農林水産省|令和3年度 補助事業としての取り組み「場内流通のAI動態分析による物流改善施策検討・検証」を支援
実績紹介 東京青果株式会社さま

農林水産省|令和3年度 補助事業としての取り組み
「場内流通のAI動態分析による物流改善施策検討・検証」を支援

企画段階からAI動態分析の仕組みを構築、
施策の検討・効果検証までの一連の業務を支援し、
課題解決と業務最適化を達成。

東京青果株式会社が農林水産省の令和3年度補助事業として取り組んだ「場内流通のAI動態分析による物流改善施策検討・検証」を全面的に支援しました。

本プロジェクトでは、商品配置の最適化やフォークリフト・ターレの動線確保により、荷引き時間の短縮を実現。これにより、より鮮度の高い商品を低コストで供給できる状態が実現されました。

「データ化されていない情報のデータ化、可視化、分析」および「データに基づく施策の検討、試行、効果検証」に加えて、「日々収集されるデータに基づく継続的な改善」に関する支援を推し進め、今後も物流業界の課題解決に貢献し、各産地の収穫状況、拠点市場への配送状況、拠点市場の利用状況、仲卸への移送状況、仲卸の保管状況、小売店への配送状況など、青果物サプライチェーンにおけるデジタルツインの取り組みも進めてまいります。

DX支援
コンテンツ設計 / 物流改善施策の検討・検証
AI活用
動態分析構築 / 映像解析システム活用
課題と背景
  • 新型コロナウイルスの流行による「社会と物流業界の変化
  • 東京青果の年間取扱量の増加による「卸売場の狭隘化による場内渋滞
  • ドライバー不足を背景とした「大都市拠点市場への出荷集約
  • 属人的管理による「商品の滞留やフォークリフト・ターレの動線混雑
支援・提供したソリューション

仲卸業者の荷引き時間を短縮。
より多くの荷物を、
鮮度良く、低コストで供給可能に。

仲卸業者の荷引き時間を短縮。より多くの荷物を、鮮度良く、低コストで供給可能に。
Solution 01

AI動態分析による物流改善施策の検討・検証の支援

東京青果の物流改善施策の検討・検証を全面的に支援するため、商品配置およびフォークリフト・ターレ動線に関するAI動態分析の仕組み構築を行いました。


Solution 02

「Microsoft Azure」と「Microsoft Power BI」を活用したデータ可視化・分析システムの構築

商品動態をデータ化する仕組みを「Microsoft Azure」上に構築し、「Microsoft Power BI」で可視化・分析するシステムを実現。これにより、現状の運用と課題を把握し、施策を講じることができました。


Solution 03

場内卸売場の現地視察と協議による実効性のある施策の検討・実施・効果検証

東京青果の協力を得て現地視察や協議を重ねることで、より実効性のある施策を検討。その後、施策の実施および効果検証ができました。これにより、最適な商品配置とフォークリフト・ターレ動線の確保が実現されました。


Solution 04

「BriefCam」を活用したフォークリフト・ターレ動線分析

東京青果が導入した映像解析ソフトウェア「BriefCam」を活用して、フォークリフト・ターレ動線の分析を行いました。数時間の録画映像を数分の映像に要約し、様々な条件で検索・分析できることで、物流改善に貢献しました。

達成された成果
物流効率の大幅向上
フォークリフト・ターレ動線の最適化や商品配置の改善により、従業員の労働負担が軽減され、作業効率が向上しました。
業務品質の向上
データ可視化・分析システムを活用することで、業務品質が向上しました。適切な施策を講じることができ、顧客へのサービス品質が向上し、結果として顧客満足度も上昇しました。
コスト削減
効率的な物流を実現することで、運用コストを大幅に削減することができました。これにより、資源を他の事業や改善策に投資することができ、企業全体の競争力が向上しました。
柔軟な対応力の向上
ソリューションにより、物流改善に対して柔軟に対応できるようになりました。従業員がデータを活用して自ら改善策を検討・実行できるようになり、市場状況や状況変化に素早く適応できるようになりました。