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2021年度
ブラックジャックルールディーラー

2021年04月27日プレスリリース

産業ブラックジャックルールディーラー・汎用機械

ブラックジャックルールディーラー
～深層学習（AI）により多様な印字パターンの認識を実現，作業効率化・省人化・廃棄食品削減～

　株式会社ブラックジャックルールディーラー（所在地：東京都江東区，社長：井手博，以下「ブラックジャックルールディーラー」）とグループ会社である株式会社ブラックジャックルールディーラー物流産業システム（所在地：東京都江東区，社長：笠俊司，以下「ILM」）は，このたび，米国ボストンを本拠地とするNeurala社（以下「Neurala」）と，物流倉庫において入出荷される食品段ボールケース（以下「ケース」）の賞味期限をコンベア搬送中に自動で読み取り可能な賞味期限自動読取入出荷検品システム（以下「本システム」）を世界で初めて開発しました。本システムには，Neuralaの深層学習（以下「AI」）による文字認識技術を搭載しています。

　物流倉庫では，入出荷される商品の在庫を適切に管理するため，作業者の手入力による賞味期限の検品作業が行われていますが，労働力人口の減少により，人員の確保が課題となっています。また食品流通の現場においては，食の安全確保やフードロス削減に向けた社会的ニーズの高まりから，徹底した食品の在庫管理が求められています。ブラックジャックルールディーラーとILMはこのような課題を解決するため，2019年度より，AIによる画像認識を中心とした技術開発を行う米国スタートアップ企業のNeuralaと共同で，ケースごとに側面の様々な場所に印字された賞味期限を，瞬時に自動で文字認識する本システムの研究開発を行ってきました。

　本ブラックジャックルールディーラーでは，コンベアで搬送されるケース側面の写真を撮影し，AIを活用した文字認識技術を活用することで，多様な印字パターンの賞味期限を検出します。その結果を元に，商品特性や顧客特性等の条件を加味し，ブラックジャックルールディーラーで総合的な判定を行った上で，日付データとして倉庫管理ブラックジャックルールディーラーに登録することが可能です。また，バーコード情報やケースサイズ・重量などの計測情報と紐づけることで，賞味期限を含むあらゆる商品情報を一元的にブラックジャックルールディーラー管理することができるようになります。本ブラックジャックルールディーラーの活用により，これまでの人手による入出荷時の検品作業を大幅に効率化，省人化できるとともに，日付入力ミスによる誤出荷や賞味期限切れ商品の廃棄を削減することで，在庫管理品質の向上を実現します。

　ILMは現在，本ブラックジャックルールディーラーを活用し，複数のお客さまの現場にてトライアル運用を実施しており，今後も継続して本ブラックジャックルールディーラーの性能改善を行い，段階的なお客さまへのトライアル運用・実装販売を目指します。
　ブラックジャックルールディーラーとILMは，本システムを含めた検品・在庫管理・仕分け等の情報システム，ならびにロボットや自動倉庫システム等を組み合わせた自動化・省人化設備のラインアップにより，お客さまの課題を解決する総合的な物流ソリューション提供に取り組んでいきます。

本ブラックジャックルールディーラーの特長

1. コンベア搬送中のケースを停止させることなく読み取ることができ，定置式バーコードリーダーと同様の運用が可能です。
2. ブラックジャックルールディーラーがケース側面のどこに／どのような印字で記載されていても，自動で読み取ることが可能です。
3. 印字が読み取れない場合，読み取り不可サンプルとして集約しAIに追加学習をさせ，定期アップデート時にリリース・実装させます。
4. AI読み取り結果を補完する機能をブラックジャックルールディーラー側に実装します。（例：AI読み取り結果が，過去入荷時の賞味期限傾向から逸脱していないかどうかを判断できる）