世界の物流施設テック 週次ニュース

今週は、マテハンの性能ではなく、マテハンと人に指示を出すソフトの話を軸に5本を選びました。

ハイライトに選んだのは、ドイツの市場調査会社IoT Analyticsの報告書だ。物流施設の中で荷物を移動し、保管し、その流れを制御するための機器とソフトの市場は、2025年に960億ドルだった。同社は、2030年には約1,330億ドルになると予測している。このうちソフトの市場は2025年に63億ドルで、6つの大区分の中で最も速い年平均11.4%で伸びる。ここでいうソフトには、在庫と出荷を管理するWMS、マテハンに「次はどれをどこへ動かすか」を指示するWCS、受けた注文をどの順番でどう作業に割り振るかを決めるWESなどが入る。

同じ報告書は、WMSと自動化設備の間に、メーカーを問わずマテハンに指示を出すソフトが現れていると述べる。背景には、施設を運営する企業が、ロボットを買い足すたびにWMSとの接続をやり直したくないという事情がある。国際物流大手のDHLは、ロボット連携ソフトの米SVT Roboticsのソフトを使い、7か国の施設で新しいロボットを施設のシステムにつないだ。作業は数時間で終わり、SVTの技術者の立ち会いも要らなかったという。人員の配置と在庫の補充の順番を決める施設の管理者の仕事を、AIエージェント（自律的に作業を進めるAI）が引き受け始めていることも、報告書は傾向として挙げている。

マテハンに指示を出すソフトを自社で開発し、その上で動かしている施設が、英国にある。英THG Ingenuityの物流受託事業を担うTHG Fulfilは、スニーカー小売のFootasylum向けに、AutoStoreのロボット85台を使う施設を立ち上げた。AutoStoreは、積み重ねた容器の上をロボットが走り、容器を取り出す自動保管システムで、同名の企業が提供している。THG Fulfilは、着工前に8万回のシミュレーションを行い、ロボットと作業台の数を決めた。施設は9月14日に本稼働した。システムの稼働率は99.8%で、ピッキング作業台の数はFootasylumの従来の運営の半分未満だが、処理量は従来の212%になった。この施設のマテハンに指示を出すWCSは、THG Fulfilが5年かけて自社で開発したものだ。

マテハンを増やしたときに何が起きるかは、Amazonの例が示している。同社のロボットは100万台を超えた。狭い通路を多数のロボットが走るため、渋滞が起きる。同社は、渋滞を事前に予測するAIのモデル群DeepFleetを作って対処している。従業員の健康への影響を調べた研究もある。2025年に学術誌に載った研究は、Amazonの施設の記録を使い、ロボットを使う施設は従来型の施設より、重傷が40%少ない一方、反復動作による軽傷が77%多かったと報告している。共著者の教授は、軽傷が多いのは、ロボットが作業のペースを決めていることが一因だと見ている。

ロボット本体は、購入せずサービスとして借りる契約（RaaS）も含め、今後も手に入れやすくなると私は考えている。AutoStoreは今週、小規模事業者向けに、RaaSでロボットピッキングを提供すると発表した。IoT Analyticsは、報告書の中で、中国のメーカーが価格を下げて欧米に進出しているとも述べる。ロボット本体が手に入れやすくなれば、差がつくのは、メーカーの違うマテハンと人の作業に、一つのソフトが順番と行き先を指示できるかどうかだ。加えて、AIにどこまで判断を任せるかを、施設の運営企業が線引きできているかどうかも差になる。たとえば、トラックの到着が遅れたときに、人員の配置を変えるのはAIなのか、人なのか。この線引きがないままAIを導入すると、問題が起きたときに誰が責任を負うのか、運営企業にも現場にも分からなくなる。

マテハンに指示を出す仕組みがないままマテハンだけを増やすと、荷物がマテハンの手前で待たされ、マテハンが止まる回数も増える。Amazonが、渋滞を予測する専用のモデルを別に作らなければならなかったのは、その一例だ。GROUNDの製品GWESは、物流施設のマテハンと人に作業を指示するソフトを中心に作ってある。他社のソフトを後から組み合わせた構成ではない。日本の物流施設では、人手不足が深刻で、多品種の荷物が混ざって流れる。マテハンと人に指示を出す仕組みがあるかどうかが、生産性の差になると考えている。