大量の荷物を扱う物流の現場において、自動化システムを導入しても、ラベルの破損や印字不良、あるいはバーコードが存在しないパッケージによって処理が中断されるケースは発生する可能性がある。
こうしたエラーが発生すると、作業員が手動で介入して配送先情報を読み取る必要があり、作業遅延や誤配リスクの増加、ひいては運用コストの増大を招くことが課題となっている。
こうした中、商用向けAIロボティクスソリューションを提供する米Ambi Roboticsは、物流・配送業務におけるアイテムの識別、追跡、およびコグニティブOCR（光学文字認識）を自動化するAI認識ソフトウェア「AmbiVision」を発表した。
今回発表された「AmbiVision」は、同社のロボット向けOS「AmbiOS」上で稼働するAIスキル群を活用したアプリケーションだ。
画像ベースのスキャンとAIによるコグニティブOCRを組み合わせており、バーコードが読み取れない、または破損している場合でも、システムが印刷されたテキストや視覚的な特徴を自律的に解釈し、荷物のルーティングや取り扱い情報を抽出することが可能となる。
また、単なる文字認識にとどまらず、寸法の測定による適切なロボットハンドリングの確保、施設内でのリアルタイムな状況追跡、出荷・取り扱い要件のコンプライアンス検証、そして予期せぬ欠陥や破損の検出といったAI機能を統合している。
これらの機能により、従来の単純な仕分け作業を超えて、荷姿や材質に応じたパレタイズ、多様な在庫の空間効率を最適化するケース梱包、品質検査といった幅広い自動化要件に対応する。
同社のCEOであるJim Liefer氏は、「企業がこの新技術を、規模を拡大して実装する前には実証済みの投資対効果（ROI）が必要である。そのため、顧客の施設でボトルネックとなっているアイテムに対して同システムがどのようにワークフローを合理化するかを、データで透明性をもって示していく方針である」と述べている。
その一環として同社は、実際の商業運用環境にスキャントンネルを設置し、30日間にわたって実際の在庫処理を評価する無償の導入プログラムを、待機リストから選ばれる3社に提供するとしている。
検証終了後には、注文番号やアイテムコードといった重要指標の読み取り率、精度、処理時間などを詳細に記載したパフォーマンスレポートが提供される仕組みとなっているとのことだ。
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