アマゾン、100万台目のロボットを日本の物流拠点に配備　走行時間を10%短縮するAI基盤モデル「DeepFleet」も公開

アマゾンの物流網で働くロボットが100万台を超えた。アマゾンロボティクスのバイスプレジデント、Scott Dresser氏は2025年7月1日付の同社ニュースルームへの投稿で、100万台目のロボットが日本のフルフィルメントセンターに納入され、世界300カ所以上の施設で稼働するロボット群に加わったと明らかにした。同じ投稿でアマゾンは、建物内のロボットの動きを調整する生成AI基盤モデル「DeepFleet」を発表し、ロボット群の走行時間を10%改善すると説明した。

増加のペースは速い。アマゾンは2023年10月18日、従業員と協働するロボットが75万台を超えたと公表していた。二つの発表の間の約20カ月で25万台増えた計算で、増加率は約33%となる（MEKAWIRE算出）。ロボットの種類別の内訳、施設ごとの台数、投資額は開示していない。100万台を300施設で割ると1施設あたり平均で最大約3300台となる（MEKAWIRE算出）。施設数は「300カ所以上」としか示されていないため、この数字は上限値である。

アマゾンはDeepFleetを倉庫の床の交通管制システムにたとえる。ロボットがどう動き、どこで渋滞が生じるかを予測し、ボトルネックを避ける経路を組む仕組みだ。Amazon SageMakerなどAWSのツールを使い、自社の在庫移動データで学習させたうえ、稼働しながら学習を続けるという。ロボットが速く動けば注文処理が速まり運営コストが下がる、というのが同社の説明である。7月31日の4～6月期決算でも、DeepFleetが100万台超のロボットに最適な経路を見つけさせ、走行効率を10%高めたと改めて強調した。

技術の詳細は8月11日に公表された。アマゾンロボティクスで応用科学のシニアマネジャーを務めるJoey Durham氏がAmazon Scienceのブログと論文共有サイトarXivで、フルフィルメントセンターと仕分けセンターから集めた数百万時間分のデータで四つの構造を比較したと説明した。1台のロボットと周囲の最も近い30台、格子100マス、物体100個をまとめて扱う9700万パラメーターのロボット中心モデルが総合で最も良い成績を収めた。8億4000万パラメーターのロボットと床の結合モデルは時間に関する指標で首位となり、1300万パラメーターのグラフ型モデルも規模の割に健闘した。床のマスを画素として扱う画像型は良い結果を出せなかった。学習データが増えるほど性能が上がった点が基盤モデルと呼ぶ根拠である。当面は渋滞予測に使い、長期的にはロボットへのピッキング作業の割り当てを目指す。

アマゾンは2012年から物流網でロボットを使ってきた。現在のロボット群には最大1250ポンドの在庫を持ち上げて運ぶHercules、精密なコンベヤーで荷物を1個ずつ運ぶPegasus、同社が初の完全自律型移動ロボットと位置づけ人のそばで安全に動けるProteusなどがある。2024年10月には米ルイジアナ州シュリーブポートに5階建て、300万平方フィート超の次世代拠点を開設し、従来設計の10倍のロボットを導入した。処理時間を最大25%短縮し、繁忙期の出荷コストを25%改善できる見込みだと説明している。4～6月期決算では視覚と触覚を組み合わせた初のロボットVulcanも紹介した。

この規模に迫る外部の供給企業はない。2025年7月に香港証券取引所に上場した中国の極智嘉（Geek+、2590）は8月29日の中間決算で、40以上の国と地域に6万6000台超のロボットを導入し、上期売上高は前年同期比31.0%増の10億2500万元だったと発表した。米シンボティックは8月6日、2025会計年度第3四半期の売上高が26%増の5億9200万ドルだったと公表した。ノルウェーのオートストアは8月14日、約1250社に約1750システムを納入済みとしたが、4～6月期の売上高は13.1%減の1億3390万ドルだった。ユニバーサルロボットとMiRを傘下に持つテラダインのロボット部門の4～6月期売上高は7500万ドルだった。

100万台目が日本に届いたことは、人手不足が深刻な国内物流にとって示唆が大きい。日本のマテハン大手や物流ロボット企業は高い信頼性の設備を強みとしてきたが、競争の軸がロボット群全体を動かすAIへ移れば、多数の顧客に分散したデータをどう集めるかが課題になる。アマゾンは雇用面について、2019年以降70万人超の従業員に再教育を実施し、次世代拠点では保全、信頼性、エンジニアリングの人員が30%多く必要になると説明している。

残る疑問は効果の測り方だ。10%はアマゾン自身の数字で、比較の基準、測定した施設、繁忙期にも効果が続くかは明らかにしていない。arXivの論文は数十万台のロボットの移動データで学習したとしており、DeepFleetはまだロボット群全体をカバーしていないとみられる。AWSを通じて他社に提供するかどうかも示していない。

今後の焦点は、2025年10月下旬の7～9月期決算、走行時間の改善が処理量に表れるかが試される10～12月の繁忙期、そしてDeepFleetが渋滞予測から作業割り当てへ進むかどうかである。