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Amazonが物流倉庫に導入した「DeepFleet」とは？＋ロボティクス強化に向けた投資の変遷まとめ

Amazonが倉庫内ロボットの移動効率アップのために導入したAIモデルとは。新AIモデルがもたらすさまざまなメリットと、Amazonのロボティクス全般の取り組みに注目します

7月10日 8:00

Amazonは、自社のフルフィルメントセンターで稼働しているロボットの施設内移動を最適化するため、新たなAIモデル「DeepFleet」（ディープフリート）を導入しました。「DeepFleet」によりロボットの移動効率を約10%向上させ、注文処理の迅速化と配送時間の短縮をめざします。

倉庫ロボットの移動効率を上げる「DeepFleet」

「DeepFleet」は、Amazonのフルフィルメント施設内を移動する100万台以上のロボットを効率よく移動・運用させるために開発した生成AI基盤モデルです。

Amazonロボティクス担当副社長のスコット・ドレッサー氏は、「DeepFleet」を交通量の多い都市を走行する自動車を整理する高性能な交通管理システムにたとえて、「ロボットの経路を最適化し、混雑を軽減する」と説明しています。

この「DeepFleet」の導入は、Amazonが2025年6月末に100万台目の倉庫ロボットを日本のフルフィルメントセンターに配備したタイミングと時期を同じくしています。

米国時間で2025年6月30日にAmazonは日本のフルフィルメントセンターに100万代目の倉庫ロボットを導入した（画像はAmazonのコーポレートサイトから追加） — Amazonは米国時間6月30日、日本のフルフィルメントセンターに100万台目の倉庫ロボットを導入した

倉庫内の効率を向上し続け、メリットを拡大し続ける

「DeepFleet」は、Amazonが保有する倉庫および在庫データと、機械学習モデルを構築・実行するためのクラウドプラットフォーム「Amazon SageMaker」（アマゾンセージメーカー）を含む「Amazon Web Services（AWS）」のツールを活用して開発しました。

ドレッサー氏は、「DeepFleet」は単にテクノロジーを追求した生成AI基盤モデルではなく、実際の物流課題解決に焦点を当てたAIの応用であると強調しています。

「DeepFleet」により、倉庫ロボットの移動時間を10%短縮することで、効率性アップだけでなく、配送時間の短縮、運用コストの削減、エネルギー使用量の削減といった具体的なメリットが生まれると説明しています。

「DeepFleet」はフルフィルメントセンター内の効率アップ、配送時間の短縮などに貢献する（画像はAmazonのコーポレートサイトから追加）

「DeepFleet」は継続的に学習し、状況に適応するため、Amazonは倉庫全体の効率が継続的に向上し続けることを期待しています。現在、Amazonが顧客の注文を受注した後の倉庫内フローの約75%でロボットを活用、この割合は「DeepFleet」のような技術の進化によりさらに増加する見込みです。

Amazonのロボティクス強化の変遷

「DeepFleet」の展開は、Amazonが13年以上のロボティクスへの投資に基づいています。

Amazonは2012年、物流センターで商品棚を運搬する自律移動ロボット、それを活用した物流システムを提供するKiva Systemsを7億7500万ドルで買収し、後に「Amazonロボティクス」に名称を変更しました。

当初は棚を人間のもとに運ぶ自動搬送車（AGV）をフルフィルメントセンターに導入していましたが、現在では多様なロボットを運用しています。

運用中のさまざまなロボットとその役割

現在運用しているのは次のようなロボットです。

「Hercules」（ヘラクレス）：最大1250ポンド（約567kg）の在庫を持ち上げて移動できます。
「Pegasus」（ペガサス）：コンベアベルトを使用して個々の荷物を扱います。
「Proteus」（プロテウス）：Amazon初の完全自律型モバイルロボットで、オープンスペースで従業員の周りを移動できます。
「Vulcan」（バルカン）：2025年5月に導入された、触覚センサーとAI駆動ツールを使用して狭い場所から商品を格納・取り出すロボット。Amazon初の、物体といつどのように接触したかを認識する「触覚」を持つロボットで、従業員がしゃがんだり、高所に登ったりする必要がある場所での作業に特に役立つとされています。