季節ごとの物流カオスを麻痺させるという、まさに「修羅場」に切り込むべく、RobotEraは倉庫向けフルスタックのエンボディードAIソリューションを発表しました。同社は、独自のAIモデルを搭載した二足歩行型ヒューマノイド「Star-Act L7」が、リアルワールドの物流アプリケーションに導入された世界初のエンドツーエンドのビジュアル・言語・アクション（VLA）システムであると主張しています。これは、業界で「フレキシブル・ピッキング・ギャップ」と呼ばれる、独身の日などのセールイベント中に自動化システムを停止させてしまう、厄介で人間に依存する個々のアイテムを掴む作業に直接照準を合わせています。
このオペレーションの中核をなすのは、L7ヒューマノイドです。これは、単なるロボットダンスを披露するコンセプト実証以上のものです。3自由度ウェストを備え、2.1メートル（約6.9フィート）のカバー範囲で高所から低所の棚までリーチ可能。さらに、多種多様な製品を操作するために設計された12自由度の5本指ハンドを搭載しています。しかし、真の差別化要因は「ERA-42 VLAモデル」にあります。これはまさに「身体を持つ脳」であり、ロボットが視覚データと指示を解釈し、あらゆるアイテムの形状や位置について明示的にプログラミングされることなく、ピッキング、掴み取り、スキャン、箱詰めといったタスクを動的に実行することを可能にします。
このシステムは、施設の既存の倉庫管理システム（WMS）と直接統合するように設計されており、自動シャトルからヒューマノイドピッカーへのシームレスな引き渡しを可能にします。バーコードスキャンが失敗した場合、ロボットは自律的にそのアイテムを廃棄し、次の作業へ移行します。正直なところ、このレベルの意思決定は、ブラックフライデーのシフト10時間目、魂が抜けかけた人間作業員の判断力すら凌駕するかもしれません。
なぜこれが重要なのか？
長年にわたり、「無人倉庫」の夢は、プロセス最後の数フィート、つまり器用な操作によって阻まれてきました。AGVやロボットアームはパレットやトートの移動を習得しましたが、多様で予測不可能なアイテムをピッキングするという微妙なタスクは、がんとして人間の領域に居座っていたのです。RobotEraのアプローチは、厳格な事前プログラム型自動化から、適応性のあるインテリジェントシステムへの大きな飛躍を意味します。このモデルがスケーラブルで費用対効果が高いと証明されれば、変動しやすくエラーが発生しやすい一時的な人間労働への依存を、一貫性があり適応性の高いロボット労働力に置き換えることで、物流の経済学を根本的に変える可能性があります。これにより、完全自動化されたフルフィルメントは、遠い夢物語ではなく具体的な現実となるでしょう。
