梱包アシストAI、現場の判断を学習するフィードバック機能を強化…ロジスティクスソリューションフェア2026で実演へ

物流倉庫や工場向けに自動化ソリューションを提供するROMSは2月10日、AIによる最適な梱包資材・手順を推奨するクラウドサービス「梱包アシストAI」において、現場の判断をAIの学習に直接反映させる「フィードバック機能」を強化したと発表した。

昨今のダンボール価格および配送料の値上げを受け、より高精度な「箱サイズの最適化」を実現することで、配送料や資材費の抑制・生産性の改善を強力に支援する。

現在、物流業界では深刻な「2024年問題」に加え、原材料費の高騰によるダンボール価格の上昇、さらには配送運賃の値上げが相次いでいる。こうした中、余分な隙間を減らして荷姿を最小化する「梱包の最適化」は、コスト削減の最優先課題となっている。

ROMSは、熟練者の経験に頼っていた梱包業務をAIで標準化すべく2025年4月に本製品を開発、顧客の声を反映しながらバージョンアップを続けている。特に「商品サイズマスタの整備が困難」という現場の声が多く、AIが商品名やJANコードからインターネット上の情報を元にサイズを自動推定する革新的な「マスターレス機能」は、継続してサービスを活用できる機能の一つとして喜ばれている。

今回強化した「フィードバック機能」では、AIの推奨サイズに対し、現場の作業者が実際にどのサイズの箱を選択したかを記録できる。あらかじめ倉庫が展開しているダンボールサイズをマスタ登録することで、推奨と異なるサイズを選択した際に「実際にどの箱を使用したか」を具体的にAIへフィードバックすることが可能だ。

これにより、現場のリアルな判断データが蓄積され、各拠点特有のルールをAIが継続的に学習し、推奨精度の向上を実現する。

また、これらのデータを活用した「レポート機能」の開発も進めており、各種のダンボールの使用量や充填率を可視化することで、利用頻度の低いサイズの廃止や適切な資材発注、在庫管理の効率化を支援している。

さらに、より多くの事業者がAIを即座に活用できるよう、初期投資を抑えた出荷指示単位(1件あたり5円程度)の従量課金モデルを採用し、3営業日以内での利用開始が可能な環境を整えている。

「梱包アシストAI」の最大の特長は、高い精度で最適な箱サイズを推奨するだけでなく、商品を「どの向きで、どの順番で」入れるべきかを3Dビジュアルで視覚的に指示できる点にある。また、従来の最適化ソフトで障壁となっていた「商品サイズマスタの事前登録」も不要だ。

AIが商品名やJANコードからサイズを自動推定するため、新商品の入れ替わりが激しい現場でも即座に導入が可能である。さらに、同梱物や「割れ物注意」といった個別の付帯作業指示も表示することで、新人作業者でも初日から熟練者並みの品質で梱包が可能になる。

これまでの導入事例では、1件あたり10円から30円の配送料削減、および梱包判断に関わる工数削減を実現している。

ROMSは、「梱包アシストAI」の操作性や導入効果を実感できるよう、各種デモンストレーションの機会を用意している。2月12日・13日のロジスティクスソリューションフェア2026など、複数の展示会に出展する予定だ。