オルビスEC拠点、機械学習で梱包の15％最小化

ロジスティクスJAXA（宇宙航空研究開発機構）発ITベンチャーのDATAFLUCT（データフラクト、東京都渋谷区）は26日、化粧品EC（電子商取引）を手がけるオルビス（品川区）とともにEC発送時の梱包サイズを最小化する機械学習モデルを開発し、オルビスのEC拠点での実証実験において、受注した品の15％のサイズ適正化を実現したと発表した。今年度中のオルビス全拠点での本格導入を目指し、開発を進める。

▲自動化が進むオルビスの物流拠点（出所：DATAFLUCT）

物流拠点の自動化・省人化を促進するオルビスは、さらなる効率化が可能なポイントとして、現場の担当者などが商品サイズを見て決めていた梱包サイズに着目。両社は商品が破損しない範囲で梱包を最小化することを目指し、ことし2月から6月にかけて機械学習による梱包サイズ適正化の実証実験を行い、期間で受注した品の15％でサイズダウンできた。

取り組みでは、データフラクトの高度な需要予測が可能な機械学習サービス「パースウェル」と、データ基盤「エアーレイク」を組み合わせ、オルビスの商品データ、出荷データ、梱包材の価格データを基に機械学習で最適な梱包サイズを算出。通常のアルゴリズムでは考慮しない、「アパレル商品を折り畳む」「袋の空気を抜く」など、人手による容易で細かなサイズダウンの方法を商品特性によって考慮するモデルを作成し、梱包サイズの最小化を実現した。

オルビスの拠点でパースウェルが本格稼働すれば、梱包担当者の手元のディスプレイに最適な梱包サイズの情報が表示されるようになり、担当者は熟練度に左右されず最適な梱包材を瞬時に選ぶことができるようになる。

▲オルビスの物流拠点での梱包作業イメージ

オルビスのEC梱包サイズ最小化、配送費を削減

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LOGISTICS TODAY編集部
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