異常検知で自動封函機を即座に停止し、不適切な状態の箱の送付防止が可能になり、封函作業の品質が向上。送り状貼付前に当該箱をレーンから取り除けるため、再封函時にWMS（倉庫管理システム）更新等を行う必要がなくなり、再封函作業が効率化。AIモデルが学習を繰り返すことで、箱デザイン等の変更の影響を低減。AIモデル開発に必要な数千枚の画像データ収集、自社ツールによるアノテーション（教師データの作成）を高速で稼働し、かつ精度の高いAIモデル開発で必要な基本構造（バックボーン）選定、パラメーターのチューニング等を実施しながら、独自のAIモデル開発を行った。

URL　:　https://www.cac.co.jp/case/mgl-2.html

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• 2021/11/01