AI のおかげで、Amazon がコミカルなほど大きな箱で発送する小物の数が減りました

"Amazonの梱包作業は近年、AIのおかげで効率化が進んでいる。

電子商取引の巨人は、画像とテキストを解釈して最適な配送資材を選択する AI モデルを構築しました。

このツールは、同社が 2015 年以来 200 万トンのプラスチックと段ボールを削減する上で重要な役割を果たしています。

テクノロジー業界のほとんどがピカピカの新しい生成 AI ツールに焦点を当てている一方で、Amazon は現代の消費主義によってもたらされる継続的な課題、つまり配送資材の急増に少しずつ取り組んでいます。

電子商取引の巨人である同社は、ここ数年にわたり、Package Decision Engine と呼ばれる「マルチモーダル AI モデル」と呼ばれるものを開発してきました。

PDE の仕事は、会社の倉庫を通じて販売される何百万ものユニークな商品のそれぞれに適切な箱、袋、または包装紙を選択するという賢明な仕事を行うことです。

人間と知能の低いコンピュータによって選択されたアマゾンの初期の梱包戦略は、しばしば顧客の混乱と同社に対する嘲笑の原因となった。 Amazon で頻繁に買い物をする人は、ほぼ確実に、滑稽なほど大きな箱に小さな商品が 1 つ入った荷物を受け取ったことがあります。

現在、同社によると、人間が物理的なテストを行う代わりに、製品は寸法や特定の特徴（壊れやすい部品があるかどうか、すでに箱の中にあるかどうかなど）を収集するコンピューター ビジョン トンネルを通って送られるという。

これらの画像は、商品のテキストベースの説明の自然言語処理に加えて、商品とその理想的な配送ソリューションを照合するためのその他の定量的なデータと照合されます。

より大きな梱包が実際に賢い選択である理由には予想外の理由がいくつかありますが、アマゾンは持続可能性への誓約の一環として、使用する段ボールの量を削減することに取り組んでいると述べています。

これはビジネス的にも理にかなっています。何十億もの荷物を送る場合、それぞれの荷物から少しずつでも合計すると、驚くほど大きな数になる可能性があります。

同社は、正しいサイズの箱を使用したり、より柔らかい封筒に切り替えたり、梱包を完全に省略したりすることで、北米だけで年間 60,000 トンの段ボールを節約できると推定しています。"

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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