現場のスマートフォンで完結する在庫管理AIシステムの受託開発を開始 ― 撮影・音声から自動入力、7つのAIエンジンを比較検証して最適モデルを選定

AIエージェント(WORKS) ITカンパニーお知らせ実績(WORKS) 2026.05.01

撮影による自動読取、音声での商品特定、ケース・バラの自動名寄せ

株式会社PERVA（本社：東京都中央区／ITカンパニー）は、現場担当者がスマートフォンひとつで在庫を管理できるAIシステムの受託開発を開始しました。専門的な入力作業を必要とせず、商品ラベルや納品書を撮影するだけで在庫の入出庫を記録でき、Webアプリケーションとモバイルアプリケーションの両面から構築しています。開発フェーズでは国内外7つのAIエンジンを横断的に比較検証したうえで、用途ごとに最適なモデルを組み合わせて採用しました。

背景

在庫管理の現場では、商品名や数量・ロット番号・使用期限を一件ずつ手作業で入力する運用が長く続いてきました。入力の手間は大きく担当者ごとに記録の粒度がばらつきやすいうえ、納品のたびに紙の伝票と画面を往復する作業も発生します。こうした反復作業は本来の判断業務を圧迫し記録の遅れや転記ミスといった機会損失にもつながっています。現場が求めているのは、専門知識がなくてもその場で迷わず記録できる仕組みなのです。

本AIシステムの特長

① 撮影するだけで在庫を自動入力

商品ラベルや納品書をスマートフォンのカメラで撮影すると、AIが画像から商品名やJANコード・ロット番号・使用期限・数量までを自動で読み取り在庫データに変換します。納品書は一枚を丸ごと撮影するだけで明細を一行ずつ表として解釈し、複数商品の入荷をまとめて登録できます。読み取った値はチェックデジット検証や日付の整合チェックによって機械的に検証しており、AIの読み違いをそのまま登録しないよう二重に確認しています。

② 話しかけるだけで商品を特定

入力が難しい現場でも、商品名を話しかけるだけで対象を特定できます。略称や言い間違い・カタカナ表記の揺れをAIが補正して候補を広げ、在庫データベースと照合したうえでもう一度AIが発話内容と突き合わせて商品を確定します。このとき数量やロット番号・使用期限も同時に聞き取るため、記録まで一気通貫でつながるのが特長です。手がふさがりがちな現場作業のなかでも、声だけで在庫を動かせます。

③ 7つのAIエンジンを比較検証して最適モデルを選定

本システムは単一のAIに依存せず、用途ごとに最適なモデルを選び分けています。開発フェーズではAnthropic社のClaude・OpenAI社のGPT・Google社のGemini・Meta社のLlama・Mistral AI社のMistral・DeepSeek社のDeepSeek・Alibaba社のQwenという国内外7つのAIエンジンをそれぞれのAPIを通じて実際に検証しました。読み取り精度や応答速度といった品質と処理あたりのコストという二軸で比較評価する「マルチモデル選定（品質×コスト二軸評価）」を実施しており、画像の読み取りには精度の高いモデルを音声の処理には高速なモデルをというように機能ごとに最適な組み合わせを採用しています。あわせてAIの利用量とコストを機能別に自動で計測する仕組みも備え、運用の透明性を確保しました。

今後の展開

本システムで確立した「撮影・音声からの自動入力」と「マルチモデル選定」の設計は、在庫管理にとどまりません。受発注や点検記録・資産管理など現場でのデータ入力を伴うあらゆる業務に応用できます。PERVAは今後も自社のAIプラットフォーム「VADO AI」で培った知見を活かしながら、業種を問わず現場の負担を減らすAIシステムの開発を進めていきます。生成AIの進化を継続的に取り込み、比較検証を通じて常に最適なモデル構成を維持することで、長期にわたって価値を提供し続ける仕組みを目指します。