コラム・ナレッジ
【コラム・ナレッジ】サプライチェーンを分断する「ラベルミスマッチ問題」
ラベルミスマッチ問題はなぜ起きるのか
情報はあるのに使えない現場へ
製造業や物流の現場では、効率化が進む一方で、ラベルフォーマットのばらつきによる非効率が依然として残っています。
サプライヤごとに異なる表記やレイアウトにより、情報は存在しているのに、そのままでは活用できない状態が発生しています。
理想（EDI）と現実のギャップ
一部の企業では、EDI（電子データ交換：企業間で注文や出荷情報をデータで直接やり取りする仕組み）や標準ラベルによりデータ連携が実現されています。
しかし実際の現場では、
・ラベル形式が統一されていない
・データが文字情報のまま残っている
・目視確認・OCR・手入力が必要
といった状況が多く、
ロットや期限情報すら十分に活用できていないケースが少なくありません。
問題の本質は「フォーマット」ではなく「データの扱い方」
ラベルミスマッチの本質は、フォーマットの違いではなく、
⇒ データを“使える形”で取得できていないことにあります。
どれだけ情報があっても、システムに取り込めなければ業務効率化にはつながりません。
その結果、
・作業負荷の増加
・入力ミス・判断ミス
・後工程の手戻り
が発生し続けます。
解決のアプローチ：フォーマットに依存しないデータ取得
この課題に対して有効なのが、ラベルAI識別OCRです。
・ラベルの種類をAIで自動識別
・必要な項目のみを抽出
・自動でデータ化
さらに、
⇒ スマートフォンで撮影するだけで処理が完了するため、現場の負担を大きく軽減できます。
これにより、
✔ どんなラベルでも
✔ 誰でも
✔ 同じ品質でデータ化
が可能になります。
ラベルミスマッチ、解決しませんか？
ラベルのばらつきや手作業に課題を感じている場合は、「データの取り方」から見直すことが重要です。
ラベルAI識別OCRにより、
フォーマットに依存しないデータ活用を実現できます。