Rulerless Truck、10月1日提供へ LiDARで荷台の容積ベース積載率を計測
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Rulerless Truck、10月1日提供へ LiDARで荷台の容積ベース積載率を計測

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三菱電機デジタルイノベーションは2026年9月24日、トラックの積載率をスマートフォンで計測する「Rulerless Truck」を10月1日に提供開始すると発表しました。LiDAR搭載のiPhone・iPadで荷台をスキャンし、荷室と積荷の3Dデータから容積ベースの積載率を算出します。計測結果をクラウドで共有し、荷主と物流事業者による輸送改善の検討を支援します。

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ポイント

  • 1
    10月1日提供予定、LiDAR搭載端末で容積ベースの積載率を計測
  • 2
    荷台の3Dデータと計測結果をクラウドに保存し、関係者で共有
  • 3
    誤差5%以内は同社の検証環境での結果で、荷姿や撮影条件により変動

目視による積載状況の把握を数値化

荷台にどの程度の空きがあるかを、目視や経験だけで判断していると、拠点や企業をまたいで比較しにくくなります。Rulerless Truckは、3次元計測アプリ「Rulerless」の空間計測技術を使い、荷室と積荷を3Dモデル化します。

算出するのは容積ベースの積載率です。荷主と物流事業者が同じ計測結果を見ながら、混載や荷姿の見直しを検討する用途を想定しています。

計測アプリとクラウド管理画面を組み合わせる

現場ではLiDAR搭載のiPhoneまたはiPadに計測アプリをインストールし、トラックの荷台をスキャンします。計測結果は3Dデータとともにクラウドへ保存し、PCのWebブラウザで確認できます。PC側の管理画面には専用ソフトのインストールは不要ですが、計測端末にはアプリが必要です。

同社は、独自アルゴリズムによる計測精度を「誤差5%以内」と説明しています。これは同社の検証環境における平均誤差から計算した結果で、荷姿や撮影条件によって精度は変動します。どの現場でも同じ精度を保証する数値ではありません。

9月24日の発表ではCSV出力による他データとの突合・分析も案内しています。一方、9月25日時点の公式サイトは分析関連の一部機能を順次提供予定としているため、導入時には利用できる範囲を確認する必要があります。

https://storage.googleapis.com/oproduct-bucket/articles/part/image/66145_1790330057.webp

スマートフォンによる計測からクラウド共有・CSV活用までの概念図。図内の数値は例示です。分析関連の一部機能は順次提供予定と案内されています。出典:三菱電機デジタルイノベーション

対応機器と料金条件

9月25日時点の公式案内では、利用条件は次の通りです。

項目内容
計測端末LiDARスキャナ搭載の対応iPhone・iPad
計測アプリRulerlessのインストールが必要
管理画面PCのMicrosoft Edge・Google Chrome
月額利用料拠点数に応じたオープン価格、個別問い合わせ
最低利用期間12か月
端末の用意自社で準備。持っていない場合は有償レンタルも可能

同じiPhone・iPadでも、LiDARを搭載しない機種は対象外です。利用予定の端末が対応機種に含まれるかを確認する必要があります。

クボタの有償トライアルと今後の計画

正式提供に先立ち、クボタの物流関連部門で有償トライアルを実施しました。発表では、担当者が実際の物流現場で運用可能なレベルの計測結果を確認し、改善検討や関係者間の情報共有に活用できる可能性を評価したと紹介しています。積載率の改善幅や削減額を示す事例ではありません。

今後は路線別・時期別の集計への対応や、積載率が低い便を把握して共同輸配送・運行計画・荷姿の改善を検討するための機能拡充を予定しています。

Q&A

Q. 積荷の重さも測れますか?

A. いいえ。容積ベースの積載率を計測するサービスで、重量を計測する機能はありません。

Q. 測定誤差は必ず5%以内ですか?

A. 5%以内は同社の検証環境における平均誤差から計算した結果です。荷姿や撮影条件により精度は変動するため、実際の車両や荷物で確かめる必要があります。

Q. どのスマートフォンでも使えますか?

A. LiDARスキャナを搭載した対応iPhone・iPadが必要です。計測アプリをインストールして使います。端末がない場合は有償レンタルも案内されています。

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O!Productニュース編集部

O!Productニュース編集部からのコメント

荷台の空き容積を同じ方法で記録できれば、荷主と物流事業者の話し合いを具体化できそうです。重量の指標とは異なるため、自社の荷物で精度を確かめ、既存の出荷・配車データとどう突き合わせるかまで検討したいですね。

引用元:PR TIMES

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O!Productニュース編集部は、IT・SaaS・AI業界のニュースをリアルタイムに解析・発信するメディアチームです。ビジネス向けのプロダクトに関する最新情報をなるべく分かりやすく簡潔にまとめてニュースを提供します。
「日本のすべての企業に、AIトランスフォーメーションを。」をミッションに掲げているGigantic Technologies株式会社によって運営されています。
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