この記事の要点: Muso Action株式会社は、経済産業省およびNEDOが推進する国家プロジェクト「GENIAC」のロボット基盤モデル研究開発事業において、採択事業者に決定したと発表しました。同社は、アスクル、日本通運、若松梱包運輸倉庫の3社が運営する実稼働倉庫にロボットとデータ収集デバイスを導入し、ピッキング作業向けロボット基盤モデルの開発と実証を行います。実施期間は2026年10月から2027年9月までの1年間を予定しています。
発表内容のポイント
- 実稼働する3社の物流倉庫で、年間100万エピソード規模の作業データを収集
- 手持ち型デバイス「UMI形式」を改良し、現場を止めずに把持動作データを取得
- 数万SKUのロングテール商品への対応と、ヒューマノイド比で約6〜7割の省電力を両立
発表の背景
物流倉庫のピッキング作業は、人手不足が深刻化する一方で、自動化が最も難しい領域とされてきました。従来の汎用ロボット基盤モデル（VLA）は、未学習の商品に対して成功率が著しく低下する課題があり、全SKUの約95%を占めるロングテール商品への対応が壁となっていました。また、ヒューマノイド型ロボットは消費電力が大きく、実運用における省電力化も求められていました。
何が発表されたのか
本事業では、アスクル関東DC、日本通運関西空港倉庫、若松梱包運輸倉庫本社第二共配センターの3拠点において、日用品や菓子、缶詰などのピッキング・仕分け作業データを収集します。収集したデータをもとに、公開VLAモデルをベースとした2段階のファインチューニングを実施。さらに、力制御を軸としたマルチモーダル化によりモデルを軽量化し、未学習の商材でも高い成功率と省電力動作を両立させます。開発したモデルや導入ノウハウの一部は、事業終了後に公開される予定です。
製造業・生産管理への見方
製造業や生産管理の現場においても、部品や製品のピッキング、仕分け作業の自動化は共通の課題です。本プロジェクトで開発される「UMI形式」のデータ収集デバイスは、ロボットを設置していない工程でも作業者の動作から低コストでデータを取得できるため、将来的に製造ラインや部品倉庫への応用が期待されます。また、多品種少量生産が進む製造現場において、未学習のワークに対しても柔軟に対応できる省電力なロボット基盤モデルの確立は、自動化のハードルを大きく下げる可能性を秘めています。
現場で確認したいポイント
- 自社のピッキング・仕分け工程において、ロングテール商品の割合が自動化の障壁になっていないか
- ロボット導入時のデータ収集において、現場の通常業務を妨げずに動作データを蓄積する手法があるか
- 実用化後に予定されている月額サブスクリプション型ロボット「Muso-Roid」の仕様やコスト感
確認しておきたい点
本事業で対象となる倉庫、商品、作業内容は、今後の開発状況や実証の進捗によって変更される可能性があります。また、事業終了後に公開される予定の基盤モデルやノウハウの具体的な公開範囲や時期については現時点で明記されていません。
関連リンク
- Muso Action株式会社 コーポレートサイト：発表企業の公式サイト。事業内容や採用情報を掲載。
- Muso Action PR TIMES プレスリリース一覧：同社のプレスリリース一覧ページ。
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | Muso Action株式会社 |
| 発表日時 | 2026-09-09 15:00:02 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
