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倉庫ピッキング・格納

Warehouse picking and stowing

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

Amazon Vulcanは触覚センシングでピック/格納速度を人間比同等水準に到達させ50万件超処理。ただし現行ヒューマノイド・アームは訓練済みタスクでも人間スループットの40〜70%に留まり、SKUのばらつきが大きいほど性能が落ちる

できること

既知の商品カテゴリでの高速ピッキング(Ocado:週500万件処理)

まだできないこと

未知の変形しやすい梱包・不定形物・積み重ねられた商品の扱い、6万SKU超の倉庫で最初は多くの商品を認識できなかった事例あり

なぜそうなのか

ハンドのコンプライアンス(柔軟性)・触覚センシング・微細運動制御が人間の手に比べまだ不足しているため

これからの予測の根拠

触覚センシング統合技術の進展ペースから2028年に人間スループットに追いつくと推定

いま使える主な道具

Amazon Vulcan、Ocado robots、Symbotic

根拠

• AI solves the SKU problem that stalled warehouse automation 2026
  透明・変形・反射素材の把持精度99.5%に達したとする報告もあるが現場では40-70%のスループット
• Ocado warehouse robots assemble 50,000 orders in 5 minutes 2026
  週間ピッキング約500万件、1,000台超のロボット群が5mmクリアランスで協調動作

同じ分野のほかの仕事（ドローン・配送・物流倉庫）

• ドローン配送(ラストマイル)
• EC倉庫のフル自動化(グロサリー・卸)
• 悪天候・規制下でのドローン運航
• ヒューマノイドによるトート・搬送作業

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。