さっつーのAIエージェント 監修の今泉大輔です。物流・倉庫分野の海外事例を色々と調べている中で、ROI（かけた投資額に対するリターン。投資効果、費用対効果）について、日本とはかなり異なる考え方をしていることがわかってきました。日本ではカウントしない項目についてもROI算出の際にカウントし、それによって、数字として出せる導入効果をより正確に「お財布を握っている人」=「経営者」にプレゼンすることができます。
フィジカルAIやロボットはまだまだ新しいものなので、予算措置を講じる経営者の側からすれば、「それで本当に儲かるのか？」「それは売上が上がるものなのか？」「それで営業利益は増えるのか？」という数字にまず目線が行きます。日本の従来の考え方では、「人件費が減った」といった直接的な費用削減に目が行きます。導入する現場からすれば、です。しかし人件費削減だけでは、投資効果の数字があまり大きくならず、社長からすれば「なんだ大したことないな」となってしまいます。
そこで欧米の物流倉庫フィジカルAIに取り組む人達は、ロボット等を入れて変化する数字を全てカウントするやり方を編み出したようです。これにより、ROIの数字は確実によくなり、予算を投じる経営者を説得しやすくなります。
フィジカルAIの導入効果を経営者にわかるように数字で示す。これが欧米のフィジカルAI導入事例から学べる成功法則です。
これからしばらく、こちらのさっつーのAIエージェントと、ITmediaオルタナティブブログの双方で、欧米の優れた事例を紹介して行きます。また、導入に当たる方々に便利な資料を配布するセミナーも準備中です。
■ 第2部［荷降ろし・荷積み］：Boston Dynamics「Stretch」（Otto/Hermes）、FedEx関連（Berkshire Grey Scoop、Dexterity）の過酷作業代替ROI
■ 第3部［混在ピッキング］：Amazon「Vulcan」（触覚センサー）、Ocado OGRP、欧州Sereact（ゼロショット・返品処理）に見るカバー率向上策
■ 第4部［搬送・群制御×3PL］：GXO×Exotec Skypod、GXO×NVIDIA AIフォーク、Amazon Proteus＋DeepFleetと、既存建屋に適合するRaaS展開
■ 第6部＆締め［日本への持ち込み接点］：GXO×Digitの限定工程RaaSと、Agility・Exotec・Sereact・GXO・NVIDIA等の窓口整理、WMS連携・安全基準など日本側の準備条件
2. Capexを小さくする：複数年RaaS、デジタルツイン先行検証、段階的GTP導入と技術外販モデルの活用
3. 1台の知能より「群と同期」で稼働率向上：DeepFleet（移動時間10%減）、グリッド稼働吸収、日立LogiRiSMのGTP/OTP同期による設備規模抑制
4. 人件費以外の損失を分子に入れる：歩行・探索、労災、教育短縮、保管密度、ピーク外注の算入（※初年度ROIがマイナスになり得る点も正直に検証）
5. 横展開と職の再設計で2拠点目から回収加速：拠点複製モデル（Walmart×Symbotic等）と現場職種の再設計・人材投資
人件費削減だけで物流フィジカルAIのROIを計算していませんか？
日本の物流倉庫でフィジカルAIの導入を検討する際、最初に問われるのは「ロボットを導入すると、何人の作業員を減らせるのか？」という問題ではないでしょうか。
例えば、1億円のロボットシステムを導入する場合、何人分の人件費が削減でき、何年間で投資を回収できるのか。こうした計算によって導入の可否を判断します。
しかし、私が欧米の物流倉庫におけるフィジカルAIの実装事例を調査していて気づいたのは、人件費削減だけをROIの効果として計算すると、フィジカルAIが生み出す経済的な価値の相当部分を見落としてしまうということです。
物流倉庫には、作業員の給与以外にも、さまざまな形の経済的損失が存在しています。
- 歩行・探索のムダ：作業員が商品を取りに歩いたり、保管場所を探したりする時間。
- 手待ちのムダ：棚の到着を待つ作業員、前工程の遅れによって停止するコンベヤーやロボット、出荷を待つトラックなど。
- 荷崩れ・商品破損の損失：再梱包、返品、損害補償、作業のやり直しなど。
- 欠品・在庫差異の損失：誤出荷、在庫情報の不一致、販売機会の喪失など。
- 労災・過酷作業の損失：作業員の負傷、欠勤、離職、採用・補充にかかる費用など。
- 教育期間の損失：新人や派遣社員が十分な生産性に達するまでの時間と教育負担。
- 繁忙期の追加費用：年末商戦などの需要増加に対応する派遣、残業、外部委託の割増費用。
- 保管スペースのムダ：保管密度の低さによって発生する増床、外部倉庫、追加輸送などの費用。
日本にも、トヨタ生産方式をはじめとする優れたムダ取りの考え方があります。これらの損失自体は、日本企業にとって未知のものではありません。
しかし、これらの損失を体系的に金額換算し、フィジカルAI導入による経済効果として評価することには、まだ大きな改善の余地があると私は考えています。
例えば、ロボットによって歩行時間が短縮され、同じ人数でより多くの注文を処理できるようになった場合、実際に追加利益や残業代の削減につながるのであれば、その経済効果も投資回収の計算に算入できます。
保管密度が高まって、外部倉庫の賃借や新たな設備投資を回避できた場合も同様です。
重要なのは、人件費削減だけではなく、従来の倉庫運営で発生していた回避可能な損失を、ROIの分子に加えることです。
もちろん、単に時間が短縮されたというだけで利益が増えるわけではありません。削減できる費用、追加的な利益、回避できる投資額を区別し、二重計上を避ける必要があります。
この視点を持ってAmazonの物流ロボティクスを調べると、非常に興味深いことがわかります。
Amazon Vulcanは、全品目への100％対応を待たずに実用化を進めている
2025年5月、Amazonは新しい触覚付き物流ロボット「Vulcan」を発表しました。
Vulcanは、倉庫内の棚に収納されている多種多様な商品を、触覚センサーを使って認識し、取り出したり、収納したりするロボットです。
従来の産業用ロボットは、対象物に接触する前にカメラなどによって位置を確認し、衝突を避けながら動作することを基本としていました。
しかし、AmazonのVulcanは異なります。
あえて周囲の商品に接触し、その反力を感知しながら、商品を動かすための空間を作り出します。
そのために開発された専用のエンドエフェクターは、定規とヘアアイロンを組み合わせたような特徴的な形状です。
既存の商品を押し分け、収納する商品をパドルで保持し、内部の小さなコンベヤーベルトで所定の位置に送り込みます。
これは、ロボットに人間の手と同じ器用さを持たせることよりも、対象工程を効率よく処理できる仕組みを作るという発想です。
そして、私が最も注目したのは、Amazonが発表した次の数字です。
Vulcanが扱えるのは、Amazonの物流センターに保管されている商品種類の約75％です。
Amazonによれば、これらの品目を、作業員に匹敵する速度で扱える能力を備えています。
残りの約25％の品目について、Vulcanは無理に処理しようとしません。ロボット自身が対応できない商品を判断し、人間に作業を引き継ぎます。
ここでいう75％は、商品種類の割合であって、全作業量の75％が自動化済みという意味ではありません。
それでも、この仕組みが示す経営的な意味は大きいと思います。
一般に、どのような商品でも扱える万能ロボットを開発しようとすると、最後に残る難しい商品に対応するため、開発費や導入費用が大きく膨らむ可能性があります。
Amazonのアプローチは、すべてをロボットに任せられる日を待つのではなく、ロボットが得意な領域を先に実用化し、人間と協働させるというものです。
「最初から100％の自動化を実現しなければ意味がない」という発想を捨てることで、フィジカルAIの経済合理性が高まる可能性があります。
さらにVulcanには、もう一つ重要な特徴があります。
実際の物流センターでは、高い棚や床に近い位置の商品を扱う作業に重点を置いています。
これらは、人間にとって身体的な負担が大きい作業です。
高所での作業や繰り返しのかがみ動作を減らすことは、安全性と働きやすさの改善につながります。
つまりAmazonは、単純に人間の作業をロボットへ置き換えるだけでなく、人間の身体的負担が大きい工程にフィジカルAIを投入しているのです。
出典：Amazon公式「Introducing Vulcan: Amazon’s first robot with a sense of touch」
Amazon Sequoiaは在庫の識別・格納を最大75％高速化した
AmazonのフィジカルAI戦略を理解するうえで、もう一つ重要なのが「Sequoia」です。
Sequoiaは、モバイルロボット、ロボットアーム、コンテナ管理設備、人間の作業ステーションを組み合わせた、統合型の物流システムです。
Amazonが2023年10月に発表した数字によれば、Sequoiaによって、物流センターに入荷した在庫の識別・格納を最大75％高速化でき、注文処理に要する時間を最大25％短縮できます。
ここで注目すべきなのは、個々のロボットの動作速度よりも、倉庫全体の処理時間が改善されることです。
従来の物流倉庫では、作業員が商品棚まで歩き、商品を取り出し、次の工程へ運ぶという作業が発生します。
Sequoiaは、商品が入ったコンテナをロボットで作業員のところまで搬送します。
これによって、人間が倉庫内を歩き回る時間や、商品を探す時間を減らすことができます。
さらに、コンテナは作業員の腰から胸の高さに供給されます。高い棚に手を伸ばしたり、床近くの荷物を取るためにかがんだりする作業を減らすことができます。
この設計は、生産性だけでなく安全性も考慮したものです。
Sequoiaによる在庫識別・格納の高速化や注文処理時間の短縮は、倉庫の処理能力やサービス品質を高める可能性があります。
その改善が残業の削減、繁忙期の追加人員の抑制、追加注文の受け入れなどにつながれば、具体的な経済効果として評価できます。
ロボット導入の利益は、作業員を減らした人数だけで決まるのではありません。倉庫全体の時間の使い方を変えることによっても生まれます。
出典：Amazon公式「Amazon announces 2 new ways it’s using robots to assist employees and deliver for customers」
Amazon DeepFleetが示す、ロボット群の「待ち時間」を減らす経済効果
そして2025年6月、Amazonは「DeepFleet」という新しいAI基盤モデルを発表しました。
Amazonは同時に、世界の物流ネットワークで導入したロボットが累計100万台に達したことを明らかにしています。
DeepFleetの役割は、こうした多数のロボットの移動を調整し、移動経路を最適化することです。
倉庫に多数のロボットを導入すると、通路の混雑、ロボット同士の干渉、迂回、手待ちなどの問題が発生します。
例えば、一つの通路にロボットが集中すれば、前方のロボットが通過するまで後続のロボットは待たなければなりません。
また、商品を運んできたロボットが、次の作業ステーションの空きを待つこともあります。
こうした問題は、個々のロボットを高速化するだけでは解決しません。
AmazonはDeepFleetによって、ロボット群の移動時間を約10％改善する方針を発表しています。
これは2025年6月の発表時点で示された改善見込みであり、倉庫全体の運用コストが10％削減されたという意味ではありません。
しかし、その経営的な意味は重要です。
高額なロボットや搬送設備を追加購入しなくても、既存のロボット群の動きを最適化することで、システム全体の処理能力を高められる可能性があります。
日本の物流倉庫でも、自動倉庫、コンベヤー、AGV、AMR、仕分け設備など、多種多様なシステムが導入されています。
しかし、これらの設備の間で待ち時間や滞留が発生すれば、高額な設備の能力を十分に使い切ることができません。
WMS（倉庫管理システム）やWES（倉庫運用管理システム）を通じて、人間とロボット、設備の作業タイミングを同期させることが重要になります。
DeepFleetは、ロボットを何台導入するかという問題から、導入したロボット群をいかに効率よく使うかという問題へ、フィジカルAIの焦点が広がっていることを示しています。
出典：Amazon公式「Amazon launches a new AI foundation model to power its robotic fleet」
Amazonの事例から見えてくる、フィジカルAIのROIを高める5つの打ち手
ここまで紹介したAmazon Vulcan、Sequoia、DeepFleetには、共通する考え方があります。
それは、最新のAIやロボットを導入すること自体を目的にしていないことです。
物流倉庫のどの工程に、どのような損失が存在しているのか。それを解消するためには、どのようなロボット、AI、物流システムの組み合わせが必要なのか。
そうした発想から導入を進めています。
私は海外の先行事例を調査する中で、物流倉庫におけるフィジカルAIのROIを高めるためには、次の5つの打ち手が重要だと考えるようになりました。
第1の打ち手：自動化する工程を絞り込むことです。
全工程の100％自動化を目指すのではなく、効果の高い工程からロボットを導入します。例えば6〜8割程度の作業を先に自動化し、残りを人間による例外対応として残す方法も考えられます。この比率は一般的な最適値ではなく、工程ごとの実測データから決めるべきものです。
第2の打ち手：初期投資をできるだけ小さくすることです。
既存の建屋や物流設備を活用すること、ロボットをサービスとして利用するRaaS、段階的な導入、デジタルツインによる事前検証などが選択肢になります。
第3の打ち手：ロボット単体ではなく、倉庫全体の稼働率を高めることです。
作業員、ロボット、商品棚、コンベヤー、トラックバースなどの動きを同期させ、歩行、手待ち、渋滞、滞留を減らします。Amazon DeepFleetの発想が参考になります。
第4の打ち手：人件費以外の損失をROIの効果に加えることです。
歩行・探索、商品破損、在庫差異、労災、教育期間、ピーク外注、保管密度などの損失を金額で評価します。実際に回避できる費用や追加利益を算定することで、ロボット導入の経済的な意味が明確になります。
第5の打ち手：標準化した工程を複数拠点に横展開することです。
最初の拠点で導入方法や運用ノウハウを確立した後、類似する工程を持つ別の物流施設へ展開します。そうすることで初期の開発・検証費用を複数拠点で分担し、投資回収を改善できる可能性があります。
ここで私が強調したいのは、ロボットの機体ありきで自動化を検討しないことです。
まず改善すべき工程を特定し、その工程を分析し、必要なAIとハードウェアを組み合わせます。場合によっては、ロボットに仕事をさせやすいように、作業工程や保管方式そのものを変更する必要があります。
Amazonの事例は、その発想の重要性を教えてくれます。
12月2日、日刊工業新聞社のセミナーで海外の実装事例を詳しく解説します
私は2026年12月2日（水）、日刊工業新聞社主催のオンラインセミナー「海外の物流・倉庫におけるフィジカルAIの実装事例」で講師を務めます。
今回のセミナーでは、Amazonだけではなく、米国・欧州の物流・倉庫におけるさまざまなフィジカルAIの実装事例を取り上げます。
Boston Dynamics Stretchによる荷降ろし、FedEx関連の自動荷役、Ocadoの混在ピッキング、GXOとExotecによる倉庫自動化、GXOとAgility RoboticsによるヒューマノイドDigitの商用導入などを詳しく解説します。
各事例では、ロボットの構造や動作、導入工程、現場でどのように使われているかを理解できるよう、海外の公開動画を積極的に活用します。
さらに、単に技術を紹介するのではなく、それぞれの技術が物流倉庫のどの損失を減らし、どのような仕組みでROIを高めるのかを分析します。
特に重視するのは、今回ご紹介した5つの打ち手です。
- 投資回収が速い工程をどう見極めるか
- 初期投資をどう抑えるか
- ロボットと周辺設備の稼働率をどう高めるか
- 人件費以外の損失をどう投資評価に組み込むか
- 一拠点で成功した仕組みをどう横展開するか
さらに、日本企業が海外の先進技術を実際に導入しようとするとき、どのメーカーや技術提供企業と接点を持てばよいのかについても整理します。
私は、英語の技術資料、企業発表、公開情報などをディープリサーチによって調査し、技術的・経営的な意味を分析するリサーチャーとして活動しています。
今回のセミナーでは、海外の最新情報を日本語で整理したA4判50ページ超の資料も配布します。
物流倉庫の自動化・省人化を進める企業、3PL事業者、物流設備メーカー、ロボット開発企業、物流DXや投資評価を担当する管理職・経営企画部門の方々に、ぜひご参加いただきたいと思います。
セミナー開催概要
海外の物流・倉庫におけるフィジカルAIの実装事例
～非付加価値工程の負荷を下げ、ROIを高める海外先行事例～
開催日：2026年12月2日（水）
時間：13:00〜16:00
開催形式：Zoomライブ配信（終了後10日間の録画視聴も可能）
受講料：27,500円（税込・資料代込み）
主催：日刊工業新聞社
講師：今泉大輔
セミナーの詳細・お申し込み
フィジカルAIの導入で何人の作業員を減らせるのか。
それだけを考えていては、物流倉庫の中に存在する大きな改善余地を見落としてしまいます。
倉庫に存在する時間のムダ、空間のムダ、設備の手待ちを、どれだけ経済的な価値に転換できるのか。
そして、ロボットが得意な仕事だけを自動化し、人間との協働によって全体の生産性を高めるにはどうすればよいのか。
Amazonの実装事例は、物流フィジカルAIの導入を考える日本企業に、大きなヒントを与えてくれます。
