パンデミック下でAIがEコマースをどう変えたか：規模と効率の向上

米国がコロナウイルスパンデミックで最初のロックダウンを実施してから 2 年、実に多くのことが変わった。かつてない E コマース加速と労働力不足の時代に、レガシーなピックアンドパックプロセスは需要に対応する拡張性を欠いていた。パンデミックには確かに負の側面があるが、問わざるを得ない：「これは私たちの働き方を、良い方向にどう変えたか？」

ロボティクスの急加速が変動を排除

労働力不足はパンデミック中に急増したトレンドで、ロボット自動化を導入する体制にない企業にとってパンデミックの影響は壊滅的だった。COVID-19 が襲ったとき、フルフィルメント倉庫は一夜にしてより多くのキャパシティを必要とした。倉庫作業員を増やすことは選択肢になかった。人が出社できなくなると、倉庫はロボットに仕事を任せた。

倉庫作業は怪我しやすく単調で、一部は密接な空間で行われる。例えば、手動メールサック仕分けには 3 人が極めて近接して作業し、キュビーの中で互いにぶつかり合いながら作業する。ロボット仕分けシステムは、倉庫作業員が物理的近接で作業する必要性を排除し、作業員が単調な仕分けプロセスを監督する形でソーシャルディスタンスを可能にする。

将来を見据えると、施設は人が複数のロボットを安全かつソーシャルディスタンスを保って管理できるよう建物を構成できる。大勢の人が単調なタスクを実行することに依存しない企業は、平方フィート・日あたりの総スループットの信頼性が高まる。つまり、顧客へ守れる約束ができる。

ロボットが人間能力を増幅

倉庫施設は、平方フィート・日あたりのスループットで測られる効率最大化を目指す。人間と働くときは変数に直面する。例えば、作業員は空腹、疲労、次の休憩を待ち望んでいるのか、それとも気分が良く高パフォーマンスな日なのか？

アイテムや小包 1 個を仕分ける行為を考えてみよう。人間は：

製品や小包の山を見る

整理されていない山からアイテムを選んでピックアップする

ピックポイントを特定し、アイテムを特定する

アイテムをピックアップする

ピックアップ時に 1 個だけピックされたことを認識・確認する

アイテムを出力場所（メールサック）へ移動する

製品密度（サック密度）を最大化する形で、正しい出力場所にアイテムを配置する

人間にできるか？ はい。
簡単か？ はい。
1 日 4,000 回、週 5 日やりたいか？ いいえ。

ロボットは一貫性を生み、山と谷を平準化する。さらに、シミュレーション・トゥ・リアリティ（Sim2Real）AI を搭載した高度な器用な仕分けロボットは、倉庫内のほぼあらゆるアイテムを初日からピックアップでき、効率を高め、人間の労働環境を改善する。

企業の中には、ロボットを置けば「勝手にやってくれる」人間の介入なし、という幻想を持つところもあるが、そうではない。人間はロボットと共に働き、スループットフローを最適化する。レジリエントな運用には、どちらか片方だけでは成り立たない。

小包仕分けのロボット導入が最も成功するのは、人間が曖昧なアイテムを扱い、ロボットが単調で反復的なタスクを担う場合だ。この 2 種類のタスクの組み合わせが強力だ。調和が生まれるのは、ロボットがやり残したところを人間が拾うからだ。例えば、ロボットがアイテムを特定・把持し、サックに入れる。人間はサックを操作し、縛り、ラベル付けするなどを行う。ロボットの器用さと能力は大幅に進歩したが、人間が最も得意とするタスクは依然として存在する。

Sim2Real AI が常時コマース需要に対応

従来のロボットは同じ動きを繰り返し実行するようプログラミングされていた。今日、AI はロボット能力を拡張し、ピックアップ可能なアイテムタイプへの適応性を高めている。E コマース量が増え続ける中、パッケージのサイズと形状は常に変化し、ロボットにより高い能力が求められている。

高度な AI なしでは、ロボットが人間並みのスループットでパッケージを仕分けられるようになるまで数年かかる可能性がある。多様なアイテムのハンドリングはデータ集約的で、ロボットが効果的に働くまでに数百万回のピック実行が必要だ。シミュレーション・トゥ・リアリティ（Sim2Real）技術が訓練プロセスを迅速化・効率化する。Sim2Real はロボットを仮想世界で数百万の例で数時間で事前訓練し、ロボットが施設に到着したときには、遭遇する可能性のあるパッケージタイプについて知識を持ち、初日から稼働できるようにする。

E コマース、配送、郵便、金融サービスの分野で数十億取引を支えるグローバルテクノロジー企業 Pitney Bowes は、E コマースビジネスで大幅な成長を経験した。Pitney Bowes の各顧客は固有の商品セットを販売しており、各アイテムのパッケージングとブランディングは大きく異なり、サプライチェーンを流れるアイテムタイプは月ごとに変化する。

Pitney Bowes は自動仕分けソリューションを求め、急速な変化と製品タイプの多様性に対応できる適応性が必要だった。

Sim2Real AI は、2020 年ホリデー商戦のピーク時に Pitney Bowes が迅速にオペレーションをスケールアップするのを支援した。数十万のユニークな小包を効果的かつ正確に仕分け。以来、Pitney Bowes はサプライチェーン全体でロボット利用を拡大し、複数施設で異なる形で仕分けシステムを活用している。