だが、こうしたモデルの最大の難点は倉庫を閉鎖し改修する必要がある点だ。Kivaが広く普及したのは、アマゾンが世界中に自社倉庫を展開する企業であることに起因する。中国ではEC最大手アリババグループが倉庫保管大手の「三通一達（中通、申通、圓通、韵達の4社）」などと提携しており、アマゾンに似た形態のEC大手「京東集団（JDドットコム）」も倉庫面積に限りがある。つまり、国内の倉庫市場は異なる勢力間で分断されており、アマゾンのように画一的に普及させることは難しい。

（京東ソーティングロボット：「京東物流（JD Logistics）」）

アマゾンと同様に自社倉庫を持つ京東を例にとると、2020年時点でロボット倉庫は約70カ所で、上海の無人倉庫1カ所に配備されるロボットでも1,000台余りしかない。中小規模の倉庫に至っては最初の倉庫の改造からして敷居が高い。粗利益率の低い物流倉庫業界はキャッシュフロー経営であり、中小規模の倉庫はコストのかかるロボットの配備に積極的になりにくい 。

2018年、グーグルと米半導体大手「エヌビディア（NVIDIA）」出身の蒋超氏が「炬星科技（シリウスロボティクス）」を設立した。同社は、棚を動かす代わりにAMR（自律走行型ロボット）が商品が収められた棚に作業スタッフを誘導し、スタッフが必要な商品を棚から取り出しAMRの箱に入れた後で一般的な仕分けエリアに運ぶ方式を採用した。同社はこれを「ピッキングと同時に仕分けする」人間とロボットの協働モデルと呼ぶ。

こうしたモデルの下ではAMRの役割は移動及びピッキングの指令だけであり、炬星科技の製品形態は非常に単純であると同時にコストコントロールも可能だ。具体的には、同社のシャーシは自社開発の高性能センサーLiDAR（ライダー）、カメラ、ミリ波レーダーを備えており、中央に棚が設置され上部のタブレットPCがピッキング情報を表示する。

（写真：炬星科技の⾃律⾛⾏型ピッキング補助ロボット）

これらの製品も、目下最も人気のあるSLAM（自己位置推定とマッピングの同時実行）レーザーナビゲーションを使用する。導入時に現場を一周するだけでタブレット上に倉庫の2D平面図が作成され、各棚、荷箱及び通路の具体的な位置を確認できる。倉庫システムに接続した後、AMRはリアルタイムの注文状況に基づき最適な走行ルートと仕分け順序を計算する。炬星科技のピッキングソリューションは、純粋な人手に頼る倉庫に比べ効率が2〜5倍向上している。

蒋超氏は、作業効率の向上に加え「ピッキングと同時に仕分けする」モデルの価値はデータの掌握にあると語る。炬星科技のソフトウェアシステムは、商品が棚に置かれるたびに一つ一つのSKU（商品の最小管理単位）の配送状況を把握して仕分けプロセスを最適化できる。

たとえば、独身の日（11月11日）に開催されるECセールイベント「双11（ダブルイレブン）」の期間中、ほとんどすべての倉庫が大量の小包の処理に直面する。炬星科技は、Eコマース3PL（サードパーティーロジスティクス）の「美創雲倉」（主に新しい国内化粧品ブランドcolorkey珂拉琪にサービスを提供）、国産下着ブランドの「GOSO香蜜閨秀」、物流会社「中通雲倉（ZTO CWST）」などのEC向け倉庫にサービスを提供しており、注文数の増減に応じて棚を設置しているエリアごとに必要なAMRの数を調整できる。

こうしたモデルは海外市場で最初に実証されており、炬星科技も設立から3年の間は日本と韓国市場で事業を展開し、2021年になって中国で事業を始めた。

三菱商事の事業部長は2018年、炬星科技のチームが他社のようなアニメーションシミュレーターによる抽象的なデモンストーションや煩雑なROI（投資対効果）算出等もなく1日でAMRの準備を終えたのを見て、即時に購入を決定した。

炬星科技の主な市場は日本と韓国であり、2021年の世界での出荷台数は500台を超え3年連続で黒字を達成している。炬星科技は非常に低いハードウェアのコストと「すぐに使える」ユーザー経験を武器に、設立間もないにもかかわらず物流ロボットの倉庫保管分野で数少ない黒字企業の1社となっている。2000万ドル（約27億円）を調達した最新のシリーズBの資金調達では、動画投稿アプリTikTokを運営するバイトダンス（字節跳動）がリード・インベスターとして出資している。

（炬星科技の過去の資金調達　図：鯨準）

(翻訳・大沢みゆき)

Syriusは2018年5月に設立され、物流倉庫向けのソフト・ハードが一体化したAMR（Autonomous Mobile Robot、自律移動ロボット）ソリューションを専門とする。同社は2018年7月にエンジェルラウンドの資金調達を行い、2018年末に試作機を発表、2019年初頭にシリーズAの資金調達を行った。2019年中にロボットの量産化を実現し、深圳にある生産ラインは1週間で40台のロボットが製造可能。2019年11月に海外の企業と契約し、現在三菱商事や日本の物流企業「株式会社関通」に製品を供給している。

SyriusのAMR

同社総経理の羅璇氏によれば、AGV（Automated Guided Vehicle、無人運搬車）は中国の物流倉庫で広く使われているが、中央制御装置による一元的な管理が必要で、ロボットがクラスターごとに作業するのに適していないという。また、AGVの導入には倉庫のレイアウトの大幅な変更が必要となり、コストを慎重に計算する必要がある。それに対し、AMRは環境に応じて移動ルートを自律的に計算し、障害物を回避することができるため、分散型のクラスターという形で作業が可能だ。倉庫レイアウトの大幅な変更も不要で、導入コストはAGVの1/4で済み、8～10カ月でコストを回収できる。SyriusのAMRは10万元（約150万円）/台以下と安く、最小6台から導入でき、在庫の変動により随時数を増やすこともできる。

作業中のSyriusのAMR

SyriusのAMRはクラスター管理にも適している。すべての設備が4G通信により管理システムとつながっており、各機が分散型のデータベースを構築し、それぞれの環境に適した動きをすることで、システムのフレキシビリティを向上させている。さらに、蓄積したデータを分析することで、倉庫レイアウトの最適化、物流と商流のデータの融合など、より幅広いサービスを展開することも可能になるだろう。Syriusがすでに外部パートナーとEC向けの小型倉庫の開発について協議中との情報もある。

Syriusが提示したデータによれば、全世界の物流ロボットへのニーズは急増しており、2017年時点で11億ドル（約1200億円）だった市場規模が、2022年には70億ドル（約7500億円）になる見込みだ。そのうちAMRへのニーズは50%以上を占める。しかし、中国国内ではまだコストの観点から導入に踏み切れない企業が多いため、Syriusは優先的に海外市場に取り組んできた。海外市場でノウハウとブランド力を蓄積し、キャッシュフローが安定した後に、中国国内市場で一気に規模を拡大する予定だ。

日本では、Syriusは、三菱商事とともにRaaS（Robot-as-a-Service）を提供しており、よりハードルの低いサブスクリプション形式の利用契約でAMRを導入することが可能となっている。（翻訳：小六）

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2021年までに、世界の物流ロボットのソフトウェア・ハードウェアの総売上高は約1000億ドル（約11兆円）に達し、EC業界では5万から10万台規模の物流ロボットのニーズが生まれると予想されている。

炬星科技は大手EC企業をターゲットとし、すでに京東（JD.com）の倉庫2カ所で試験運用を始めている。同社は競合他社とは異なり、AGV（無人搬送車）ではなくAMR（自律移動ロボット）を開発している。

AGVとAMRの大きな違いは、前者が規定のルートに沿って走行するだけなのに対して、後者は変化する周囲の状況に合わせてフレキシブルに走行ルートを調整できることだ。またAMRを導入する場合は、倉庫を改修する必要もなく、すぐに運用することができる。このため、AMRには以下のようなメリットがある。

・業務プロセスを改善して効率アップ
従来のEC物流のプロセスは、複数オーダーをまとめてピッキングしてから、出荷先ごとに仕分けするというトータルピッキング方式が主流だ。AMRを導入すればオーダーごとにピッキングし、複数オーダーをまとめて出荷することが可能になる。二重に仕分けする手間を省けて、ミスも減らせる。炬星科技の蒋超CEOは、AMR1台で5-8人分の仕事をこなせると語る。

・倉庫の改修工事が不要でコスト削減
蒋超氏によると、1万平米の倉庫にAGVを導入するためには約500万元の倉庫改修コストがかかるが、AMRを導入するためには倉庫の設計図1枚があればいい、という。またAMRは自動でルートを変更できるので、台数の増減に即座に対応できる。

蒋超氏の考えでは、優れたアルゴリズムがセンサーの不十分さを補うことができ、コスト削減につながるとのこと。一般的な物流ロボットは中央制御システムで集中管理されるが、炬星科技のロボットではより柔軟な分散処理を採用し、処理されたデータをロボット間で共有できる分散型データベースを構築することで、高い作業効率を実現した。

炬星科技のロボットはまだ量産には至っていないが、中国国内では京東とフォークリフトメーカーの2社、国外では日本のSI企業1社との提携が決まっている。

炬星科技の強みは、高性能センサーではなくアルゴリズムだ。AGVからAMRへのシフトが進む物流ロボット業界で、炬星科技が一歩リードしているところに明勢資本は注目している。（翻訳・畠中裕子）

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