世界の物流施設テック 週次ニュース

今週は、ロボットを何台入れるかという話を3本、入れた後に何が効くかという話を2本選んだ。

中国EC大手JD.comの物流子会社JD Logisticsは9月9日、今後5年間でロボット300万台、無人配送車100万台、配送ドローン10万台を調達すると発表した。私が注目したのは、台数よりも、同日に発表されたソフトウェア「Meta Brain 3.0」である。保管、輸送、配送の判断を一つに統合し、数億件の荷物の経路計算を数分から数秒に短縮した。300万台のロボットは、このソフトウェアの指示で動くことを前提に調達される。

欧州でも台数は増えている。ラック昇降型ロボット（ACR）を手がける深圳のHai Roboticsは、欧州のファッション小売が新設する物流施設に1,500台以上を納入する。仏Exotecの営業責任者Arthur Bellamy氏は、米国が外国製ロボットの輸入認可を厳格化したことで、中国メーカーの販路が欧州に向かうと見ている。補助金を受けた低価格品の流入も懸念する。ロボット単体は今後も安く、大量に手に入る。今週の3本はいずれも、この点で一致する。

では、入れた後に何が効くのか。Supply Chain Management Review誌に掲載されたNeal McGuckin氏の論考を選んだ。同氏はAmazonの中東・北アフリカ事業と英航空貨物会社IAG Cargoで実務を担った人物である。Amazonのロボット稼働台数は、2012年のKiva Systems買収を経て2025年に100万台を超えた。同年に導入した「DeepFleet」は、ロボット群の走行順序と経路を決めるAIである。機械を1台も増やさずに、走行効率を約10%改善した。100万台に達してなお残った最大の制約は、機械の性能ではなく、機械同士の動きの調整であった。

同氏の結論は、自動化には順番があるということに尽きる。まずトートやパレットの規格を揃え、作業を測定できる単位にする。次にその規格に合わせて搬送を自動化する。続いて変動の少ない工程を一つずつ機械化し、最後に全体へ指示を出すソフトウェアを導入する。設備を先に買えば、機械の間で荷物が滞留し、例外対応が監督者の処理能力を超える。正しい情報があれば手作業でも回る状態を作ってから自動化しなければ、欠陥がそのまま固定される。業務を整えないまま自動化することを、同氏は「automating the mess」と呼ぶ。

この順番は、GROUNDが物流施設の業務成熟度を測るGPIMの5段階と一致する。第1段階「体系化」で作業の手順と単位を揃える。第2段階「可視化」で進捗、実績、在庫、作業量予測を数値で把握する。第3段階「自動化」で定型作業を機械とシステムに移す。第4段階「最適化」では、在庫配置、動線、人員、配送をAIと数理最適化により決める。第5段階「自律化」で全体が人の判断を待たずに動く。同氏の言う規格の統一は体系化、情報の整備は可視化、工程ごとの機械化は自動化、DeepFleetは最適化に相当する。同氏が指摘する失敗は、第1・第2段階を飛ばして第3・第4段階の設備を買うことである。GROUNDが設備を提案する前にしかるべき段階を踏むのは、この省略を防ぐためである。

買い手の基準も変わっている。Apple出身のHamza Derbas氏が2024年に創業した米Maven Roboticsは、9月10日に1億ドルを調達した。車輪付きの台に2本の腕を備えたロボットが、店舗別の混載パレットを組む。大手消費財メーカーの選定では、既に製品化していた競合4社を退けて受注した。同氏が説明したのはロボットの性能ではなく、業務の範囲である。「ロボット単体の課題を解くのではない。WMSに接続し、トラックに荷物が載るまでを引き受ける」と同氏は述べた。現在は8台が1日16時間動き、稼働率は99%を超える。

日本の物流施設に当てはめて考える。ロボット、部品、学習データは今後も安く手に入る。差がつくのは二点である。メーカーの異なる機械と人の作業の双方に、一つのソフトウェアが順番と行き先を指示できるか。AIにどこまで判断させるかを、人が線引きできているか。この指示を出すソフトウェアなしに機械を増やせば、先に述べた滞留と停止が起きる。GROUNDのGWESは、この指示機能を他社ソフトウェアへの後付けではなく、製品の中核に据えている。人手不足が深刻で、多品種の荷物が同じ建屋で混流する日本の物流施設では、この機能の有無がそのまま生産性の差になると私は考えている。