【サンプル】物流倉庫の入荷検品を画像認識で省力化したい

No.0012 業種:卸・小売 規模感:大(100万円〜) 状態:公開中(一段目) 出所:企業発

一段目の要約

業種
物流・卸(従業員60名、倉庫2拠点、関東)

課題の概要
入荷時の検品を目視と手書きの検品票で行っており、繁忙期は1日に数百件。数え間違いと転記ミスが月に数件発生し、取引先からの指摘につながっている。

求めていること
段ボールのラベルと数量を撮影すると、AIが伝票と照合して差異だけを知らせる仕組み。既存の倉庫管理システムに手入力していた部分を減らしたい。

求める専門性
画像認識(ラベル・数字の読み取り)の実装経験。倉庫現場の動線を理解し、スマホや固定カメラのどちらが合うか判断できる人。

段の構成
一段目:入荷フローの観察と対象範囲の決定(無償)
二段目:1拠点での読み取り試作と精度検証(50〜80万円)
三段目:本番導入と2拠点展開(前段完了時に見積確定)

段の構成

段成果物価格相手の選び方状態
1段目 現場観察入荷フローと対象範囲の整理無償指名募集中
2段目 試作・精度検証1拠点での読み取り試作30〜100万円コンペ未着手
3段目 本番導入2拠点展開と運用前段完了時に見積確定指名未着手

一段目は無償。二段目からは段ごとに個別契約。会社は各段の終わりに進むか止めるかを選びます。

詳細(第二段階)

社名・担当者・背景などの詳細は、専門家会員が案件ごとに閲覧を申請し、企業が承認した場合にのみ開示されます。

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段数 3 発注済み・完了 0 段 — 段は何段でも続きます