オンラインショップで購入した商品は、今や最短ではその日のうちに自宅に届くことさえある。こういったスピード対応が可能になった背景には、運送行程の効率化はもちろん、倉庫内に無数にある棚の中から素早く商品を探し出す、ピッキング作業の効率化が進歩したことが挙げられる。そこで重要視され始めているのがロボットである。それを如実に表しているのが、米Amazon.com(以下、アマゾン)が開催する「Amazon Picking Challenge」(APC)。ロボティクス関連の企業や研究機関などに、ピッキング用ロボット開発を競わせる催しだ。今回は、APCをはじめとするアマゾンの取り組みを中心に、ピッキングに関わるロボットの実情を見てみよう。

ピッキングとは、さまざまなアイテムを取り出して移動させる作業である。製造業では既にほとんどの現場でピッキングロボットが活躍している。自動車製造工場などにおいて、ロボットがさまざまな部品をユニットから取り出して車体に組み付けている映像は、多くの人に見覚えがあるだろう。ほかにも、食品、薬品、化粧品、電気・電子・機械部品の組立・整列など、様々な用途に幅広く使用できる高速ピッキングロボットが製品化されている。

ただ、これらのロボットは、場所が固定的で、しかも作業工程やピッキングするものがパターン化されているケースが多い。

これに対し流通倉庫で行われるピッキング作業は、作業が複雑である。棚から商品を探し出すだけでも、棚に積んである商品の大きさや形、重さ、硬さなどは千差万別で、対象によって動作を変える必要がある。また、日々新しい商品が入荷し、空いている棚に積まれるため、取り出す場所もまちまち。さらにいえば、きれいに整列して保管されているとも限らない。

広大な倉庫から的確に対象とする商品を探し出し、それを一つずつ取り出す作業は、自動化が難しい。

アマゾンの倉庫で採用されているサポートロボット

こうしたことから現状では、倉庫などの場所では主に人によるピッキング作業を支援するところでロボットが活躍している。その一例が、アマゾンが2012年に7億7500万ドルで買収したKiva Systems(現在はAmazon Robotics傘下)の自動搬送ロボットである。現在は、アマゾンの13の倉庫で約3万台が稼働していると言われている。アマゾンによると、この搬送ロボットを工程に組み入れた場合、商品のピックアップから梱包、出荷までの作業をすべて人の力で行う場合に比べ、作業時間を4分の1ほどに短縮させられる。これにより1倉庫当たり約25億円のコストセーブに成功したという。

アマゾンの多くの倉庫では通常、商品が入荷すると、1つずつ商品コードを読み取って、空いている棚に収納していく。商品を出荷する際は、作業員がポータブル端末を使って、該当するコードの商品がどの棚に収納されたのかを探し出し、実際に取りに行く。

これに対し前述の13工場では工程が異なり、作業員は歩きまわる必要はない。商品を収納した棚が、作業員のいる場所まで近づいてくるからだ。この棚を運ぶのが搬送ロボットの役割である。ロボットはコントロールセンターから指令を受けると、入荷した商品を収納するべき棚、あるいは出荷する商品が収納されている棚の場所まで移動し、下に潜り込んで棚自体を持ち上げ、担当作業員のいる所まで運んでくる。とはいえ、多数の棚が何列にも並んでいるため、作業員の場所まで移動させるには、パズルのように棚を動かす必要がある(写真1下)。その後の梱包などの作業については人の手で行う必要があるが、棚を探して広大な倉庫の中を走り回ったり、大きな商品を抱えて運ぶ必要がなくなるため、作業効率が大きく向上する。

(写真1)アマゾンの一部倉庫で稼働している搬送ロボット
下に潜り込んで棚を持ち上げて移動させるロボット。ピッキングしたい商品が乗った棚を作業員の場所まで移動させるために、通行のじゃまになる棚を移動させるなど、まるでパズルのように動作する。こうすることで、作業員の作業効率を高められると同時に、余分なスペースなく棚を配置できる。
写真はAmazon RoboticsのWebサイトにある動画から引用

アマゾンがピッキングロボットの大会を開催

大幅な効率化に成功したアマゾンだが、Amazon Roboticsのロボットが行える作業は棚の移動だけであり、まだまだ人手で行わなければならない作業は多い(写真2)。さらなる効率化を進めるには、商品を棚に収納する作業や、収納した商品を棚から取り出すピッキング、さらには商品の梱包作業までもロボットに行わせたい。

(写真2)商品の収納など人が行う作業はまだ多い
Amazon RoboticsのWebサイトにある動画から引用。

そこで、アマゾンはロボット開発コンテスト「Amazon Picking Challenge(APC)」を開催するようになった。より効率的に作業できるロボットの開発を奨励し、いずれは自社でもそのロボットを採用することで、商品出荷作業のさらなる効率化を実現しようとしている。2015年のAPC 2015は、米国電気電子学会が開催する「ICRA 2015(ロボット工学とオートメーションに関する国際会議2015)」で開催。

APC 2016は7月2、3日の2日間、ドイツのライブチヒにおいて「Robocup 2016」(6月29日~7月3日)とともに開催した。同コンテストには世界中から16のチームが参加し、日本からもAA-Team(東京大学)、C^2M(中部大学、中京大学、三菱電機の混成チーム)、チームK(東京大学JSK)、PFN(Preferred Networks)の4チームが参加した。

コンテストで使用するロボットは参加者がオリジナルに製作したものも利用できるほか、以下のメーカー各社が提供するロボットをオリジナルのソフトウエアで制御して挑戦することもできる。

(写真3)APC 2016で参加者が利用できるロボットの例
アマゾンのWebサイトより引用。

ここで、7月に開催されたAPC2016の様子を紹介しよう。APC 2015では種目は自律的に商品を選択して棚から取り出す「ピッキング」だけだった。これに対しAPC 2016ではピッキングと、取り出した商品を容器に移す「収納」という2つの種目を実施した。ピッキングでは、棚の各ボックスに入れられた46のアイテムから決められた12アイテムを取り出すことを競った。一方、収納では、1つの箱に入れられた12のアイテムを取り出し、34のアイテムが入った別の入れ物に格納することを競った。どちらの競技でも、ロボットは自律的に動くことが条件だ。人間は直接的には何も操作できないため、物体判別や物体の状態認識、モーションプランニング、物体把持プランニングなどの機能が要求される。取り扱うアイテムとしても、柔らかい衣類、箱入りのDVD、ペットボトル、歯ブラシなどで、大きさや形、材質、重さもさまざまなものをつかんで取り出すことを要求される。

1日目に行われた収納競技では1位がチームDelft(オランダ)、2位がチームNimbRo(ドイツ)、3位がチームMIT(アメリカ)で、4位が日本から参加したチームPFNとなった。そして、2日目に行われたピッキング競技で、1位が1日目と同じくチームDelft、2位がチームPFNとなった。実際には両チームとも同スコアだったため、最初のピッキングにかかった時間の差(Delft:30秒、PFN:1分7秒)によって順位が決まった。ちなみに公開されている動画から、チームDelftは安川電機のロボットを、チームPFNはファナックのロボットを使用したことがうかがえる。

(写真4)収納、ピッキングの両種目で1位となったのはオランダのチームDelft
RoboValleyのYouTube映像より引用。

両種目で1位と圧倒的な強さを見せたチームDelftは、オランダのデルフトに本部を置く公立のデルフト工科大学と、そこから生まれた企業デルフトロボティクスとの混合チーム。デルフト工科大学の創立は1842年と大変伝統があり、世界最大のソーラーカーレースであるワールド・ソーラー・チャレンジでは、同大学から出場したチームが2015年までの13回大会のうち6回優勝するという最多記録を持っている。