棚の写真から個数を数えるAIは使える？｜重なり・数え方・現物確認のPoC設計

棚に並ぶ箱や部品を一つずつ数え、記録へ転記する。こうした作業では、写真に写った物体の候補をAIで示し、担当者が確認する仕組みを試せます。ただし、写真に見えている数と、その場所にある在庫の総数は同じとは限りません。

最初に決めるのは「何を一個と数えるか」と「写真で確認できないものをどう扱うか」です。ここでは見える物体の計数補助を扱い、商品仕様の判定や在庫台帳の自動確定までは任せません。

数える単位と対象の棚を絞る

箱を一個とするのか、箱の中身を一個ずつ数えるのかを決めます。外装に数量が印字されていても、開封後の残数が同じとは限りません。箱数から中身の数量へ換算するなら、別の確認が必要です。

最初は形や配置が比較的そろう一種類の対象に限定し、対象外のものも明示します。空箱、破損品、返品、一時置きの商品をどう数えるかは業務側で決めてください。AIが見つけた物体の枠だけでは、販売できる在庫かどうかは判断できません。

Microsoftの物体検出の説明では、画像内で見つけた物体の位置を枠の座標で返す仕組みと、小さい物体や密集した物体の検出の限界を示しています。これは特定機能の説明であり、自社の部品や商品の計数精度を保証するものではありません。

写真を撮ってから人が数えるまでに入出庫があると、画像と正解が別の状態になります。撮影時刻、対象区画、現物確認の時刻を結び付け、必要に応じて作業を止められる範囲で検証します。

正解の作成も一人の数え間違いに依存させないようにします。画像の候補位置と現物の対応を確認し、食い違いがある例は再確認します。撮影のために現場へ追加作業が生じる場合、その時間も記録します。

奥に隠れた物や箱の中身を、一枚の写真だけで確定しない設計にします。撮り直し、別方向の撮影、現物確認のどれへ戻すかを決めます。複数方向から撮る場合は、同じ物を別の物として足し合わせない対応付けが必要です。

既存のバーコードや重量計で十分に確認できる場合もあります。AIの写真判定だけを前提にせず、現場の作業と比べて方法を選びます。

出力は合計数だけでなく、候補位置を示した画像、対象棚、撮影日時、修正前後の数、保留理由をセットにします。担当者が枠を追加・削除し、修正理由を残せると、見落としと二重検出を調べやすくなります。

検出結果の確信度を、そのまま「数量が正しい確率」として扱いません。確信度が高くても、対象外の商品を数えたり、隠れた物を見落としたりする場合があります。確認できないものは未確定とし、在庫台帳への反映は確認済みの結果だけに分けます。

以下は設計上の仮例です。横に長い棚を左右二枚の写真に分けると、中央の箱が両方に写ることがあります。単純に合計すると、その箱を二回数えてしまいます。

この場合は区画の境界を決める、重なる部分を担当者が確認するなどの手順を用意します。境界付近の箱が動いた場合は合計を確定せず、撮り直します。この例は提供実績や精度を示すものではありません。

調整に使った写真とは別に、撮影日や配置を変えた確認用の写真を用意します。同じ写真の切り抜きだけを別データと扱うと、実際の撮影条件での使いやすさを確かめられません。

通常の棚だけでなく、少数、密集、空の棚、見切れ、反射、異なる物が混じる場合を含めます。評価するのは、現物との差、見落とし、二重検出、保留の件数、撮影・確認・修正にかかる時間です。差が相殺されて合計だけ合っている場合も調べます。

試行前に、業務として許容できる差と、必ず現物へ戻す条件を決めます。自動確定できる範囲がなくても、確認箇所を探しやすくなるかを評価できます。一部の棚で良かった結果を、全商品やすべての配置へ広げないようにします。

費用には撮影環境、正解データ作成、画像処理、確認画面、棚や商品との紐付け、運用後の撮影条件の見直しが含まれます。モデルの調整だけでなく、担当者が現物を確認する時間も見積もります。

AiPHAのPoCは開発・検証20万円〜です。対象業務と開発範囲に応じた見積もりで、AIサービス利用料など別途必要な費用は事前に案内します。すべての商品を正確に数えられることや、一定の工数削減を保証するものではありません。

物体の大半が隠れる、棚の移動が激しく撮影と現物を対応させられない、正解を確認する担当者を置けない場合は、写真計数を先に導入する段階ではありません。対象の置き方や記録方法から整理します。

相談時には対象物、数える単位、棚の配置、現在の数え方、誤差が業務へ与える影響を整理してください。画像を共有する前に、写り込む機密情報と利用条件を確認できます。写真による個数確認のPoCについて相談する