箱のへこみで家電が持ち帰りに 判定をAIでそろえる実証

中身の家電には何の問題も無いのに、段ボールの擦れやへこみを理由に、商品が持ち帰られる。家電の物流では、そんなことが起きているという。

家電サプライチェーン協議会、流通経済研究所、富士通、ソフトバンクロボティクスの4者は2026年11月2日、この「持ち戻り」を減らす実証実験を始めた。期間は2027年1月15日までで、メーカーから量販店へ商品を届ける物流が対象になる。

困りごとの根は、判断のばらつきにある。発表によると、受け取るかどうかの基準は会社ごとに違い、現場の担当者の経験にも頼っている。同じ傷なのに、ある拠点では受け取り、別の拠点では戻す。そのぶん輸送費と作業が増え、CO2の排出も増えているという。

まず基準を作り、AIに覚えさせる

だから、AIの前に人の決めごとをそろえる。協議会に加わる家電メーカーや量販店、物流会社の基準を持ち寄って業界の判定基準を作り、それをAIの判定モデルに落とし込む手順だ。

技術は2社が持ち寄る。富士通の画像認識は少ない画像でも高い精度で見分けられ、判定の理由も示せるという。ソフトバンクロボティクスのサービスは、スマホで撮った箱の写真から損傷を判定し、結果を記録に残す。

「なぜダメと判断したのか」が残るのは、地味だが大きい。受け取りを断られた側も、理由が分かれば話し合える。

実証では、判定の精度と現場での使い勝手、返品と再配送の減り方を調べる。ただ、今の持ち戻りの件数や削減の目標は示されていない。

もっとも、箱はあくまで箱だと割り切れるかは、買う人の気持ちにも左右されるだろう。店頭で箱のきれいなほうを選ぶ人がいる限り、基準づくりの悩みも残りそうだ。