ABBロボティクス、アパレル仕分けセルに「AI Robot Trainer」搭載 立ち上げ工数を最大75%削減と主張

ABBロボティクスがフィジカルAIを、実際にロボットを据え付けるシステムインテグレーター(SIer)に売り込み始めた。スイスのロボット大手ABBロボティクスは2026年10月15日、プレスリリースで、衣料品や小包をつかんで仕分け設備に投入する標準セル「Fashion Inductor」にAI Robot Trainerを組み込んだと発表した。エンジニアリングと立ち上げの工数を最大75%減らせるといい、同社初のエンドツーエンドなビジョンベースの産業用フィジカルAIソリューションだとしている。

物流ロボット案件が止まるのは、ハードよりも立ち上げ段階であることが多い。アパレルは最も難しい品目だ。ポリ袋、畳んだ衣類、透明包装は季節ごとに形や色、反射が変わる。本稿では、ABBが実際に何を出したのか、AIピッキングの新興企業とどう違うのか、そしてなぜこの時期がABBロボティクスの親会社交代と重なるのかを整理する。

同社が説明する機能

リリースによると、Fashion InductorはすでにABBのAIによる自動経路計画と専用ビジョン技術で、1セル当たり毎時最大1,300点を処理し、ピッキング精度の目標を99.5%超としてきた。今回の改良では衣料向けの学習済みビジョンモデルと迅速な再学習ツールを加え、SIerが社内にAI専門家を置かなくても品目の変化に合わせてセルを調整できるようにした。

モジュールのソフトウェアを正確に再現するデジタルツインも追加した。アプリケーション・コントローラー・プラットフォーム、自動経路計画、AI Robot Trainer、シミュレーションソフトRobotStudioを結び、立ち上げを早め、グリッパーなど他社部品も組み込めるという。価格、顧客、設置セル数、75%の算出根拠は開示していない。

要はモデルの大きさではなく再学習ループ

技術の中心はライフサイクル管理だ。現場でロボットの性能を監視して異常を見つけ、新たな学習データを作り、セルのビジョンモデルを再学習させてロボットに戻す閉ループである。設計と検証はRobotStudio、本番の実行はOmniCoreコントローラーが担う。稼働後もビジョンモデルの精度を保つ道具を売るということであり、SIerが利益を失いやすいのはまさにこの部分だ。

ABBは同じ手法を2027年1~3月期までに他のビジョン用途に広げるとしており、同社が「自律型汎用ロボティクス(AVR)」と呼ぶ戦略の第一歩だという。ABBロボティクスの従業員は約7,000人。

AIピッキング新興企業との比較

MEKAWIREのデータベースでは、AIピッキングやロボットビジョン専業企業の開示済み調達額はABBの規模に比べ小さい。ポーランドのNomagicは2025年2月にシリーズBで4,400万ドル、Pickle Robotは2024年11月に5,000万ドル、Plus One Roboticsは2023年3月に5,000万ドル、仏Inboltは2026年9月に1,250万ドルを調達した。ABBロボティクスの2025年の売上高は23億3,100万ドルだった。

日本では物流倉庫の人手不足が深刻で、ファナックや安川電機も相次いでフィジカルAIの提携を打ち出している。ファナックは日立と組み、日立のエッジAI半導体とファナックのロボットを組み合わせて2027年度から世界展開すると9月30日に発表した。ABBは提携ではなく、既に製品の形で出してきた点が異なる。