# 家電物流の「外装の傷で持ち戻り」削減へ 富士通とソフトバンクロボティクスのAIで損傷を判定する実証実験が開始 - 出典: fture-scope（https://future-scope.net/） - URL: https://future-scope.net/2026/11/02/%e5%ae%b6%e9%9b%bb%e7%89%a9%e6%b5%81%e3%81%ae%e3%80%8c%e5%a4%96%e8%a3%85%e3%81%ae%e5%82%b7%e3%81%a7%e6%8c%81%e3%81%a1%e6%88%bb%e3%82%8a%e3%80%8d%e5%89%8a%e6%b8%9b%e3%81%b8%e3%80%80%e5%af%8c%e5%a3%ab/ - カテゴリ: AIツール - 公開日: 2026-11-02 - 更新日: 2026-11-02 --- 家電サプライチェーン協議会（以下、家電SC協議会）、公益財団法人流通経済研究所（以下、流通経済研究所）、富士通株式会社（以下、富士通）、ソフトバンクロボティクス株式会社（以下、ソフトバンクロボティクス）の4者が、2026年11月2日から実証実験を始めました。目的は、家電業界全体で外装汚破損の基準を明確化・標準化することと、AIで外装汚破損を判定する仕組みを実現し、持ち戻りを減らすことです。 この実証実験は、家電SC協議会と流通経済研究所が「持続可能な家電物流協議会」を構成し、国土交通省の「デジタル技術を活用した荷主・物流事業者の行動変容促進事業費補助金」に採択されたことを受けて行われます。 ![図2：実証実験の概要図](https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/69393/258/69393-258-43adbb7ba907b139de3997e65e1ddee4-849x438.png?width=1200&quality=85&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff)図2：実証実験の概要図 ## 段ボールの擦れやへこみで起きる持ち戻り 物流業界では、人手不足や配送コストの増加が課題になっています。家電製品の物流現場では、製品本体に問題がなくても、段ボール外装の擦れやへこみなどを理由に持ち戻りや再配送が発生するケースがあります。 ところが、持ち戻りが必要かどうかの判定基準は各社でバラバラです。現場担当者の経験や判断に頼る部分も多く、同じ損傷状態でも拠点や担当者によって判断が分かれています。その結果、必要以上の持ち戻りや再配送が起き、次のような課題につながっています。 - 輸送コストと現場作業の増加 - CO2排出量の増加と資源の過剰消費 - サプライチェーンの非効率 ## 業界共通の判定基準をつくり、AIで判定する 実証実験では、メーカーから量販店までの家電製品の物流で、外装が損傷した際に持ち戻りが必要かどうかの判定基準を明確化・標準化します。具体的には、家電SC協議会の構成員である家電メーカーや量販店、物流事業者が持つ各社の外装汚破損判定基準をもとに、業界としての基準を策定します。そのうえでAIによる判定モデルを構築し、実際の物流現場でAIの有効性や実現可能性を検証します。実施期間は2026年11月2日（月曜日）から2027年1月15日（金曜日）までです。 役割分担は、家電SC協議会と流通経済研究所が事業全体の企画、家電業界共通の段ボール外装汚破損判定基準の策定、段ボール外装の画像データと業務知見の提供を担当します。富士通とソフトバンクロボティクスは、AI技術の提供とデータ分析を受け持ちます。 ### 活用される2社のAI技術 判定モデルには、富士通とソフトバンクロボティクスのAI技術が使われます。富士通からは、AIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi」の画像認識技術「Amalgamation AI for Vision」が使われます。この技術は少量の画像データでも高精度に認識できます。また、判定条件を簡単に指示でき、判定理由を示すことも可能です。 ソフトバンクロボティクスのAIソリューションは、外観検査のためのソリューションです。スマートフォンで撮影した段ボール外装の画像をAIで解析し、設定した基準に基づいて損傷状態を判定します。判定結果は記録され、後から検証できます。 ### 検証する項目 - 外装汚破損判定AIモデルの精度評価 - 判定基準の標準化に向けた検討 - 現場運用性の検証 - 返品・再配送削減効果の分析 - サプライチェーン全体最適化への適用可能性評価 ## 他業界への展開も視野に 4者はこの実証実験を通じて、家電業界の外装汚破損判定基準を確立し、家電メーカー、量販店、物流事業者が共通の基準で客観的に判断できる環境の実現を目指します。統一基準に基づくAI判定で必要以上の持ち戻りを減らし、サプライチェーン全体の物流効率化と環境負荷の低減に貢献することを狙っています。 将来的には家電業界にとどまらず、他業界への展開も視野に入れています。外装汚破損基準の公開、AIを活用した物流DXの推進、持続可能なサプライチェーンの実現に取り組んでいくとしています。 出典：[ソフトバンクロボティクス株式会社](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000258.000069393.html)