスの観点からエッジコンピューティング(※2)を活用し、物流倉庫内の稼働の最適化に向けた人員配置や機械の稼働制御の実現に向けて取り組む。そして、データの安全面を十分に考慮したデータ管理体制の構築を図る。

    同取り組みにおいて、東急不動産は、保有する物流施設にローカル5G環境を導入し最適化されたネットワークインフラの標準実装ならびに物流施設業務のスマート管理に向けたデジタル化を推進する。

    NTT東日本は、2020年2月より東京大学と共同で「ローカル5Gオープンラボ」を設立し、ローカル5Gの検証環境を提供している。同取り組みにおいても物流倉庫内での実証実験に先立ち、ローカル5Gオープンラボを活用してローカル5G環境の提供、ユースケースの共創及び各種ソリューションの技術検証を実施する。

    PALは、物流現場の運営を通じデジタル化を推進する物流DX企業として自社およびテック企業との共同開発によるデータ取得、解析ソリューション、自律走行機器などをローカル5G環境における物流の現場や作業に導入し、検証を行う。また、PALが企画・開発する物流DXプラットフォーム「Core First」を用い、倉庫内データの統合モニタリングを実施する。

    3社は今後の展開として、2020年度はローカル5Gオープンラボを活用した技術を検証し、2021年度には東急不動産保有倉庫にて実証を行い、2022年度以降は東急不動産が保有する倉庫内への本格導入、各サービスの内容・事業化の検討を予定している。また、AIをはじめとする技術の実用化に取り組む企業や団体と技術連携を図りながら、ローカル5G環境下で稼働可能な新たな省人化・デジタル化ソリューションの共同検証、実際の物流現場への導入を随時実施するとした。

    ※1 マテハン機器:「マテリアルハンドリング機器」の略称で、フォークリフトやコンベア等、運搬・保管などの物流業務の効率化のために用いられる荷役機器のこと。
    ※2 エッジコンピューティング:センサーやデバイス等からのデータを、発生した現場に近い場所(エッジ)で処理する技術や考え方のこと。

  • PALとソラミツ、ブロックチェーンを活用したリアルタイム在庫管理システムの開発を着手

    PALとソラミツ、ブロックチェーンを活用したリアルタイム在庫管理システムの開発を着手

    株式会社PALと、ソラミツ株式会社は、ブロックチェーン技術分散型台帳技術を活用して、物流在庫情報をリアルタイムで管理・連携可能なシステムインフラ構築に向けた開発に着手した。

    物流センターにおける在庫管理は、日々大きく変動する在庫情報を正確に把握しきれていない実体が存在しているという。システム入力・処理間違い、又は、ヒューマンエラー等により、実際の在庫と、システム上の在庫データに食い違いが生じることが多々ある。その為、棚卸しを実施する度に、在庫差異が明らかとなり、大手企業の場合、数億円規模の不良資産として損失を計上するケースや、また、在庫差異が生じたことで、販売機会ロスにつながったりしているという。

    そこで、PALとソラミツは、いつでも正確な在庫情報を取得し、そして、日々の在庫情報を荷主等へ連携可能なブロックチェーンシステムの開発に取り組んでいる。システムの特徴は以下の通り。

    1. 正確な在庫情報を自動で取得するシステム
      在庫情報の取得は、RFIDを用いた位置特定ソリューションを応用。高精度な位置特定を実現する先端通信技術を活用し、移動しながらRFIDタグのデータ読み取りが可能な仕組み。

      RFID:ICタグ電磁波によるデータ通信技術。読み取りリーダーが、ICタグの位置情報を読み取る。
      棚と荷物へICタグを貼り付け、AGV(Automatic Guided Vehicle:無人搬送車)やドローンにリーダーを搭載して、自動運転中にタグを検出。そのデータを解析し、実在庫のデータを作成・特定する仕組みとなっており、ほぼ100の在庫精度が出ているという。在庫情報が毎日更新されることで実在庫が日々認証されるため、在庫棚卸が不要となり、棚卸しにかかるコストがゼロとなる。

    2. ブロックチェーンを活用しリアルタイムで在庫情報を連携するシステム
      正確な在庫情報は、ブロックチェーンを活用し、荷主や3PL事業者へリアルタイムで連携可能。また、在庫情報のみならず、出荷情報や、配送データ等もシームレスに連携される。

    ブロックチェーン分散型台帳技術は、仮想通貨Bitcoinに代表される分散型アプリケーションの基盤となる技術であり、ブロックチェーンにより仮想通貨やデジタルアセットの生成や送受信などをネットワーク上で安全に実行可能となる。ネットワーク上で実行された取引は、ネットワークに参加するすべての人がアクセス可能な共有台帳に記録され、データを高度に冗長化でき、かつ、セキュアで強固なシステム構築が可能となる。

    ブロックチェーンは、ソラミツが提供する「Hyperledger Iroha(以下、いろは)」を活用し、リアルタイム連携可能なシステムインフラの構築に取り組むという。

    「いろは」は、Hyperledgerプロジェクトにおいて、世界で3番目に採択されたブロックチェーン・フレームワーク。デジタル化されたデータアセットを簡単に管理でき、IoTデバイスに組み込みやすい点、また、非常に高いレスポンスやパフォーマンスを実現するアプリケーション構築が可能である点が特徴となっている。その為、「いろは」を活用することで、在庫情報管理、デジタル決済、契約管理、サプライチェーン・マネジメントなど様々なユースケースへの対応が可能となる。

    在庫情報のデータ連携をブロックチェーンを活用することで、以下のような効果が期待されるという。

    • 正確な在庫情報を日々確認することが可能となる。
    • ブロックチェーンの分散技術によって情報の改ざんリスクが少ないため高い信用性を担保することが可能となる。
    • 在庫移動や所有権の移転情報が、瞬時に連携される。
    • 所有権移転に伴う決済をデジタル通貨でも行えるようになるため決済が瞬時、簡素化される。

    物流センターは、これ迄アナログで管理され、データ連携が困難な状況にあったが、今回開発に取り組むブロックチェーンの活用により、在庫情報をリアルタイムで特定・連携することが可能となり、また、新たな決済・資金調達手段の提供へと発展が可能となるとした。

    【関連リンク】
    パル(PAL)
    ソラミツ(Soramitsu)
    Hyperledger Iroha(いろは)

  • PAL、AI活用した物量予測とスタッフシフト自動生成システム 「AI CROSTA」提供開始

    PAL、AI活用した物量予測とスタッフシフト自動生成システム 「AI CROSTA」提供開始

    株式会社PALは、AIテクノロジーを活用した、物量予測とスタッフシフトの自動生成システム「AI CROSTA」の提供を開始した。

    現在、物流センターにおける物量予想は、見込と実体が大きく乖離することが当然のこととして運営がなされており、日々変化する物量対応のため、センター長は急な人員調整や募集対応に悩まされ、また、計画・運営においても属人的な要素が多く、計画的なセンター運営を営んでいくためには大きな課題があるという。

    そこで、同社は、AIテクノロジーを活用することで、日々変動していく物量予測を高い精度で算出し、そして、その予測物量に合致した最適なスタッフシフトを自動生成するソリューション開発を実施した。同社が運営するセンターで実証を重ね、自社での活用にとどまらず、製造・物流センターの運営に関わる法人に対して「AI CROSTA」の提供を開始する。

    「AI CROSTA」は、過去の物量実績データや、センターの物量に影響を及ぼす外部要素、又は、荷主のマーケティング情報等を取り込むことで、精度の高い物量予測を算出する。それにより、センター長は、月・週単位の物量予測の作成、並びに、スタッフシフトの組み立て・工数管理や予算管理業務などを軽減することができること、労働者も安心して計画的に勤務できる環境を提供することが可能になるという。

    システム開発は、AIソリューション開発に取り組むエーアイ・トウキョウ・ラボ株式会社、北海道大学大学院の川村 秀憲教授との産学連携での取り組みとなる。

    「AI CROSTA」は、物流センター内の物量予測にとどまらず、モノの動きや人の稼働状況等、物流センター全体のデジタル化に取り組むことで(IoT)、物流センターにおける人工知能を活用したソリューション開発を進化させ、多くの物流センターでAIプラットフォームの活用が可能となるツールへと発展させていくことを目指しているという。

    【関連リンク】
    パル(PAL)
    エーアイ・トウキョウ・ラボ(AI TOKYO LAB)
    北海道大学(Hokkaido University)
    AI CROSTA(エーアイクロスタ)

  • PAL・AI TOKYO LAB・北海道大学、AIを活用した物流予測とスタッフシフトの自動調整システムを開発

    PAL・AI TOKYO LAB・北海道大学、AIを活用した物流予測とスタッフシフトの自動調整システムを開発

    株式会社PALは、AIテクノロジーを活用し、正確な物量予測と最適なスタッフシフトの自動調整を可能とするシステム開発を、株式会社PAL×AI TOKYO LAB×北海道大学 調和系工学研究室の産学連携プロジェクトとして共同研究に着手した。

    現状の物流センターにおける物量予測やスタッフシフトの調整は、物流センター長の経験からくる“勘”に頼る傾向があり、荷主から入手する販売予測をベースとして、物流センター内の物量を予測し、スタッフシフトの作成を行っている。しかし、予測と実体の乖離は頻繁に生じており、物流センターは日々人員調整や募集対応に苦労している実態があるという。

    そこで、荷主側の物量分析や景況感、天候、経済等の外部データの分析から、物流センターにおける数年分の細かな内部データを掛け合わせ、AIテクノロジーを活用することで、日々変化する物量データを正確に予測し、そして、その物量に最適なスタッフシフトを自動調整するシステムを開発するという。また、労働者やチームのパフォーマンスや希望を正しく把握していくことで、個人やチームにとっても最適なシフト調整を実現していくという。

    それにより、物流センター長は、月・週単位の物量予測の作成、並びに、スタッフシフトの組み立て・工数管理や予算管理業務の軽減を実現することができる。また、労働者にとっても安心して、計画的に勤務できる環境を提供することが可能になるという。

    PALは、「モノの流れの生産性を向上させ、企業と人と街の成長を支える」ことをミッションに掲げ、これまで、物流センター内のオペレーションの生産性向上に特化して事業を営んできたなかで、人の稼働状況を分単位でデータ化し、各工程毎の様々な生産性向上に日々努めている。このAIテクノロジーを活用した物量予測並びにシフトの自動化は、物流センター内の生産性を向上できるツールとして、同社が取扱う物流現場のみならず、多くの人材を雇用する他現場、並びに、他業界への生産性向上に対しても貢献可能なツールへと進化していくという。

    この産学連携プロジェクトは、物流センター内のスタッフシフトの自動調整にとどまらず、労働者のメンタルヘルスの管理、在庫管理、機械の故障予測等、物流を取り巻く様々な用途開発へとつながっていくという。

    【関連リンク】
    パル(PAL)
    エーアイ・トウキョウ・ラボ(AI TOKYO LAB)
    北海道大学(Hokkaido University)
    株式会社PAL×AI TOKYO LAB×北海道大学 調和系工学研究室の産学連携プロジェクト