対談 CONVERSATION

どうするポストコロナ時代!AIとロボットがもたらす物流イノベーション GROUND株式会社がつくる新たな潮流

吉田直子

現在、コロナウイルスの影響もあり、物流業界は激動の時代を迎えている。E-コマースのニーズが激増し、企業・個人間の取り引きが今までにないほど増えているにもかかわらず、労働人口の減少や、現場労働者の高齢化により、人手不足が深刻になっているからだ。そんななか、AIとロボットを活用し、物流業界に革命を起こそうとしているのがGROUND株式会社だ。同社がめざすのは先端テクノロジーを活用した物流施設の最適化だという。果たして、物流施設の中では、いま何が起こっているのだろうか。2015年に同社を立ち上げた取締役社長の宮⽥啓友氏に、編集長・杉原が、物流業界の課題と同社のミッションについてうかがった。 ・物流倉庫におけるロボット化、AI化の流れ ・ECの物流波動はプロでも先が読めない ・在庫の配置もAIで解析し最適化する

物流倉庫における
ロボット化、AI化の流れ

杉原:まず御社の事業を、読者の方にわかりやすく説明していただけますでしょうか?

宮田:我々がめざしているのは世界中の先端テクノロジーを活用して物流施設、つまり倉庫の運営を最適化することです。時代背景を説明すると、1970年代までは物流倉庫は主に港湾地域に限定されて建設されており、非常に閉ざされた世界でした。そこから高度経済成長下でフォークリフトが導入され、2000年代までその流れが続きます。2000年前後からはコンビニなどの小売流通が発展し、比較的きめの細かい物流作業が発生し、それに伴って物流施設の中でウェアハウスマネジメントシステム(WMS)、倉庫管理システムというものが使われ始めます。一方で、もともとは自動車のライン生産に供給するためのバックヤードとして誕生した、自動倉庫というものがありました。2010年くらいまでは、そのWMSと自動倉庫くらいしか、いわゆる倉庫を合理化する機器はありませんでした。ところがECの発展により、説明するまでもなく、物量が飛躍的に増加しました。物流施設での作業はもはや人手だけでは困難になり、ましてや日本は少子高齢化の中で、そもそも雇用が確保できない。ECという新しいインフラを支える物流と、業界の実情が大きくかけ離れてしまったのです。

杉原:顧客ニーズが間違いなく既知なのに、技術的なところが未知であるという状況ですね。

宮田:そうですね。そこで、ようやくそのギャップを埋めていくために、ロボット、AIというテクノロジーが注目・活用され始めました。製造業界から10年ほど遅れているのですが、電気自動車の普及によってリチウムイオンの単価が劇的に下がった結果として、我々が提供する物流ロボットも、ようやく投資対効果が見合うようになってきたという流れです。さらに、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)技術も進化し、原価の低下と技術の進展がちょうどいま交わったところで、次世代型物流施設というものが求められ始めている。AIなどの先端テクノロジーを活用していかに物流(倉庫)を最適化するかという、この領域を我々はめざしています。

GROUNDが中国のロボットメーカーと共同開発したAMR(自律型協働ロボット) 「PEER(ピア)」。倉庫内作業の「ピッキング」工程において、人と協働しながら作業支援を行うAMR(自律型協働ロボット)。

杉原:具体的には、どういう方法になるのでしょうか?

宮田:例えば、物流機能を有する事業者さんに対して、オープンな物流プラットフォームの構築・提供を目指しています。いわばOSですね。でも、例えばiPhoneのiOSはAppleだけのアプリケーションですが、我々はAndroid的なものを提供したいと考えています。

自律型協働ロボット「PEER」を使用したピッキング作業の様子。オーダーが入ると、ロボットは自ら対象商品が格納されている棚の前まで移動し、停止する。作業者は自分が担当するエリアで待機しているロボットを見つけ、タブレットの指示に従って商品をピッキングし、ロボットのバスケットに商品を入れるだけでよい。

杉原:要は参入障壁を低くすることによって、規模を広げていくということですね。あえてモノポリーされているiPhone型のiOSではなく、Android型を選ばれたのはなぜですか。1970年からの流れがあって改革が起きにくい潮流があったからなのか、それともほかに理由があるのでしょうか。

宮田:2つ理由があって、ひとつはどのような形であれ、EC・物流のリーディングカンパニーであるAmazonに対抗しなければならないということです。彼らはフィラデルフィアに500人以上のデータサイエンティストとエンジニアを集めて、物流オペレーションを高度化するための技術開発を行い、毎年1兆円もを物流へ投資しています。まさにアップルがiOSを囲い込んでいるように、自分たちの物流オペレーションを高度化して独占しています。そんなことは、一企業にはもはやできません。そう考えると、おそらく産学官や民間連合などの、ゆるやかなコンソーシアムでオープンなプラットフォームを作ってAmazonに対抗しないと、技術的にも追いつかないし、投資規模としてもかなわない。

杉原:そうですね。まず、マスが違いますよね。

ECの物流波動は
プロでも先が読めない

宮田:もうひとつは、楽天に勤めていた時にめざしていた構想をクラウドで実現したいという想いがありました。EC物流は、車や白物家電を製造する上での製造物流とは全く違います。例えば、製造業の部品を提供するための物流は、生産計画に基づいているので、明日どれくらいの物量を工場に供給すればいいかわかっている。一方でECはダイレクトに消費者に対して商品を供給するので、例えば、●●スーパーセールで明日どれくらいの物量があるのかは、社内の市場のデータ解析をする専門チームをしても読み切れないんです。

杉原:そうなんですか? 結構読んでいるのかなと思っていたのですが。

宮田:読めないですね。物流ハブをどこに置くかというのも空ぶりになったりと、非常に難しい。それに加えて、ロングテール化の問題があります。つまり、ECでは販売機会の少ないニッチな商品でも色やサイズなどを幅広く取り揃える戦略が主流となっています。ユーザーとしては非常に便利ですが、届ける側は必ずこれを在庫しておかなくてはいけない。こういった消費者ニーズの複雑化・高度化などに伴う様々な制約が生まれる物流を最適化するには、従来の倉庫や物流センターの設備だけでは、もはや成り立たず破綻寸前にあります。こういう非常に高度で複雑な判断が伴い、かつ制約が厳しいオペレーションに対して、あらかじめ予見することはそもそもできない。予見できないから、変化や異常をすぐに察知して、異常に合わせられる、そういう柔軟な仕組みを我々は作っている。必ず前提条件は崩れるものということに基づき、ロボットもAIソフトウェアも開発されています。

杉原:そのアルゴリズムの変数の作り方は異常と変化というところから始まっていて……。

宮田:まさにそうですね。それをいかに迅速に察知して視覚化できるかということをめざしています。

杉原:面白いですね。大手物流事業者でさえできなかった、もしくはまだ難しいところを、物流の部分からディープラーニングさせてコントロールしていくという考え方ですよね。

宮田:そうです。いま、いわゆる購買データと物流センターの在庫の配置の連携は全くとれていなくて、完全に分断されているのが現状なのですよ。

杉原:医療と製薬会社の関係にちょっと似ていますよね。その分断されているものに、歩み寄っていくという考え方に近いのでしょうか。

宮田:そうです。連携を真ん中の物流施設から実現していく。それが、我々が開発しているインテリジェントロジスティックスというソリューション全体、次世代型物流施設の基盤です。PEERという自律型協働ロボットも開発していますが、そのロボットの持っているロボットコントロールシステムと、事業者が使っているウェアハウスマネジメントシステムを、全部ミドルウェアでつなぎこむんですね。そして、つないだものをすべて「Intelligent EYE」というダッシュボードで可視化していくのです。

在庫の配置も
AIで解析し最適化する

宮田:いまの物流センターは、いまだにホワイトボードに進捗を書いて、勘と経験をベースに人を配置しています。我々はそういったものを、可視化していく。自社開発したDyAS(ディアス)というAI物流ソフトウェアは、在庫やPOSデータなど事業者が有する様々なデータを集計・分析し、例えば明日販売する予定の商品を手前に持ってくるとか、明日はサプライヤーから通常より1.5倍くらいの商品が入ってくるから人とロボットをそれぞれどれだけ配置するかを、AIを使って計算・シミュレートし、可視化ツールのIntelligent EYEを通じて現場の管理者に示す。こういった仕組みを、いま構築し始めています。

同社がオリジナル開発したAI物流ソフトウェア「Dynamic Allocation System(DyAS)」。物流倉庫における業務ナレッジや内部・外部データを蓄積・解析し、流施設管理者の意思決定をサポートすることにより、在庫保管効率や物流作業効率を向上させる。

杉原:ということは、このIntelligent EYEとDyASが基本的には核となっていて、実は御社のPEERとかButlerとかのロボットに関しては、アウトプットとしてはほかのものでもいいわけですよね。

宮田:そうです。現場のロボットは、デバイスでしかありません。中長期的には我々はロボットの開発ステージからは離れ、ロボットの仕組みに様々なものを接続・最適化させていくことにより注力するつもりです。

杉原:ロボット化のほうに行くのであれば、圧倒的な資金力とマスプロダクションが得意なところとの競争になってしまうから、コアのビジネスをやっていくということですね。僕らも実はいま、御社と本当に同じような考え方をしているんです。歩行解析ロボットに取り組んでいるのですが、ユーザー側はカメラがあれば、僕らのほうのフィジカルバンクにアクセスできるんですね。

宮田:最終的にはETLポータルを通じて、いかにデータを取得できる仕組みを作るかという方向ですよね。その礎を我々は作っています。スーパーはある程度、野菜、精肉とカテゴリごとに商品がありますが、物流施設は必ずしもそうである必要はない。ポピュラリティと言うのですが、あるものと別のものがセットで買われる傾向があるとしたらAIが分析して、カテゴリが違っても、合理化を考えたときには隣同士に配置してもいいわけです。

杉原:実は消費比率が全然違うから、ティッシュペーパーと洗剤を一緒に買うわけないですもんね。

宮田:そうです。ドラッグストアでは同様のカテゴリで陳列していても、物流施設内はそうある必要はない。ましてや違うブランドやメーカーが混ざっていても全くかまわないわけです。そういう考えに基づいて、あくまでも出荷するうえでの生産性、どのような配置をすれば最短時間で処理ができるのかをAIを使って解析・シミュレートしています。

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。

(トップ動画:https://www.youtube.com/watch?v=GK43OBRCzOI

(text: 吉田直子)

(photo: 増元幸司)

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対談 CONVERSATION

2030年にはロボットが働く世界が浸透している!?

富山英三郎

1980年に提唱された「テレイグジスタンス」という概念が、2020年ついに商業化の第一歩を踏み出した。コンビニの陳列からスタートする最新の在宅勤務は、この先どのような広がりを見せるのか? テレイグジスタンス社CEOの富岡 仁氏と、弊誌編集長・杉原行里による対談。


対談の前に、「テレイグジスタンス」について簡単に解説しておこう。「遠隔存在」「遠隔臨場」とも訳される「テレイグジスタンス」は、東京大学 名誉教授であり工学博士の舘 暲氏が1980年に提唱した概念。簡潔に言えば、人間がロボットの身体を操作し、自分の身体と同一のものとして行動できるようにする試みだ。館教授が考える最終ゴールはまだ先だが、約40年の研究成果により、かなりの進化と実現性を帯びてきている。そんななか、2017年に同研究の社会実装(商業化)を目的としたテレイグジスタンス社が設立された。富岡 仁さんは、その会社の共同創設者でありCEOである。

「ロボットが人間の仕事を奪う」
というのは誤解

杉原 一般的に、ロボティクスやAIの話になると「人間の仕事を奪うんじゃないか?」という議論になりやすい。意味がわからないと僕は思ってしまうんですけど・・・・。技術の進化によって、人間が無理してやらなくていいことをやってくれるわけで、そのぶん時間に余裕ができるのはいいことだと思うんです。

富岡 誤解を恐れずにいえば、本来仕事というのは意義深いものであり楽しいもの。また、そうあるべきだと思います。なので、単純作業の部分はどんどんロボットにお願いしていけばいい。それがうまく社会に浸透して、最終的に「不労」の世界が生まれるのがベストだと思います。

杉原 高齢化社会のなかで、荷物を持つことすら大変な人が増えている。そういうなかで、パワードスーツのようなものだったり、自分の擬態が動くというのは重要になってくる。なぜなら、ロボットはいくらでも壊れていいわけで、人間が壊れることと比較してはいけない議論だから。

富岡 まさに「マスター・スレイブ」の関係ですよね。

杉原 そう。人間は多くの時間を仕事に費やすわけなので、そこの質を上げるような柔軟な考え方は必要ですよね。

富岡 会社が導入することの怖さがあるのかもしれないですが、個人が自分のために導入するようになれば変わるかもしれない。

杉原 ちなみに、この9月に第一弾として導入されるコンビニの店舗は「完全無人化」ではないんですよね? *1)

*1) 9月14日〜現在「ローソン Model T 東京ポートシティ竹芝店」にて導入

富岡 店員もいます。遠隔化、無人化される業務は全体の2〜3割程度です。

現在、産業用ロボットは
年間100万台という小規模な世界

杉原 『Model T』に関して、そもそもの発想のきっかけは何だったのですか?

富岡 ロボットの世界って、外から見ているとすごく景気が良さそうに見えるじゃないですか。でも、年間の台数ベースで言えば、クルマは8000万台、テレビは2億台、スマホは3.5億台も世界で売れているのに、産業用ロボットって60万台しか売れてないんですよ。

杉原 世界でそれしか需要がない!? 意外な気もしますが、よく考えると一度導入したらそんなに頻繁に買い換えないですしね。

富岡 主に自動車と総合電気の工場のなかでしか使われないから市場規模に広がりがなく、産業の成長スピードも相対的に低い。結果、異なる知見を持った優秀な人材も流入しないんだと思います。そう考えると、工場の外の世界で「モラベックのパラドック」(*2)を解くことは、この産業が爆発的に成長するためには本当に大事なんですよ。自分が生きている間に、せめて自動車並みの産業規模にしたい。そういう意味で、フォードのTモデルとかけて『Model T』にしたというのもあるんです。

*2) 高度な推論よりも、1歳児でもできるような感覚運動スキルの方が多くの計算資源を要するという問題

杉原 なるほど、世界初の量産化大衆向け自動車になぞらえているんですね。今後、『Model T』のような、ロボティクスを遠隔操作することによってもたらされる+αのプログラミング、位置情報、スキャン、画像認識というものを、エンターテイメントやゲームの世界に取りいれたら、すごいことになりそうだなと思いました。

富岡 そういうアイデアが欲しいんですよ! 僕らはまず「BtoB」からですけど、将来的に大きくさせるには「B to C」で革新的なコンシューマープロダクトを作りたいんです。

杉原 それならば「教育」じゃないですかね。早い段階で遠隔操作ロボットに触れさせることが「財産」になる。もしかしたら、子ども発信で生まれるかもしれない。あとは「医療」の世界ですよね。

富岡 ロボット版キッザニアとか面白そうですね。

2030年には「拡張労働力」が
浸透している!?

杉原 それやりたいですね! ちなみに、「テレイグジスタンス」を含めた遠隔ロボット、アバターの世界は進化のスピードが飛躍的に上がっていると思いますけど、10年後はどれくらい成長していると思いますか?

富岡 う~ん、不確定な部分もありますが・・・。2030年には、ロボットを通じてどこからでも物理的な仕事ができる「拡張労働力」というものがひとつの労働形態として浸透していてほしい。でも、遠隔操作だけでは進歩がないので、「遠隔制御」から「自動制御」へと進化していたい。それは「オートメーション」の世界です。そのためにも、人の動作データ、とくにロボットのジョイントデータ(関節のデータ)を集めたい。

杉原 そういう動きは、ロボット業界では一般的なんですか?

富岡 まだそこまでではないですね。ジョイントデータを学習させるコンセプトはあっても、まだ誰もやっていない。僕らもどうすれば実現できるかを考えている段階です。

杉原 いまはまだ、ガンダムのように人が乗るロボットをイメージしている人が多いし、そこを実現させようとしている方々も多い。それはそれで間違っていないですが、そのイメージしかない人は、新しいロボットを見てもがっかりして帰るだけなんですよね(笑)。でも、この『Model T』はそれがない。アンテナの高い人はすぐに注目するだろうし、中間層も「稼げるかも」って思ってくれそう。

富岡 そう言っていただけると嬉しいですね。

杉原 こうなると、今後はロボットの世界も「細分化」されていくんでしょうね。モビリティのなかに、車、自転車、バス、飛行機があるように。

富岡 一般論としては、「アクチュエータ」(*3)の高出力化と小型化を同時に達成することや、減速機やマシーンビジョンの進化がポイントになると思います。産業用のロボットは、工場で使うことが前提だから大型なんですよ。しかも、工場の外の世界でまだ誰も「プロフィットポイント」(利益ができること)を証明してないから、本気で小型化を目指しているメーカーも少ない。そこを証明できれば、手だけで20関節くらいあるものも作れるので細かい作業ができる。

*3) エネルギーを機械的な動きに変換し、機器を正確に動かす駆動装置

杉原 来年のCES(*4)あたり、各ブースが「関節系」とか言ってたりしてね。

*4) 毎年1月にラスベガスで開催されるコンシューマー・エレクトロニクス・ショー

富岡 あとは、板金に変わるような素材ができるといいですね。また、コクピット側も弊社では、いまのところVRでロボットを操作していますけど、本当はBMI(*5)などでやりたい。まだ侵襲性の問題がクリアできず、ノイズも多すぎて現実的にはできないですけど。

*5:ブレイン・マシン・インタフェース。脳波を読み取り、考えただけでロボットが動く操作方法のこと

杉原 先ほど「減速機」の進化というお話が出ましたが、車でもアクセルよりもブレーキが難しいんですよね。ついにロボットも制御の時代が来たんですね。さて、話が逸れてしまいましたが、「テレイグジスタンス」としてはまずはコンビニから『Model T』の運用をスタートされると。現時点で言える範囲はそれくらいですか?

日本では、館内の
ラストワンマイル・デリバリーが狙い目

富岡 具体的な取り組みでいうと、大手のCVSからスタートします。その後は、スーパーやドラッグストアと小売りを中心に広めていきたいです。同時進行で、もう少し重めの物体を扱う業務、例えば物流分野を考えていく感じですかね。

杉原 物流はどんどん無人化していくでしょうね。「ドローン vs. ロボット」みたいな時代がそこまできている。あとは、日本郵政が始めましたけど、オフィスとか館内のデリバリーはもっとできると思うんですよ。

富岡 それは僕もそう思います。

杉原 タワーマンションとかに住んでいると、宅配業者がピンポーンとやってきても、それから30~40分来ないときがある。というのも、マンション内の各家庭を回っているから。その間、風呂にもトイレにも行けなくて、出かけることもできず困るんですよね。あれならば、時間指定をしてロボティクスが各部屋を回ってくれたほうがいい。

富岡 それは本当にやりたい! 館内のラスト・ワンマイル・デリバリー。

杉原 日本の場合、ラスト・ワンマイルのほうが現実的ですよね。そこはぜひ一緒にやりましょう! 今日はありがとうございました。

■プロフィール/富岡 仁
テレイグジスタンス株式会社 代表取締役CEO、CFO兼共同出資者。
スタンフォード大学経営大学院修士。2004年に三菱商事入社し、海外電力資産の買収などに従事した。2016年にジョン・ルース元駐日大使らとシリコンバレーのグロースキャピタルファンド「Geodesic Capital」を組成し、SnapchatやUberなどへの投資を実行。東京大学の舘名誉教授のテレイグジスタンス技術に魅了され、2017年1月にテレイグジスタンス株式会社を起業。

(text: 富山英三郎)

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