KDDIとRLWRLD、コンビニ品出し向けロボット基盤モデルを研究

KDDIと韓国のRLWRLDは、小売・物流現場向けのロボット基盤モデルを研究開発します。
両社のプロジェクトは、経済産業省とNEDOの生成AI開発力強化事業「GENIAC」に9月9日付で採択されました。
ローソン店舗で作業データを集め、バックヤードから売り場までの品出し業務の自動化を目指します。

記事の概要

RLWRLDは5月、視覚や言語に加え、力・触覚・作業記憶を統合するロボット基盤モデル「RLDX-1」を公開しました。
RLDX-1は、物理センシングや長期メモリ、認知・物理情報・アクションを結ぶ「MSAT」を特徴としています。
同モデルは8種のベンチマークで、NVIDIAのGR00TやPhysical Intelligenceのπ0などを上回る結果を記録しました。
KDDIは2025年4月15日にRLWRLDへの出資を公表し、同年8月頃からプライベートブランド商品で小規模実証を始めました。
今回のGENIAC事業では、「ローソン S KDDI高輪本社店」を中心に、作業者目線のエゴセントリックデータを集めます。
対象業務は、バックヤードでの商品準備や搬送、売り場で棚に商品を並べるピック＆プレースなどです。
両社は約3,500時間のデータ収集を予定し、Vision-to-Force技術で映像から接触力を推定して学習用データに変換します。
KDDIは2030年までに、人との接客を伴わない付帯作業からロボットの適用を広げる方針です。

記事のポイント

1. 店舗作業をデータ化： ローソン S KDDI高輪本社店で、メガネ型カメラなどによる一人称映像を収集します。
2. 柔軟な品出しを対象： 袋菓子など柔らかい商品や形状が複雑な商品を、棚から倒さず補充する作業を想定します。
3. 段階導入を目指す： まず環境変化の少ないバックヤードから始め、2030年までに適用範囲を広げる考えです。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 品出しを自動化したい企業は、まずバックヤードなど環境変化の少ない工程を切り出し、データ収集や人の接客との役割分担を含む段階導入を設計する必要がありそうです。
• AI・ロボット企業： 人の一人称映像を接触力の推定によって学習データへ変換する手法は、専用センサーに頼らず現場データを蓄積する開発競争を促す可能性があります。
• 小売・物流事業者： 柔らかい商品や配置が変わる棚への対応まで視野に入ることで、定型搬送に限らない自動化の候補を洗い出し、業務ごとの導入効果を検証する必要が高まりそうです。

このニュースの背景

RLWRLDは、視覚・言語に加えて力や触覚、作業記憶を扱うロボット基盤モデル「RLDX-1」を公開しています。
KDDIは2025年4月にRLWRLDへの出資を公表し、同年8月頃からコンビニのプライベートブランド商品を対象に小規模実証を進めていました。
今回のGENIAC事業では、ローソン店舗で約3,500時間の作業データを集め、Vision-to-Force技術で映像から接触力を推定し、ロボットの学習に使えるデータへ変換する計画です。

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