Muso Action、3拠点で物流ロボット基盤モデルを実証へ

Muso Actionは、経済産業省とNEDOが実施するGENIACに採択されました。
アスクル、日本通運、若松梱包運輸倉庫の3拠点で、ピッキング作業向けのロボット基盤モデルを開発・実証します。
物流現場から年間100万エピソード規模の作業データを収集し、数万SKUの商品の自動化を目指します。
実施期間は2026年10月から2027年9月までです。

記事の概要

採択テーマは、物流倉庫のピッキングとソーター投入に対応するスライダー式ロボットアーム向け基盤モデルの開発・実証です。
アスクル関東DC、日本通運の関西空港倉庫、若松梱包運輸倉庫の本社第二共配センターでデータを集めます。
対象拠点では、生活日用品、菓子、缶詰・調味料など、異なる商材のピッキングや仕分けを扱います。
同社は、ロボットが安定して扱える商品が全SKUの約5％にとどまり、残る95％が自動化の壁になっていると説明しています。
収集データは、公開VLAモデルを物流データと現場データで2段階にファインチューニングするために使います。
作業者が手に持って使えるUMI形式のデータ収集グリッパーも開発し、ロボットを設置していない工程からも把持動作を記録します。
数万SKUのロングテール商品への対応と、ヒューマノイド型と比べて約6〜7割の省電力を目指します。
事業終了後は、開発した基盤モデルを月額サブスクリプション型のロボットワーカー「Muso-Roid」に実装する予定です。

記事のポイント

1. 3拠点でデータ収集： アスクル、日本通運、若松梱包運輸倉庫の稼働倉庫で、商材や作業形態が異なるデータを集めます。
2. ロングテールに対応： 全SKUの約95％を占める未学習商品を対象に、現場データと力制御を組み合わせて対応を目指します。
3. 年間100万件を収集： 人手作業やロボット動作を年間100万エピソード規模で収集し、物流向けモデルの学習に活用します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 自社のSKU構成や作業形態が異なっても、現場データを追加学習に使う設計が示されたことで、ロボット導入時は機器性能だけでなくデータ取得計画まで評価する必要が生じそうです。
• 物流ロボット提供者： 3拠点の異なる商材から年間100万エピソード規模を集める取り組みは、未学習商品への対応力を競ううえで、実稼働データの量と多様性が差別化要因になる可能性を示しています。
• 物流現場全体： ロボット未設置の工程でも作業者の把持動作を記録する手法が広がれば、現場を止めずに学習データを蓄積し、段階的に自動化対象を広げる進め方が検討しやすくなりそうです。

このニュースの背景

物流倉庫では、ロボットが安定して扱える商品が全SKUの約5％にとどまり、残る約95％のロングテール商品が自動化の壁になっています。
公開VLAモデルは学習済み商品には対応できても、未学習商品では成功率が低下する課題があるとされています。
今回の計画では、異なる商材と作業形態を持つ3拠点から現場データを集め、物流向けの事前学習と現場ごとの追加学習に使います。
ロボットを設置していない工程からも把持動作を取得するため、現場データの収集量を増やす仕組みも開発対象になっています。

関連するニュース

• ｕｇｏは、GENIACで双腕セミヒューマノイド向けVTLAモデルを開発します。
• XNOVAはGENIACに採択され、電動工具操作AI基盤モデルの研究開発を始めます。
• GramEyeはNEDOに継続採択され、米国向け次世代機と微生物同定AI基盤を開発します。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES

Muso Action、経済産業省およびNEDOが実施する国家プロジェクト「GENIAC」の採択事業者に決定

Muso Action株式会社のプレスリリース（2026年9月9日 15時00分）Muso Action、経済産業省およ…