フィジカルAIで現場作業の自動化を手がけるMuso Action株式会社は、経済産業省および国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が推進するプロジェクト「GENIAC」のロボット基盤モデル研究開発事業において、採択事業者に決定した。同事業では「物流倉庫のピッキング・ソーター投入におけるスライダー式ロボットアーム向け、多品種対応のためのロボット基盤モデルとデータ収集デバイスの開発・実証」をテーマに掲げる。アスクル株式会社、日本通運株式会社、若松梱包運輸倉庫株式会社の稼働倉庫にロボットとデータ収集デバイスを導入し、2026年10月から2027年9月までの1年間で実証を進める。

物流現場における自動化の障壁と事業の背景

EC物量の増加と人手不足が進む中、物流倉庫のピッキング作業は庫内で最も多くの人手を要する工程である一方、自動化が進みにくい領域とされてきた。倉庫で扱う商品は数万から数十万SKUに及び、形状や重量、材質、梱包状態が異なり定期的に入れ替わる。

現在、ピース単位で商品を扱うピッキングロボットが安定して対応できるのは全SKUの約5%にとどまり、残り95%のロングテールへの対応が課題となっている。また、近年注目される汎用ロボット基盤モデル（VLA）は未学習商品での成功率低下が報告されているほか、ヒューマノイド型ロボットは消費電力が大きく運用の課題となっていた。Muso Action株式会社は、これまでの汎用ロボットワーカーの実証蓄積を活かし、物流のピッキング領域に特化した開発を行う。

稼働中の物流倉庫3拠点で年間100万エピソードのデータを収集

本事業では、研究施設や模擬環境ではなく、実際に稼働している物流倉庫から人手による作業データや動作データを収集し、年間100万エピソード規模のデータ基盤構築を目指す。実証が行われる3拠点は以下の通りである。

• アスクル株式会社　ASKUL関東DC（埼玉県上尾市）：生活日用品、専門商材のピッキング
• 日本通運株式会社　関西空港倉庫(大阪府)：菓子等のピッキング
• 若松梱包運輸倉庫株式会社　本社第二共配センター（石川県）：缶詰・調味料等のピッキング、仕分け

現場作業者が使用できるUMI形式のデータ収集グリッパーを開発し、ロボット未設置の工程からも把持動作データを収集する。集めたデータをもとに公開VLAモデルを2段階でファインチューニングし、力制御を軸にしたマルチモーダル化によって軽量化を図ることで、数万SKUのロングテール対応とヒューマノイド型比で約6〜7割の省電力の両立を目指す。

今後のスケジュールと成果の公開

実証事業の実施期間は2026年10月から2027年9月までを予定している。2026年10月に3拠点でデータ収集を開始し、2027年前半にモデル開発、2027年後半に各拠点で本実証を行う計画となっている。

開発した物流向けロボット基盤モデルおよび導入ノウハウは事業終了後に一部公開される予定である。また、事業終了後は基盤モデルを月額サブスクリプション型のロボットワーカー「Muso-Roid」に実装し、現場への展開を進めるとしている。

実証に参加する各社およびMuso Action株式会社のコメント要旨は以下の通りである。

アスクルの川久保隼人氏は、多様な商品や環境に対し自律的に学習・対応できる点に可能性を感じており、物流業界の自動化課題の解決に期待を寄せている。NIPPON EXPRESSホールディングスの青浩司氏は、人手不足への対応としてロボット基盤モデルを活用した物流現場の自動化を目指す第一歩と位置づけている。若松梱包運輸倉庫の植田清伸氏は、多種多様な作業特性を持つ現場での実証を通じて現実的な自動化の道筋が見えることに期待を示した。

Muso Action株式会社の代表取締役社長である村山 龍太郎は「フィジカルAIでは、モデルの大きさではなく、現場のデータ量と実装の速さが重要だと考えています」と述べている。

Muso Action株式会社について

東京都品川区西五反田7-21-11 第二TOCビル6階2号室に本社を置くMuso Action株式会社は、2025年4月に設立された。ロボット基盤モデルを活用したロボットワーカーの開発・提供を行っている。

本記事はMuso Action株式会社の発表およびNEDO、Productiv, Inc.の公表情報をもとに作成。

Dellows News編集部

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