世界の物流施設テック 週次ニュース

今週は、人の隣で機械をどこまで自律的に動かすかを決める話を軸に5本を選んだ。

米Agility Roboticsが9月15日、ヒューマノイド「Digit 5」を発表した。同社によれば、Digit 5は安全柵なしで人と同じ空間で働くことを前提に設計した最初の機種である。AIと複数のセンサーで周囲の人を検知し、状況に応じて、避ける・止まる・しゃがむのいずれかを選ぶ。次の動作は光と音で知らせ、人が近づきすぎた場合は本体の制御とは別系統の安全制御が作動する。可搬重量は約23kgで前機種比4割増、荷役の高さは約2.2mまで伸びた。90分の稼働ごとに充電は9分で済み、1日20時間超の稼働を見込む。

注目したのは仕様ではなく、安全の担保を機械側の制御で完結させた点である。従来は柵で人と機械を分け、人の動線を設計で縛っていた。Digit 5は、その線引きを機械の判断に移した。最高経営責任者のPeggy Johnson氏は「3年間Digit 4を顧客の現場で動かして得た要求に、そのまま合わせて作った」と述べている。Digit 4はGXO、Schaeffler、Amazon、トヨタのカナダ法人などで65,000時間を超えて稼働した実績がある。

機械をつくる側も量産に入った。中国UBTECHは9月12日、広西チワン族自治区の柳州市で年産1万台超のヒューマノイド工場を稼働させた。面積は14,000平方メートルで、10分に1台の組み立てを想定する。同一ラインで複数機種を作る方式を採り、荷降ろしや部材供給はヒューマノイド自身が担う。1台あたり2,000本を超えるネジの締結は協働ロボットが行う。供給の体制は整いつつある。

では、どこから手を付けるのか。Gartnerは9月17日、物流施設のAIを四つの段階で整理した。第一が従来型の最適化の高度化、第二が業務手順や例外対応の文書をその場で生成する生成AIである。第三は人の監督下で複数工程を推奨・部分実行するAIエージェント、第四は実際に荷を扱うフィジカルAIである。Gartnerは、要員予測や保管場所の割り当てなど実績のある用途から始め、順に広げるよう勧めている。

この四段階は、GROUNDが物流施設の業務成熟度を五つに分けて測るGPIMと対応する。Gartnerの第一・第二段階はGPIMの第2段階「可視化」と第4段階「最適化」に、第四段階のフィジカルAIは第3段階「自動化」にあたる。第三段階のエージェントだけが、GPIMの第5段階「自律化」の手前に位置する。重要なのは、Gartnerがこの第三段階に人の監督という条件を付けたことである。Digit 5が安全制御で引いた線と同じものを、Gartnerはソフトウェアの側にも求めている。どこまで機械に決めさせるかを人が決める。GPIMの第4段階と第5段階を分けるのは、この線引きである。

線引きの前に、確かめる場も要る。中国Geekplusは9月17日、デュッセルドルフに欧州初の試験施設を開設した。開所式にはGXO、DSV、LPP Logisticsなど150名超が参加した。パレット単位から棚単位までの搬送方式、ヒューマノイド、制御ソフトウェアを一か所で比べられる。導入前に方式を突き合わせる場を、供給する側が用意し始めた。

日本の物流施設に当てはめて考える。柵なしで20時間働く機械は、数年内に調達できるようになる。だが機械が増えるほど、決めるべきことは増える。メーカーの異なる機械と、人の手作業。この両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、どこから人が引き取るかを、工程ごとに線引きできているか。GROUNDのGWESは、この指示と判断範囲の設定を、後から足す機能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を流れる日本の物流施設では、この線引きの精度が生産性の差になると私は考えている。