対談 CONVERSATION

駐車場や空き店舗などの有閑スペースが物流倉庫に変身する!? GROUND株式会社がめざすスマート物流とは?

吉田直子

物流業界で急速に進んでいるテクノロジー化。その背景には、ここ数年で急激に成長したE-コマースの存在がある。消費者が1つのアイテムを通販でいつでもどこでも取り寄せることができる時代。大量で小ロッドのアイテムが行き来する時代に、倉庫ビジネスと配送の仕組みも、もはや従来通りにはいかなくなっている。AIやロボットを活用した物流改革は、今後どこまで進むのだろうか。物流施設の改革に取り組むGROUND株式会社の宮⽥啓友社長に、編集長・杉原が物流の未来を聞く。 ・コストのかさむコンベアとはさようなら ・めざすは物流倉庫のシェアリングモデル ・ロボット開発はビジョンを共有できるパートナーと

コストのかさむ
コンベアとはさようなら

杉原:いま、物流施設では、ハウスウェアデザインなどが進んでいる状況なのでしょうか。

宮田:突き詰めていうと、我々のPEER(ピア)(自律型協働ロボット)は、コンベアの代替にもなり得ます。いままではピッキング作業をしたら、かごをコンベアに載せて、梱包工程までガタガタ運んでもらうのが一般的でしたが、PEERは梱包工程まで自律的に移動しますから、コンベアが不要と言えます。実は、コンベアは1メートル40万円くらいするんです。物流施設を作ると必ずコンベアが必要なので、そこがこれまでは利益の源泉だったんですね。

杉原:それをなくすというのは、大変な戦いですね。

宮田:コンベアは施設の制約にもなります。メインストリームとしてコンベアが敷かれると、そこを横断できなくなるので、迂回する通路を作らなければいけない。でも、PEERのような自律型協働ロボットを導入すると、ビルの一室を物流センターにすることも可能です。従来は物流センターのための建物が求められたのですが、AIやロボットなどの先端テクノロジーを活用すれば、都心の地下駐車場、学校、百貨店、ガソリンスタンドなど、有閑スペースや資産を活用できる。アメリカではマイクロフルフィルメントセンターといって、小型の物流センターが少ずつイノベートされてきています。今後、物流業界には大きなパラダイムシフトが起こると思っています。1つの物流センターを作るために20億かけるという時代ではなくなっていくでしょう。

杉原:GROUNDさんの自律型協働ロボットですが、人間との協働がポイントではないかと思います。なぜ協働にフォーカスされているのでしょうか。

宮田:これはAmazonのジェフ・ベゾス氏も明言していますが、倉庫の完全自動化はあと10年は難しいと思います。仕組みとしては無人化できるのですが、やはり取り扱う商品の制約が出てしまう。ECで扱う商品は長尺のものもあれば、小さいものもあります。それを一つの概念で処理しようとすると、非常にムダが多くなる。なので、投資対効果が見合わない。ロボットが自動で次工程まで動いていくから、人は歩く必要はありません。ただ、例えばピンポイントでスカートをピックするというのは、ロボットにはまだできません。
このように人間が得意なこと、人間にしかできないことは人が行い、ロボットが得意なことはロボットに任せる、という協働という形が現時点では最も生産性を向上できると考えます。

人とGROUND社のロボットが協働する様子。作業者は同社のロボット「PEER」に付属するタブレットの案内に従い、指定の商品をピックアップする。

杉原:そうですね。SLAM(Simultaneous Localization and Mapping:センサーによって周囲環境を把握し、マップをつくりつつ、取得したデータをもとにロボットの自身の位置も推定する技術)で1センチ以内の誤差に収めるというのはとんでもない技術なので、キャリブレーションがかなりできていないと厳しいですよね。

宮田:工程ごとにロボットと人間の強みを分解して、人がやるべき作業、ロボットがやるべき作業を選別することが大切です。

杉原:つまり、ロボットと人間、双方のインテリジェンスやアビリティを掛け算しているんですね。補完ではなく拡張。これっていまの世の中にすごく合っていると思います。僕自身は今後ロボット化が進むことで、人間の本来使える時間が増えて、幸せだと思っているのですが、一方でAI化やロボット化で仕事を奪われると言うかたもいます。そこに協働があると、雇用が生まれるという考え方もできる。倫理的なバランスもいい。車もまさにそうで、自動運転化しても、やはりドライバーズシートには人が乗っていて、ステアリングがあるというのと同じではないかと思います。

宮田:近いですね。おっしゃる通り、物流業界の中を完全に無味乾燥なテクノロジーの世界にしていくという考えではありません。ECは伸びていますから、全体的に求められる人手は増えています。その中で、人がやらなくても良い過酷な労働や、業務・作業はロボットに任せる。こういった考えの下、物流業界を持続可能なものにしていくことが大前提です。

めざすは物流倉庫の
シェアリングモデル

杉原:宮田さんはやはり顧客ニーズというか、課題がかなり明確ですよね。今までご経験されたものが根幹にあると思うのですが、そういったご経験から起業を決意されたんですか。それとも、もともと事業のビジョンがあったのでしょうか。

宮田:楽天には7年間勤めたのですが、三木谷さんと一緒にずっとやってきて、Amazonと戦っていくうえでは、自社物流をやらないといけないという気持ちをもっていました。最終的には、当時は自社物流の構築を見送るという経営判断がくだされました。
オープンな物流プラットフォームの重要性と将来性は当時から強く感じていたので、1年準備をして、GROUNDを設立しました。創業メンバーも楽天時代の仲間です。

杉原:今後、AIがディープラーニングをしていった時に、どういう変革が起きますか? 例えば時間が圧倒的に短縮されることをめざしていくのか、それともまた違う展開がありますか。

宮田: ECは波動(物流量の偏り)が大きい業界です。週や月、年間を通した傾向もあります。アスクルは新年度の動きが大きかったですし、アパレルはクリスマスシーズンが伸びます。従来の物流投資というのは、会社の成長を見据えながら、この波動のてっぺんの部分をある程度想定してやっていきます。ですから、最初は投資した中で全体のキャパシティが6割くらいしかなくて、4割くらいはずっと空いている中で成長していきます。ということは、ムダがあるんです。一方で物流の設備は非常に流動性が高まっていて、先ほどの自律型協働ロボットなどを使った施設では、シェアオフィスしやすい。1つの建物の中に波動がかぶらないテナントを誘致すれば、ロボットや人を柔軟にシェアできる、あるいは建物自体も含めてシェアができる。最終的にめざしているのは、いわゆるサブスクモデルですね。利用・シェアした分だけ重量課金していく。もはや、そこでは自社の物量のキャパシティなんて考える必要はない。そこは、我々のAI物流ソフトウェアDyAS(ディアス)がブレーンとなり、様々な解析をして全体最適化を図ります、という形です。

杉原:まさにシェアリングエコノミーですね。一方で、いま、長崎でドローン配送が始まるなど、自動配送、遠隔操作の流れがあります。この潮流は、宮田さんから見ていい方向ですか?

宮田:いい方向ではあるのですが、物を運ぶ上でドローンやロボットを使う前に、やることはあると思います。例えば、ヤマト運輸が3年前に大きく一斉値上げしたのは、従来のCtoCの小包や宅急便が増えたのではなく、Amazonを中心とするECの物量がなだれこんできて、その需要予測ができないために、配車計画が立てられなくなったからです。なにが言いたいのかというと、配送会社に対してある程度精度の高い情報を提供できれば、彼らはそれに基づいて合理化ができるんですね。

杉原:ええ、間違いないですよね。

宮田:それができていない。我々がなぜサプライチェーンの真ん中の物流施設に力を入れているかというと、ひとつには上流工程のデータと配送側のデータが連携していないことで膨大なムダが起きているからです。国交省のデータを見ればわかりますが、実はドライバー不足といいながら、いま全国の営業車両の積載率は4割です。ですから、我々はDyASを使って、あるいは次世代物流センターを普及させることによって、出庫を精度高く予測し、その情報をリアルタイムに近い形で配送会社に対して提供していき、全体の最適化を進めていきたいんです。

ロボット開発はビジョンを
共有できるパートナーと

杉原:HERO Xの読者にはロボットを開発している人も多いので、ロボットで御社に参入できるか?ということが気になると思います。もしくは御社と一緒になにかやることは可能なのでしょうか?

宮田:実際にこのPEERという自律型協働ロボットを物理的に開発しているのは、中国の大手ロボットメーカーです。彼らはビジュアルスラムと制御系の技術に優れているので、本当に性能の高いロボットを開発できます。でも、我々はグローバルで主要なロボットベンチャーメーカーと接触しているのですが、99%物流現場では使えません。なぜかというと、ロボットエンジニアは物流のことがわからないからです。大事なのは本当に実務レベルで使えるものに仕上げられるかということ。彼らには物流の経験も専門知識もないので、我々はそのノウハウを提供する。おそらく、そういう開発になっていくと思います。

杉原:ということは、パートナーは特化した考え方を共有でき、かつ違いの強みを生かせる会社ということですね。

宮田:そうですね。例えばこの中国の企業はビジュアルスラムに非常に優れているけれど、右から左にピッキングするための技術はもっていない。じゃあ、ピッキングのロボットについては、アメリカのSoft Robotics社と提携する、という形ですね。

杉原:そのピッキングは、遠隔操作にならないんですか。

宮田:将来的には十分それは可能だと思います。

杉原:そうしたら、在宅の仕事になりますよね。

宮田:その通りです。そうすると、別に日本である必要もなくなる。

杉原:24時間回せますもんね。

宮田:それを監視するだけでも十分なニーズがあると思います。

宮⽥啓友(みやた・ひらとも)
株式会社GROUND 代表取締役社⻑/CEO
上智⼤学法学部卒。1996年 株式会社三和銀⾏⼊⾏。2000年 デロイトトーマツコンサルティング(現:アビームコンサルティング)⼊社。⼤⼿流通業を中⼼にロジスティクス・サプライチェーン改⾰のプロジェクトに従事。2004年 アスクル株式会社⼊社。ロジスティクス部⾨⻑として⽇本国内の物流センター運営を⾏う。2007年 楽天株式会社⼊社。物流事業準備室⻑を経て2008年 物流事業⻑就任。2010年 楽天物流株式会社設⽴、代表取締役社⻑就任。2012年 楽天株式会社執⾏役員物流事業⻑就任。同年フランスのフルフィルメントプロバイダAlpha Direct Services SASを買収し、マネージングディレクターを兼務する。2013年アメリカのフルフィルメントプロバイダWebgistixを買収。2015年4⽉ GROUND株式会社設⽴。

(text: 吉田直子)

(photo: 増元幸司)

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パリパラリンピック 還暦アスリート伊藤智也が狙う金

HERO X 編集部

パリオリンピックに続き間もなく始まるパリパラリンピック。前回の東京パラリンピックのクラス分け判定でまさかのクラス替えを余儀なくされた伊藤智也選手(バイエル薬品所属)が、本来のクラスであるT52に戻ることが決まった。還暦を迎えた伊藤選手が本来の土俵で目指すのはもちろん金メダル。開幕直前の伊藤選手に編集長杉原行里が話しを聞いた。

覆ったクラス分け判定

杉原:まずは、出場決定おめでとうございます。

伊藤:ありがとうございます。

杉原:調子は順調ですか?

伊藤:かなりいいです。先日の練習では風が結構強かったのですが、それでもいいタイムが出せました。

杉原:東京パラリンピックの時、試合前に行なわれたクラス分け判定で障害度の一つ軽いT53だと判定された時は我々はあまり心境を語らずにきたのですが、まさか、パリパラリンピックで再び元のT52に戻れるなんて、本当にビックリしました。

 

伊藤:僕も驚きました。まずこのクラス分け判定が分からない読者さんもいると思うので少し説明させてもらうと、パラリンピックは障がいの度合いによってクラスが分けられています。これはさまざまな障がいのある選手が競い合うパラリンピック独自のルールで、公平に戦うために設けられている制度です。僕が東京パラリンピックまで出場してきたのはT52というクラスでした。陸上競技の場合、Tはトラック、50番台は車いす競技を示しています。クラスは番号が小さいほど障がい度合いが重くなりますが、東京パラのクラス分け判定で、ずっと競技してきたT52ではなく、一つ障がい度の軽いT53と言われたんです。

杉原:連絡をもらった時は「えっ」て思いましたよ。よく分からなくて、涙もでなかったけど、言葉が出てこなくて、なんかやけにお互いに冷静だったよね。一つクラスが変わるだけで、高校生と小学生くらいの差があるのに、そこで戦わなければならなくなった。クラスが変わって、走ることもできないかもという中で、いろいろと交渉してくれて、なんとかT53で走るチャンスをもらったおっちゃん(伊藤選手)は本番、スタートからびっくりするくらいスピード出して走ってくれましたよね。

伊藤:チームのみんなが作ってくれたマシンをなんとか1秒でも長くテレビに映して欲しいとおもって、画角に残ろうと頑張った。後半はもちろんもう力が残っていませんでしたけど(笑)

杉原:一度クラス分け判定でクラス変更になると元のクラスに戻るのはまず無いとその時も聞いていたので、T53ではタイム的に難しく、パリパラリンピックは選考の時点で落ちるなと思っていました。ところがなんと今回、元のT52クラスに戻ることができ、出場を手にした。連絡を受けた時は「どういうこと!?」と思いましたよ。

東京パラリンピックの時には判定翌日に日本パラ陸上競技連盟が抗議文も出して、再検査もしてくれて、それでも判定はそのままT53だったから、T52に戻るなんて全く考えていなかった。

伊藤:僕も驚きましたよ。今回クラス分け判定に行き、判定してもらったところ、T52ということになり、元々のクラスで出場できることになりました。

杉原:しかし、なぜ戻れたんでしょうか?

伊藤:正しいジャッジをしてもらえたということじゃないでしょうかね。パリパラリンピックの出場権を獲得するためにはスイスで開催される大会に出ないといけない。でも、T53クラスだと、僕のタイムではそもそも出場する資格がないんです。クラス判定をもう一度してもらうため、身体状況を合わせた診断書や、それを証明する書類、MRIの画像診断などもつけて陸上競技連盟に提出しました。これを見て、クラス分けが必要かどうかを各委員会の方で審査になります。その時点で書類上ではどう考えても再判定が必要だろうということになり、IPC(国際パラリンピック委員会)に書類が送られました。

通常はここではねられることが多いんですが、IPCの方でもこれはクラス分けの再検討が必要だということになり、スイスの大会にクラス分けをメインに来てくださいということになったんです。ここで、T53のR(再度クラス分けをする必要があるもの)ということになり、クラス分けに参加することができた。

杉原:われわれRDSプロジェクトチーム伊藤は東京パラリンピックの後もクラス分けがどうあれ、伊藤さんを支えることは変わりなくずっと一緒に進んできた。チーム伊藤が結成したのがもう8年前になります。つい最近も伊藤さんを囲んでパラリンピックに向けての決起集会をやったんですが、誰一人欠けていない。変わっていなくて、変わったのはみんながジジイになったくらい(笑)。これだけ浮き沈みの激しい状況の中で、チームのメンバーが誰も離脱しなかったのは誇りといえば誇りですよね。

決起集会に集まったRDSプロジェクト チーム伊藤のメンバー。結成から8年、満面の笑みで伊藤選手を激励した。

金メダルは通過点
目標は培った技術の社会還元

伊藤:行里が代表を務めるRDSが束ねてくれているチーム伊藤のプロジェクトはパラリンピックのメダル獲得は一つの目標ではあるけれども、それが全てではないという方針で集まったメンバーです。僕がエンジンとして頑張ることで全ての車いすユーザーのためになることや、新たなモビリティ開発が起こることを当初から考えていた。東京パラリンピックでクラス変更を余儀なくされた一件があってもチームが離散しなかったのは、この指針があってみんなが全くここからブレなかったからだと思います。

だから僕も頑張って続けてこられたという面もあります。クラスがT53に変わって、毎回ビリを走ろうがチーム伊藤から任されている仕事に対するプライドは変わらなかった。どんなクラスであろうとそうしたプライドを持たせてもらえるだけのプロジェクトであり、そういうメンバーと一緒にやってこれたということがめちゃめちゃ大きかったと思います。

杉原:他のパラリンピック選手の間ではあまり見られないチームワークだと思っています。今伊藤さんが言ってくれたように、我々は金メダルだけを目標にするんじゃなくて、ここで培ったテクノロジーを一般社会に落とし込んでいこうねということをチーム発足当時から掲げていました。だからクラス分け判定で不利な状況になっても、僕たちは立ち止まることがなかったと思うんです。

伊藤:本当にチームのメンバー一人ひとりにちゃんと役割や責任が決まっていて、僕なんかは社会に落とし込んでいくための一番最後の役割なわけですよ。みんながそれぞれの技術、頭脳を持ち寄って作ってくれたマシンにのるわけです。社会に落とし込んでいくという目標で考えた時、レースでビリという結果で社会に落とし込んでいくのと、パラリンピック金メダルの技術だということで世の中に出るのとでは与えるインパクトが全然違うわけです。

チーム伊藤は最新テクノロジーを駆使して伊藤選手の最適なシートポジションを探った。

テクノロジーをもってしても、61才はビリなんや、ビリだけれどもパラリンピックは目指せるんやという発信になるのか、61才でもパラリンピックに出て金メダル取れるのか、スゲーなテクノロジーってという発信になるのかでは大きく違うと思うんです。僕が背負っている看板というのはやっぱりそこにプライドを持たなきゃいけないし、そこで頑張っているみんなの一つの結果を僕自身も求めたい。そこがチームワークの根源にあるからめげずにやれるんですよね。

杉原:今回、伊藤さんも年齢を重ね、前回の東京パラリンピックと比べても筋力や体力に変化も見られた。今の伊藤さんの力を最大限に出せるように計測をしていくと、シートポジションも変わってきましたよね。最高のマシンで走ってもらえるように技術チームも頑張っています。伊藤さんが頑張ってくれたおかげで我々の技術を世界にお披露目する舞台としてパリパラリンピックが用意されました。僕も現地に応援に行くので一緒に頑張りましょう!今日はありがとうございました。

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(text: HERO X 編集部)

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