Amazonの物流ネットワークの将来には、間違いなく人工知能とロボティクスが関わってきますが、どの時点でAI搭載マシンが作業の大部分を行うようになるかは未解決の問題です。 同社のロボットフルフィルメント担当ディレクターであるスコット・アンダーソン氏によると、アマゾンの倉庫が完全に、エンドツーエンドで自動化される時点は、少なくとも10年先だという。 ロイターが本日報じたアンダーソンのコメントは、アマゾンの倉庫のようなロボット労働に適した環境においてさえ、現在の自動化のペースを浮き彫りにしています。 ロボットに他のことをさせるには、高価で時間のかかる再プログラミングが必要です。 また、複数の異なる作業をこなすロボットや、周囲を見て理解する必要がある動的な環境で動作するロボットは、まだ研究や実験の域を出ていない。 物体を識別し、その物体について以前に訓練したことがなくてもそれを拾い上げるという単純なプロセスでさえ、一連の複雑で高度なソフトウェアとハードウェアを必要とし、それはまだ商業的には存在しません。
ですから、ロボットはマイクロチップやテスラ自動車の車体の製造を助けることはできますが、倉庫作業が必要とする人間の作業を行うことはできないのです。 Amazon の施設や他の企業のフルフィルメント センターでは、労働の大部分はまだ人間の手によって行われています。
しかし、過去 10 年間で AI 研究の進歩を加速させた進行中の深層学習革命の一環として、ロボットは人間レベルの高度な視覚と運動制御を獲得し始めています。 Amazon は、このようなロボットを開拓している企業の 1 つで、この分野の進歩を促進するために、1 つの物体をピックアップして物流チェーンの別の部分に移動する倉庫用語にちなんで、毎年いわゆるピッキング チャレンジを開催しています。 UCバークレーには、この分野で実質的な進歩を遂げたロボット研究所があり、その新しい低コスト・ロボットは、ブルーと呼ばれる中央システムによって制御される一対の人型アームで、AIを搭載した視覚システムのおかげで、タオルを折るなどの複雑な手作業をこなすことができます。 研究所のOpenAIも同様に、強化学習と呼ばれるAI学習技術を利用して、ロボットハンドにより正確でエレガントな動きを教えています。 サンフランシスコに拠点を置くスタートアップのKindredは、Kindred Sortというロボットアームを作っており、小売業者のGapの倉庫に配備して、人間の操縦と自動化を組み合わせて、ダイナミックな商品ピッキングを行っています。
ロイターによると、アマゾンは米国内に110の倉庫、45の仕分けセンター、およそ50の配送ステーションを持ち、これらすべてで12万5000人以上のフルタイム倉庫労働者を雇用しています。 しかし、ロボットによって行われているのは全体の労働のほんの一部です。 たとえば、Amazon では、「ドライブ」と呼ばれる小型のルンバ型ロボットを使用して、倉庫内の決まった経路をたどり、大量の製品を人間の労働者に届けています。 「現在の形では、技術は非常に限られています。 アンダーソンはロイターに対し、「この技術は、我々が必要とする完全な自動化ワークステーションにはほど遠いものです」と述べており、ボルチモアのアマゾン倉庫を今日早くに視察しています。