東京団地冷蔵様にて取り組ませていただいた、弊社のAI車両検知システムが物流の専門誌カーゴニュースに掲載されました。2024年問題（※1）による車両待機時間の問題を解消するため2021年10月に実証実験、2022年10月より実用化しております。

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システム導入前

１日1,000台のトラックが行き来する構内で、警備員が車両を誘導していましたが、入出庫予定がない待機目的の車両も多く、空きスペースを見つけるのに時間が掛かり渋滞が起きていました。

システム導入後

構内に設置した監視カメラの映像をAIで解析することにより、以下の点が改善されました。

• 警備員がPCやタブレットで車両やバース（※２）の空き状況を把握し、スムーズに誘導
• ディープラーニングによるコンテナ車・大型車・小型車などの車種を識別し台数を把握
• 車両の滞在時間を可視化し、長期滞留している車種を特定

※1 2024年問題：2024年4月1日以降、働き方改革関連法によるもの。ドライバーの労働環境を改善するべく、時間外労働時間の上限が年間960時間に制限され、業界のホワイト化を目指すが、同時に物流業者の利益の減少やドライバーの収入減少などが懸念されている。
※2 バース：物流施設において、倉庫との間で荷物の積み下ろしをするためにトラックを接車するスペース。 英語のtruck berth。 なお、バースは、一般に港湾内で船舶が安全に停泊できる場所を指す言葉として使われている。