Logistics Automation · Inbound Inspection

パレット通過の3秒で、
検品はすべて完了する。

商品判別・個数検知・賞味期限読取りを、
一回のパレット通過で同時に取得。
ハードウェア依存型の従来構成から、
AIとソフトウェアを核とした検品オペレーティングシステムへ。

3 in 1
商品 · 個数 · 賞味期限
Template-free
事前登録なしのAI-OCR
Subscription-ready
マルチテナント運用に対応
01
The Challenge

マニュアル検品が、センター運営の
最大のボトルネックになる時代。

労働力不足が深刻化する物流業界において、属人的な目視検品と手入力は、 在庫精度・期限管理・スループットを同時に圧迫します。 現場の不確実性を、テクノロジーで吸収する時が来ています。

No. 01

賞味期限の目視と手入力

メーカーごとに異なる印字位置・フォント。ベテラン依存の判断は、誤入力と期限切迫品の出荷リスクに直結します。

No. 02

「欠け」を含む個数の目視計数

規定の積み方どおりでない端数や上段の欠け。目視計数では誤認が発生しやすく、棚卸差異の温床になります。

No. 03

属人化と労務コストの上昇

繁忙期にベテラン作業員へ処理量が集中。標準化が進まず、業務全体のスループットが頭打ちになります。

02
The Solution

一回のパレット通過で、
3点を同時取得する。

バーコード · 3Dビジョン · AI-OCR を統合した検品スタック。 静止または通過するだけで、商品 · 個数 · 賞味期限を一括で取得し、 WMS へリアルタイムに反映します。

Step 01
Barcode

商品判別

固定式バーコードリーダーが、ITF等の物流標準規格を瞬時に読取り。WMSの基幹データに自動照合します。

Step 02
3D Vision

個数検知

上面からの3D計測と「面積演算ロジック」で、上段の「欠け」を含む実数を算出。マスター登録依存を最小化します。

Step 03
AI-OCR

賞味期限読取

テンプレートレスのAI-OCR。印字位置やフォントを問わず、画像から「期限らしい情報」を抽出します。

03
Tech Deep-Dive · 01

個数検知を、
「面積演算」で解く。

厳密な積載マスターへの依存をやめ、3D計測と面積演算で「欠け」を含む実数を導きます。 現場ごとの柔軟な運用が可能になります。

「最上段の表面積 ÷ ケース単体面積」というシンプルな等式。

N = Stop / Scase

自動倉庫の積載高制限に対し、3Dセンサーの検知範囲は約1.0m。 欠けが発生するのは上層部に限定されるため、上部ゾーンに検知範囲を最適化することで、 コストと精度のバランスを確保します。

  • 厳密な積載マスター登録への依存度を最小化
  • 上段の「欠け(端数)」を含む実数を取得
  • マスター更新工数を削減し、現場ごとの柔軟な運用に対応
  • 業界標準の3Dビジョンセンサーを採用、ハードウェアの選択肢を確保
Detection Zone Optimization
3D Camera
Scan Zone ≈ 1.0m Pallet Height Upper · Variable Lower · As-mastered
04
Tech Deep-Dive · 02

賞味期限読取を、
AIで突破する。

メーカーごとに異なる印字仕様を、テンプレートレスのAI-OCRが吸収します。 複数台カメラの多数決ロジックで、精度を担保します。

AI-OCR · Multi-camera vote

事前登録なしで、多メーカーの印字を吸収する。

従来型OCRはフォントや印字位置の事前登録が必須でした。 テンプレートレスAI-OCRは、画像全体から「期限らしい情報」をAIが抽出。 メーカー追加のたびに発生していた設定工数を解消します。

  • 複数台カメラの同時読取: 見えている箱から探索、死角を相互に補完
  • リトライ & 多数決ロジック: 複数結果を突合して最終値を決定
  • エッジデバイスで完結: クラウド非依存、低レイテンシ運用
  • 非定型レイアウトに強い: 飲料・菓子・日用品など多様なパッケージに対応
05
Cost Restructure

ハードからソフトへ、
価値の重心を再設計する。

特定の高価なセンサーに固執せず、AIとソフトウェアに価値を集約。 ハードウェアをコモディティとして扱うことで、 サブスクリプション型・マルチテナント展開に最適化された経済モデルを実現します。

Conventional

ハードウェア依存型の
従来構成

Hardware≈ 70%
Software / AI≈ 30%
  • 高性能専用センサーへの過度な依存
  • 単発の設備投資・売り切り型
  • 横展開時にハード調達コストが線形に増加
InboundOS

ソフトウェア / AI主導型
構成

Hardware圧縮
Software / AI主軸
  • 汎用3Dカメラ + エッジAIデバイスの最適配置
  • AI-OCRで多メーカー対応 / 設定工数を削減
  • サブスクリプション · マルチテナント展開に最適
  • ハードウェアのコモディティ化を前提にした選定

※ コスト構造比は当社が想定する一般的なケースに基づくイメージ。具体的な見積額は構成 · ライン数 · 現地条件により別途算定します。

06
Business Model

Logistics-as-a-Service として、
全国展開の前提で設計。

Subscription · Multi-tenant

倉庫の共有設備として、
サブスクリプション型で提供。

マルチテナント型倉庫を運営する事業者にとって、 新拠点ごとに本ソリューションが導入される構造です。 荷主ごとの設定変更コストが極めて低く、 全国への横展開を前提としたパッケージ化を行います。

Hardware

業界標準ベンダーからの直接調達ルートを活用し、構成最適化と価格競争力を確保。

Software / AI

AI-OCR · 面積演算ロジック · エッジ推論を含む推論レイヤー。価値の中核を担います。

Integration

PLC · WMS · AGV との通信設計、現地組付 · 調整までを一気通貫で対応。

07
Roadmap

机上の論ではなく、
現場の実証から始める。

4段階で段階的に導入し、成功モデルを他拠点へ展開します。

01

実機ワークテスト

貴社現場の実荷物でAI-OCRの読取精度・面積演算ロジックの実証検証。

02

システム統合設計

既存PLC / PC / WMS との通信仕様確定、AGV · コンベア連動の設計。

03

1ライン目の本稼働

初期PoC拠点で本稼働。運用データの収集とROIの可視化を行います。

04

多拠点への横展開

成功モデルをパッケージ化し、他センターへ順次展開していきます。

08
Why Nsight

なぜ、Nsightなのか。

私たちは、「ハードウェアを選ぶ会社」ではなく、 「現場の不確実性を吸収するソフトウェアを設計する会社」です。

01

ハードウェア・アグノスティック

特定ベンダーに固執しない構成。業界標準のハードウェアから最適なものを選定し、コスト · 精度 · 拡張性を顧客の要件に合わせて設計します。

02

AI / VLMネイティブな設計

テンプレートレスのAI-OCR、複数台カメラの多数決ロジック、エッジ推論の最適化。生成AI時代に最適化された検品アーキテクチャを提供します。

03

一気通貫の実装責任

ハードウェア調達・ソフトウェア実装・現地組付・WMS連携まで、ソリューション全体を一社で完結。複数ベンダー調整のコストを削減します。

Get Started

まず、30分の相談から。
貴社現場の制約に合わせて設計します。

対象荷物の特性、現場のレイアウト、既存システムとの連携要件をヒアリングし、 最適な構成案と概算費用、PoCのスケジュールを個別にご提案します。

— 通常、3営業日以内にご返信いたします —