【導入事例】物流AI画像認識でトラック待機時間を30%削減｜大手物流企業の導入事例

2026年07月06日

開発期間：2年間

チーム体制：コアメンバー4名（プロジェクトピーク時は最大10名体制）

導入背景

近年、日本では物流AI画像認識をはじめとするAI技術への注目が急速に高まっています。2024年問題への対応やドライバー不足を背景に、多くの企業が物流DXを推進しており、現場業務の効率化は重要な経営課題となっています。

国土交通省の推計によると、有効な対策を講じなかった場合、日本の輸送能力は2024年には約14%、2030年には約34%不足すると予測されています。また、トラック輸送は日本の経済活動や国民生活を支える重要な社会インフラである一方、慢性的なドライバー不足は年々深刻化しています。

さらに2026年度以降は、一定規模以上の荷主企業や物流事業者に対し、中長期計画の策定や定期報告など、物流効率化に向けた新たな取り組みが求められます。トラック待機時間や荷役時間の削減は、法令対応だけでなく、企業競争力を左右する重要なテーマとなっています。

本ソリューションを導入した企業は、日本を代表する物流ソリューションプロバイダーです。従来、倉庫や物流センターにおけるパレット枚数の確認や在庫照合作業はすべて人手で行われており、トラック待機時間の増加や現場オペレーションの非効率化が課題となっていました。

そこでGEMは、物流AI画像認識を活用したパレット検知ソリューションを提案しました。スマートフォンで写真を撮影するだけで約1秒で数量を判定し、物流現場の業務効率化を実現するとともに、高い監査性とトレーサビリティも確保しています。

課題

物流AI画像認識導入前の課題

① 人手によるパレットカウント

倉庫スタッフが積み重ねられたパレットを目視で1枚ずつ確認
1シフトあたり数十台のトラックに対応する必要があり、作業負荷が高い
パレットの重なりや遮蔽物により誤カウントが発生
照明条件や撮影角度によって作業品質がばらつく
在庫照合のため再カウントが頻繁に発生
数量差異による確認作業がトラック待機時間を長期化

② 物流業界を取り巻く課題

ドライバーの時間外労働規制への対応
慢性的なドライバー不足
新しい専用設備を導入せず既存スマートフォンで利用したい
オフライン環境でも利用可能であること
顧客対応や内部監査に耐えられる監査証跡の保存

ソリューション

GEMは、物流AI画像認識を活用したモバイルファーストのパレット検知システムを開発しました。

従来は数分を要していたパレットカウント作業を、「スマートフォンで撮影するだけ」で約1秒以内に完了できるプロセスへと刷新しました。これにより、物流現場で求められる実用性に加え、監査性・トレーサビリティ・拡張性を兼ね備えた物流AI画像認識ソリューションを実現しています。

施策①

物流AI画像認識モデルの開発

GEMはYOLOv5をベースとした物体検知モデルを開発しました。

学習データには実際の物流現場で撮影した画像を使用し、積載高さ、照明条件、パレット色、遮蔽物など、多様な環境を考慮してチューニングを実施しました。

その結果、一般的なAndroid端末でも約1秒以内で推論可能な軽量AIモデルを実現し、日常業務へ物流AI画像認識を活用するための基盤を構築しました。

施策②

Androidモバイルアプリ

倉庫担当者・配送スタッフ向けAndroidアプリを開発しました。

操作はわずか2ステップです。

① パレットを撮影

② AIが数量を自動判定

検知結果はバウンディングボックス付きで表示されるため、その場で確認できます。

また、オフライン環境でも利用可能であり、通信環境が復旧すると自動的にデータを同期する仕組みを実装しています。

施策③

クラウド・監査証跡基盤

AWS上にDjangoバックエンドを構築しました。

以下の情報を自動保存します。

撮影画像
AI検知結果
バウンディングボックス
作業担当者
実施日時
実施場所

検索可能な監査証跡を生成することで、在庫照合や顧客対応、内部監査を効率化しました。

運用管理者向けダッシュボードでは、日次実績や拠点別データを可視化し、物流AI画像認識を物流DX基盤として活用できる環境を構築しました。

技術スタック

モバイルアプリ： Android
AI・画像認識： Deep Learning（Computer Vision）
AIモデル： Python、YOLOv5
バックエンド： Django、REST API
クラウド： AWS

成果物

本プロジェクトでは、AI画像認識技術を物流現場で実運用できるシステムとして構築し、以下の成果物を提供しました。

物流AI画像認識対応Androidアプリ
YOLOv5ベースのパレット検知モデル
AWS・Djangoバックエンド
2ステップの業務フロー
オフライン同期機能
運用ダッシュボード
検索可能な監査証跡

導入効果

業務効率化

トラック待機時間を30%削減
パレットカウント時間を数分から約1秒へ短縮
再カウント作業を大幅削減
在庫照合業務を標準化

ビジネス効果

ドライバーの非運転時間を削減し、働き方改革への対応を支援
倉庫スタッフの生産性向上
コンプライアンス強化
新たな設備投資なしで全国展開
物流AI画像認識基盤を構築し、今後の物流DXやAI活用へ展開可能な基盤を確立

物流AI画像認識の導入・活用をご検討中の企業様は、ぜひGEM JPNへご相談ください。

GEM JPNは、物流AI画像認識ソリューションの企画・設計・AIモデル開発・モバイルアプリ開発・クラウド構築・運用改善まで一貫してご支援します。物流現場の課題に合わせた最適なソリューションをご提案し、物流DXの実現をサポートします。

👉 公式サイト：https://gem-corp.jp/

プロジェクト総括

物流AI画像認識は、パレットカウントの自動化だけではなく、物流DXを支える重要なテクノロジーです。

本プロジェクトでは、スマートフォンを活用した約1秒でのAI判定を実現し、トラック待機時間を30%削減するとともに、倉庫業務の効率化、監査証跡の自動管理、在庫照合作業の標準化を実現しました。

さらに、AIモデル・モバイルアプリ・クラウド基盤を統合した物流AI画像認識プラットフォームを構築したことで、パレット検知にとどまらず、将来的な荷物認識、入出庫管理、品質検査など、さらなる物流DXへ拡張できる基盤を提供しています。

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