写真からHSコードを特定するモジュールを開発中。AIによる差が激しい

HSコードを特定する、特に写真で写したもののHSコードを特定することを考えています。

例えば、こんなもの。

お分かり頂けると思いますが、DAMのカラオケシステムのスピーカーですね。

まず最初に、あるAIを使いました。

結果はこちら。

推定されるHSコード(HS2022)

推定6桁コード品名(英語)適用理由推定精度
8518.22Loudspeakers, multiple-type, mounted in the same enclosure写真の箱形スピーカーはウーファ+ツイータ等複数ドライバを同一キャビネットに収めたカラオケ用拡声器と推定されるため。「拡声器(エンクロージャーに取り付けてあるかないかを問わない)」を規定する8518項中、複数型を規定する8518.22が最適。75 %

参考:単一ドライバ構成なら 8518.21、キャビネット無しの裸ドライバなら 8518.29。スタンド単体を別送する場合は「部分品・付属品」として 8518.90 に分類される可能性があります。


判定の根拠

  1. 第85類 8518項の範囲
    • 「拡声器(エンクロージャーに取り付けてあるかないかを問わない。)」を包含し、さらに号注で単一型(-21)、複数型(-22)を明示。
  2. 写真から読み取れる形状・用途
    • DAMブランドの業務用(カラオケ)スピーカー
    • 前面にバスレフポートが2口、ウーファと高域ドライバの2way構成が一般的。
    • エンクロージャー(箱)に組み込み済みで、外付け三脚スタンドに設置。
  3. 通則の適用
    • 通則1:項・類注に従い8518項が優先。
    • 通則6:号レベルでより具体的な「複数型拡声器」を選択。

ちゃんとDAMのスピーカーと特定しています。

HSコードの特定自信の割合は75%と控えめ。

そして、違うAIを使ったところ、判定の毎に答えが違いました。

・電子たばこ

・電気ケトル

・革製ベルト

・色鉛筆

どんどん遠ざかっている気がします。

判定するHSコードは99%の確率で自信があるそうで、使えませんね。

今の時代は、AIもきちんと選択をする必要がありますね。

HS Code符番のAIモデル:3つめ

ChatGPT、Gemini、に続いてどれがいいかを定めるために3つめのモデルを試しています。

AIエンジンとしては新しいと言っていいのか分かりません。

Perplexity AIです。こちらは、上記のモデルでも使われるAIを選択して使うことができます。(サブスクをした場合)

Xの最新のGrok 4も使えます。また、Claudeも使うことができます。

これらの違いが結果にどう影響を当たるかを見ようと思っています。

AIによるHSコード符番システム

先日から、お話ししているAIを使ってのHSコード符番システムですが、割とこなれてきました。

現在二つのプラットフォームで開発し、正確性などを比べています。
・ChatGPT
・Gemini

FTA-BPOサービスでの活用に限定するか(つまりは、外部には提供しない)か、ビジネスとして展開するかは思案中です。

当然、結論は皆さんのご興味次第であります。

他にもHSコードのAIはありますが、当方は、専門家の知見を組み込んだ内容となっています。

ご関心のある方、こちらからお知らせ下さい。
・競合となる方からのご関心には返答しないこともありうることをご理解下さい。

HS Code Finder 2の機能追加

今やっているAIのHS Code Finder2ですが、商品説明用の写真、ファイルを追加できるようにしました。

例えば、このような写真だけを示してHSコードを問いました。

こんなように、単なる魚の写真で魚の品種を特定、それを元にHSコードを推論します。

有能ですね。

AIによるHSコード符番:続報2

HS Code FinderをChat GPTを使って作成を試みています。

このバージョンはバージョン2として先のモデルとは別に作成しています。

それとは別に、Geminiでもモデルができないかをトライしています。

ChatGPTと違い、GeminiはAIモデルのレベルの違いがありますが、無料で作ることができます。
 

モデル事の優劣比較をしていきます。

AIによるHSコード符番GPTs

最近の投稿は、AIがらみばかりですいません。

作ったGPTsをHSコードのプロの方に使っていただきました。

判定が間違っている例を出していただき、感謝しています。

これからこのモデルに対してプロのご意見を伺ってチューニングしていきます。

ロジスティックのAI-powered HS Code Finder (続:他にない強み)

ロジスティクスのAIを使ったHSコード附番ツールは、他にはない強みが必須です。

このツールでは、税関が提示する情報を基盤としつつ、ロジスティックとして長年培ってきた独自の情報もソースとして活用しています。具体的には、当社を支援いただいているHSコードのプロフェッショナルによるセミナー資料、Web学習ツール、コンサルティング時の資料など、現場から生まれた貴重な情報を積極的に取り入れています。

これらの独自ソースを加えることで、ツールの精度はさらに向上し、より実用的なものとなります。

引き続き、開発に尽力してまいります!

ロジスティックのAI-powered HS Code Finder

ロジスティックのAIを使った、HSコード符番ツールを作成中であることをお話ししました。

企業が作るAIを用いたHSコード符番ツールは、

 ・ 企業の対象の材料、商品に限定

 ・ 企業の持つ情報を用いて、HSコードを符番

 ・ (多分)ピンポイントでHSコードを提示

するものであると感じています。

立場の違いがあるので、同じものを作ること、特にピンポイントでHSコードを特定するのは、初手では難しいと考えています。

私が作るのは、

 ・ 広くHSコードをカバー

 ・ 曖昧な検索から始まって、可能性のあるHSコードを提示。その妥当性もAIにより提示

 ・ より正しくHSコードを特定するためのポイントを提示

するものにしています。

例えば、「ガスケット」を調べると、現段階ではこのような答えを出します。

推定HSコード

4016.93 (加硫ゴム製ガスケット・ワッシャーその他のシール)

わかりやすい解説

  • 40類は「加硫ゴム製品」を扱います。
  • 4016項は「その他の製品(加硫したゴム(硬質ゴムを除く。)製)」で、その中の 4016.93号が “ガスケット、ワッシャーその他のシール” と明示されています。
  • 合成ゴム/天然ゴム、形状の違いを問わず、金属を含まない単一のゴム製ガスケットはここに分類されるのが原則です。
  • 実務上も、イソプレンゴム製やNBR製の円形フランジガスケットを 4016.93 へ分類した事例が示されています。

確からしさ(推定精度): 60 %

ご提示いただいた情報が「ガスケット」という一般名のみのため、材質・用途・構造が不明です。代表的なゴム製であれば上記コードである可能性が高いものの、次のような条件で別コードになる点にご留意ください。

主な材質・構造代表6桁HSコード補足
プラスチック(シリコーン樹脂など)3926.90“その他のプラスチック製品”として扱われた事例あり
金属単体(鉄鋼・銅等)でワッシャー形状7318.21(鉄鋼)7415.21(銅合金)座金(ワッシャー)として分類
金属+非金属の複合(メタルシート+非金属芯など)8484.10 / 8484.90金属と他材質の複合品やセット品は 84.84 項へ
アスベスト繊維を含むもの6812.99 など68類 “石綿製品”
未加硫ゴムシート状(加工途中)4008.21 など素材の段階であれば 40.08 項のシートに該当する例

次のステップ(精度を上げるために教えてほしいポイント)

  1. 材質:ゴム・プラスチック・金属・複合材 など
  2. 用途/機械名:自動車エンジン、配管フランジ、冷蔵庫用など
  3. 構造:単層? 金属シート+フィラー? セット販売か?

これらを教えていただければ、9桁統計番号まで含めてさらに的確なコードをご提案できます。

といった可能性を絞り込む答えを出してくれます。

問題はどの様に精度を上げるかですね。

使ってもらって、その精度を上げたいと思います。

AIをFTA-BPO業務に活用できないかトライアル中

企業の中では、HSコード符番にAIを活用を始めています。

私もAIが活用できないかをトライアルし始めました。

今の作成状況は以下の様なものです。(4色ボールペンを検索)

通常のchatGPTでは以下の様な結果でした。

私のトライしているchatGPTを試してみたい人は以下へお教えください。

info@logistique-inc.com