家電配送の「持ち戻り」はなぜ減らない? 富士通とソフトバンクロボティクスがAI判定で標準化へ
段ボールにこすれ跡があるだけで、中身は無事なのに配送をやり直す――。そんな「持ち戻り」はなぜ無くならないのでしょうか。基準が会社ごとにバラバラだったことが一因だとすれば、物流・小売・メーカーの管理職には見過ごせない話です。
この記事の要点
何が起きたか
家電サプライチェーン協議会、公益財団法人流通経済研究所、富士通、ソフトバンクロボティクスの4者は11月2日、家電物流における外装汚破損判定の標準化と、AIによる自動判定の実現に向けた実証実験を開始しました。
対象となるのは、家電製品の段ボール外装に発生したこすれやへこみといった損傷です。業界共通の判断基準を策定するとともに、AIを使って客観的に判定する仕組みを構築し、物流現場で発生している「持ち戻り」の削減を目指すとしています。
プロジェクトでは、家電メーカーや量販店、物流事業者が保有する外装汚破損判定ルールをまず整理し、業界共通の判定基準をつくります。その上でAIが段ボール外装の状態を判断するモデルを構築し、実際の物流現場で有効性を検証する計画です。
AI技術は富士通とソフトバンクロボティクスが提供します。富士通は画像認識技術「Amalgamation AI for Vision」を使い、ソフトバンクロボティクスはスマートフォンで撮影した段ボール画像をAIで解析する外観検査ソリューションを提供するとのことです。実証期間は2026年11月2日から2027年1月15日までで、国土交通省の「デジタル技術を活用した荷主・物流事業者の行動変容促進事業費補助金」に採択された取り組みの一環として実施されます。
背景・解説
「持ち戻り」とは、配送先への到着後に荷物の状態確認を行った結果、外装の傷みなどを理由に配送員が荷物を持ち帰ってしまうことを指します。製品本体に問題がなくても、段ボール外装のこすれやへこみを理由に発生するケースが少なくないといいます。
この問題の根は、判断基準が家電メーカーや量販店、物流事業者ごとに異なる点にあります。現場担当者の経験や感覚に依存する部分も大きく、同じ程度の損傷でも拠点や担当者によって持ち戻しになる場合とならない場合が生じていました。結果として、不要な再配送や点検作業が積み重なっている状況です。
物流業界では2024年問題以降もドライバー不足や輸送コスト上昇への対応が課題になっています。持ち戻りが発生すると配送や倉庫作業の負荷が増すだけでなく、追加輸送による二酸化炭素排出や資材の廃棄も伴います。効率化の必要性は以前から指摘されてきましたが、統一的な判定基準の整備はこれまで進んでいませんでした。今回の取り組みは、家電サプライチェーン協議会と流通経済研究所が中心となって構成した「持続可能な家電物流協議会」が推進しています。
仕事や業務への影響
家電や大型家具を扱う物流拠点の現場責任者ほど、この実証実験の結果を早めに確認しておく価値があります。例えば、家電量販店の地方拠点で配送管理を担当する社員が10人の物流会社があれば、持ち戻りの判断を担当者の裁量に任せる運用から、共通基準に沿ったチェックへ切り替えるだけで、再配送にかかる車両の手配や事務処理の時間を減らせます。
判定基準が統一されれば、メーカーと物流会社、量販店の間で生じていた「この程度の傷なら受け取る/受け取らない」という押し問答自体が減ります。これは現場担当者だけの問題ではなく、取引先ごとに異なる基準をすり合わせてきた調達・物流管理部門の調整負担を軽くする話でもあります。
AI判定の導入効果が大きいのは、拠点数が多く担当者の入れ替わりが頻繁な企業です。判定の経験値が浅い新人でも、画像解析による客観的な基準があれば熟練担当者と同じ水準の判断ができるようになります。逆に、取扱量が少なく判定基準のばらつきが元々小さい小規模事業者にとっては、導入の優先度を急いで上げる必要はありません。
今回の実証はまだ家電分野に限られていますが、資料では食品や日用品、家具など他業界への展開も視野に入れているとされています。サプライチェーン全体で外装検査の負荷に悩む調達・物流部門の担当者は、業界標準化の動きを早い段階で把握しておくべきです。
不確かな点・注意
実証実験は2027年1月15日までの期間限定であり、判定基準やAIモデルの精度がどの水準に達するかは、現時点で示された情報からは判断できません。再配送削減の効果についても、実証を通じて検証する対象として挙げられているに留まり、具体的な削減率などの数値は公表されていません。
また、業界共通基準の策定後に外装汚破損基準を公開するかどうかや、他業界への展開の時期についても「考えだ」「視野に入れている」という表現にとどまり、確定した計画ではない点に注意が必要です。AIの判定結果が実際の現場でどの程度受け入れられるか、拠点ごとの運用定着にかかる期間なども今後の検証課題です。
出典
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