iREX 2025: From programmed to perceptiveの最前線｜米国・中国の成功事例を徹底分析

【Why Japan?】なぜ今、日本の物流企業が「知覚するロボット」を知るべきなのか

2024年問題による輸送能力の低下、そして深刻化の一途をたどる労働力不足。日本の物流業界は今、構造的な課題に直面しています。これまで多くの企業がロボット導入による自動化を進めてきましたが、その多くは「プログラムされた動き（Programmed）」を繰り返すものでした。決まった形・重さの荷物を、決まった場所に運ぶ——。この制約が、多品種少量化が進み、複雑なオペレーションが求められる現代の物流現場において、完全自動化を阻む大きな壁となっていました。

しかし、先日閉幕した「iREX 2025（国際ロボット展）」が示した未来は、この壁を打ち破る可能性に満ちています。テーマは「From programmed to perceptive（プログラムから知覚へ）」。AIとの融合により、ロボットが自らの「目」で見て、「脳」で考え、状況に応じて最適な動きを判断する。そんな「知覚するロボット」の時代が、すぐそこまで来ています。

この変化は、単なる技術の進化ではありません。不定形物のピッキング、熟練作業員の繊細な荷捌き、流動的な現場レイアウトへの対応など、これまで「人間にしかできない」とされてきた領域の自動化を可能にし、日本の物流が抱える課題を根本から解決するゲームチェンジャーとなり得ます。

本記事では、海外トレンドウォッチャーの視点から、iREX 2025で示された「知覚するロボット」の潮流を、米国・中国・欧州の最新動向と具体的な事例を交えながら深掘りし、日本の物流企業が今、何を学び、どう行動すべきかのヒントを提示します。

海外の最新動向：AIがロボットの「脳」を進化させる世界的な潮流

iREX 2025で見られた「Practical AI（実用的なAI）」の進化は、日本国内だけの動きではありません。むしろ、NVIDIAのような米国企業が主導し、中国企業が猛追する、グローバルなメガトレンドです。各国で起きている地殻変動を見ていきましょう。

米国：NVIDIAが牽引する「AIロボティクス・エコシステム」

最大の注目点は、GPUメーカーであるNVIDIAの存在感です。同社は単なる部品サプライヤーではなく、ロボットの「脳」となるAIプラットフォームを提供することで、業界のルールを変えようとしています。

• Isaac Sim: 物理的に忠実な仮想空間でロボットの動作をシミュレーションし、AIをトレーニングするプラットフォーム。これにより、現実の倉庫でロボットを動かす前に、最適な動作プログラムを低コストかつ安全に開発できます。
• GR00T: 人型ロボット向けの汎用基盤モデル。特定のタスクを個別にプログラミングするのではなく、人間の言語や映像から動きを学習し、未知のタスクにも対応する能力を持ちます。

このエコシステム上で、FANUCやYaskawaといった世界中のロボットメーカーが開発を進める構図は、まさにスマートフォンの世界におけるAndroidやiOSと同様です。ハードウェアメーカーが、AIプラットフォーマーの掌の上で競争する時代が始まっています。

中国：価格競争力と国家戦略で世界を席巻

iREX 2025における中国企業の出展数は、前回の2023年から34社増の84社に達し、その勢いを物語っています。世界のロボット輸出に占める中国のシェアは約10%に拡大し、トップの日本（約21%）を猛追しています。

彼らの強みは、圧倒的な価格競争力を持つ協働ロボット（コボット）に加え、国家レベルで推進されるAI・ロボティクス戦略です。人型ロボット分野でも、Unitree Roboticsなどが$16,000程度という驚異的な価格のモデルを発表しており、技術と価格の両面で市場にインパクトを与えています。

先進事例（ケーススタディ）：iREX 2025で示された「知覚するロボット」の実力

言葉だけでは伝わりにくい「知覚するロボット」の実力を、iREX 2025で特に注目を集めた3つの事例から具体的に解説します。

ケース1：Yaskawa & NVIDIA – 熟練工の「技」を模倣するAIピッキング

安川電機が展示した「MOTOMAN NEXT-NHC 10DE」は、まさに「Practical AI」を体現していました。

何がすごいのか？

NVIDIAのAIプラットフォームと連携し、人間の作業者が行う繊細な箱詰め作業を模倣学習。これまでロボットが苦手としてきた、形が崩れやすいビニール袋入りの商品や、複数の商品を隙間なく箱に詰める「混載」作業を、熟練工のようにスムーズにこなします。カメラでリアルタイムに状況を認識し、商品の位置がズレても即座に動きを補正する能力は、まさに「知覚」している証拠です。

成功要因：ハードとソフトの融合

この成功は、安川電機が長年培ってきた精密なモーター制御技術（ハード）と、NVIDIAの高度なAI認識・判断技術（ソフト）が見事に融合した結果です。これにより、これまで膨大なプログラミング工数が必要だった非定型作業を、AIに「学習」させることで自動化できる道筋が示されました。

ケース2：FANUC & Kawasaki – 「囲い込み」から「オープン化」への戦略転換

FANUCがロボット制御の標準的プラットフォームである「ROS 2」対応ドライバーをGitHubで公開し、川崎重工が外部連携を容易にする「オープン」コントローラやクラウドプラットフォーム「ROBO CROSS」を推進。これは、日本の大手メーカーの大きな戦略転換を意味します。

何がすごいのか？

従来、ロボット制御は各メーカー独自の閉じた世界でした。しかし、オープン化によって、ユーザー企業やシステムインテグレーターは、メーカーの垣根を越えて自由にアプリケーションを開発できるようになります。例えば、FANUCのロボットアームに、他社のAIカメラとピッキング用ハンドを組み合わせ、自社の物流現場に特化した自動化システムを、より低コスト・短期間で構築することが可能になります。

成功要因：開発エコシステムの活用

NVIDIA Isaac Simのようなシミュレーター上で、様々なメーカーの機器を組み合わせたシステムを事前に検証できるようになったことが、このオープン化の流れを加速させています。これにより、導入後の「こんなはずではなかった」という失敗を減らし、DX投資のROI（投資対効果）を最大化できます。この動向は、AIロボットによる自動化の裾野を大きく広げる可能性を秘めています。より詳しいAIロボットの活用事例については、物流の最前線｜AIロボットが動かす海外物流センター徹底レポートでも解説していますので、併せてご覧ください。

ケース3：SOLOMON – 「あの箱を積んで」で動く人型ロボット

台湾のSOLOMON社が展示した人型ロボットは、来場者に未来を実感させるのに十分なインパクトがありました。

何がすごいのか？

NVIDIAの基盤モデル「GR00T」を活用し、「青い箱を赤いパレットの上に移動して」といった自然言語による曖昧な指示を理解し、タスクを実行します。ロボットはカメラで対象物を認識し、最適な経路を判断してピッキングと配置を行います。これは、特定の作業を繰り返すのではなく、ChatGPTに質問するように、その場で新しい指示を与えて動かせる汎用性の高さを示しています。

成功要因：生成AIとロボティクスの融合

このロボットの頭脳には、まさに生成AIが搭載されています。これにより、一つひとつの動きをプログラミングする必要がなくなり、物流現場で日々発生する多種多様なタスクに、1台のロボットが柔軟に対応できる未来が現実味を帯びてきました。このような人型ロボットの実用化に向けた動きは世界中で加速しており、1XとEQTの提携最前線｜ヒューマノイド1万体導入の衝撃と日本への示唆で解説しているような大規模導入の動きにも繋がっています。

日本への示唆：海外トレンドを国内でどう活かすか

これらの先進事例は、日本の物流企業にとって大きなチャンスですが、単に最新ロボットを導入するだけでは成功しません。海外トレンドを自社の力に変えるためのポイントと、今すぐできることを整理します。

海外事例を日本に適用する際のポイント

「目的ドリブン」での導入計画

「AIロボットがすごいから」という理由での導入は失敗します。自社の物流プロセスの中で、どこが最も生産性を下げているボトルネックなのか？ それは、検品、仕分け、梱包のどの工程の、どのような「非定型作業」なのか？ 解決したい課題を具体的に定義することが、技術選定の第一歩です。

オープン化の波に乗るパートナー戦略

これからのロボット導入は、一社単独で完結しません。自社の課題に合わせて、最適なロボット、AIソフトウェア、周辺機器を組み合わせてくれる、経験豊富なシステムインテグレーターとのパートナーシップが不可欠です。メーカーの垣根を越えた提案ができるかどうかが、パートナー選びの重要な基準となります。

「AIを使いこなす」人材への投資

「知覚するロボット」は、AIにデータを学習させることで賢くなります。現場の作業データを収集・分析し、AIの性能を最大限に引き出すスキルを持つ人材の育成、あるいは外部専門家の活用が、競争優位に直結します。これは、2025年以降の物流DXにおいて極めて重要な要素です。詳細は2025年物流DX トレンド｜物流業界への衝撃を徹底解説[企業はどう動く？]でも触れています。

日本企業が今すぐ真似できること

• デジタルツインでスモールスタート: NVIDIA Isaac Simのようなシミュレーションツールを活用し、まずはデジタル空間で自社の倉庫を再現してみましょう。物理的な投資を行う前に、どの工程に、どのロボットを導入すれば効果が出るのかを、低リスクで検証することができます。
• データ収集基盤の整備: AIに学習させる「教師データ」は、将来の競争力の源泉です。まずは、熟練作業員の動きや、商品の破損データ、作業時間などをデジタルデータとして収集・蓄積する仕組み作りから始めましょう。
• グローバルな情報収集の習慣化: iREXのような国内展示会だけでなく、海外の専門メディアや、NVIDIA GTCのような技術カンファレンスの情報にアンテナを張り、世界の潮流から取り残されないようにすることが、経営層やDX担当者には求められます。

まとめ：ロボットが「目と脳」を持ったとき、物流の未来は変わる

iREX 2025が示した「From programmed to perceptive」へのシフトは、日本の物流業界が抱える人手不足や生産性の課題に対する、強力な処方箋となる可能性を秘めています。

ロボットはもはや、プログラムされた動きを繰り返すだけの「鉄の腕」ではありません。AIという「目と脳」を手に入れたことで、状況を自ら判断し、人間と協働しながら複雑なタスクをこなす、真のパートナーへと進化を遂げようとしています。

この大きな変化の波を、単なる脅威として傍観するのか、それとも未来を切り拓くチャンスとして捉え、積極的に乗りこなしていくのか。今、日本の物流企業の経営判断が、5年後、10年後の企業の姿を決定づけることになるでしょう。