自動運転と荷役をAI統合｜TRC平和島「フィジカルAI WG」発足の衝撃

物流業界における自動化の議論は、長らく「いかにしてA地点からB地点へ無人で運ぶか」という走行技術に焦点が当てられてきました。しかし、現場を預かる皆様なら痛感されているはずです。物流の真のボトルネックは、トラックが到着したその先、つまり「積み降ろし」にあるということを。

2026年1月、東京流通センター（TRC）を拠点とする「平和島自動運転協議会」が、この長年の課題に終止符を打つべく「フィジカルAIを活用した荷役WG」を発足させました。

これは単なるワーキンググループ（WG）の新設ではありません。自動運転トラックと倉庫内ロボットを「フィジカルAI」という頭脳で接続し、物流オペレーション全体の完全自動化を目指す、極めて野心的なプロジェクトの始動です。「運ぶ技術」と「積む技術」が融合する時、日本の物流現場はどう変わるのか。その衝撃と展望を解説します。

TRC発「フィジカルAI荷役WG」の全貌

平和島自動運転協議会はこれまで、「自動運転走行WG」や「循環型ラストマイル配送WG」を通じ、公道走行や配送モデルの実証を進めてきました。今回新設された「フィジカルAIを活用した荷役WG（以下、フィジカルAI荷役WG）」は、これらに続く第3の柱であり、物流自動化のラストピースを埋める存在として位置づけられています。

その核心は、自動運転車両と倉庫内荷役のシームレスな連携です。

ニュースの概要整理

本WGが目指すのは、トラックがバースに着いた瞬間、人間が介在することなく、倉庫側のロボットが自動で荷物を認識し、荷役を開始する未来です。これを実現するためには、車両と倉庫、そしてロボットがお互いの状況をリアルタイムで理解し合う高度な知能、すなわちフィジカルAIの実装が不可欠となります。

併せて読む: 【週間サマリー】01/11〜01/18｜「実験」から「実利」へ。AIと物理世界が同期する“Unified Intelligence”の幕開け

物流現場への具体的な影響：各プレイヤーはどう変わるか

「フィジカルAI荷役WG」の取り組みが進展することで、物流に関わる各プレイヤーにはどのような変化が訪れるのでしょうか。

運送事業者：待機時間の消滅と「完全無人配送」への道

運送会社にとって最大のメリットは、荷役におけるドライバーの負担軽減と待機時間の解消です。

• ドライバーレスへの道筋: 自動運転トラックが実用化されても、荷役作業に人が必要であれば、結局は有人運行または現地スタッフの配置が必要でした。荷役がロボット化・自動化されれば、真の意味での「無人幹線輸送」が現実味を帯びてきます。
• 稼働率の向上: バース到着と同時にAIが荷役スロットを最適化し、即座に作業が開始されることで、車両の回転率が劇的に向上します。

倉庫事業者：バース管理の高度化と庫内オペレーションの変革

倉庫側にとっては、受け入れ態勢の抜本的な見直しが迫られますが、同時に効率化のチャンスでもあります。

• 動的なバースコントロール: 到着予定時刻（ETA）と庫内の作業状況をAIが突き合わせ、最適なバースを動的に割り当てるシステムが標準化されます。
• ロボット親和性の高い環境整備: 人間にとっての「作業しやすさ」よりも、ロボットやAGV（無人搬送車）が走行・作業しやすいレイアウトや床面強度が求められるようになります。

メーカー・荷主：リードタイムの安定化とコスト構造の最適化

荷主企業にとっては、物流品質の安定化が最大の恩恵です。

• 物流波動への対応力: 人手不足による出荷遅延リスクが低減され、繁忙期でも安定した物流網を維持可能になります。
• サプライチェーンの可視化: 荷役作業のデジタル化により、「今、荷物がどのような状態にあるか」がリアルタイムデータとして把握できるようになります。

LogiShiftの視点：フィジカルAIが埋める「ミッシングリンク」

ここからは、単なるニュース解説を超え、LogiShiftとしてこの動きをどう読み解くか、独自の視点で考察します。

1. 「走行」と「荷役」の断絶を埋めるプロトコル

これまで、自動運転技術（モビリティ）と倉庫ロボット（ロジスティクス）は、それぞれ別の進化を遂げてきました。トラックは「いかに公道を安全に走るか」を磨き、倉庫ロボットは「いかに庫内を効率よく動くか」を追求してきました。

しかし、両者の接点である「トラックバース」において、技術的な共通言語（プロトコル）が存在しませんでした。トラックの扉を誰が開けるのか、カゴ車を誰が引き出すのか、バラ積みの荷物をどう認識するのか。これらはすべて「人間の暗黙知」と「手作業」でカバーされていた領域です。

今回のWG発足が重要なのは、この断絶された二つの世界をフィジカルAIという共通言語で接続しようとしている点にあります。ソフトウェア上のデータ連携（API連携）だけでなく、物理的な動作の連携（ハンドシェイク）をAIに行わせる試みは、物流DXの最終形と言えるでしょう。

この「同期」の概念については、以下の記事でも詳しく解説しています。

併せて読む: 物流DXの最終形。RPAとロボットが「同期」する統一基盤の正体

2. 「日本仕様（J-Model）」という勝ち筋

TRCの発表で注目すべきは、「日本仕様」の開発を強調している点です。
北米の物流倉庫のように、広大な敷地でパレット輸送が完結している環境とは異なり、日本の物流現場は以下のような複雑な特性を持っています。

• 狭小なバース: トラックがギリギリで接車する必要がある。
• 多頻度小口: パレット単位ではなく、カゴ車やバラ積みが多い。
• 混合物流: 様々な形状の荷物が混在している。

海外製の汎用モデルをそのまま持ち込んでも、日本の現場では機能不全に陥ります。日本の現場特有の「きめ細かさ」や「複雑さ」を学習させたフィジカルAIモデルを構築することは、日本国内での実用化はもちろん、同様の都市型物流課題を抱えるアジア諸国への展開においても強力な武器となります。

3. 「具身知能」がもたらす現場判断の自動化

ここで鍵となる技術が、最近注目を集める「具身知能（Embodied AI）」です。これは、AIが身体（ロボットや車両）を持ち、物理世界と相互作用しながら学習・判断する技術です。

従来のプログラム制御型ロボットでは、「トラックが少し斜めに停まった」「荷崩れしかけている」といった想定外の事象に対応できませんでした。しかし、フィジカルAI（具身知能）を活用すれば、センサー情報から状況を瞬時に理解し、「少しアームの角度を変えて掴む」といった人間のベテラン作業員のような微調整が可能になります。

Nuroなどの参画企業に加え、LiDARやセンシング技術を持つプレイヤーがこのWGに関わってくることは、まさにこの「現場対応力」を高めるための布石と言えます。

併せて読む: LiDAR王者が汎用ロボへ。新興Sharpaに見る「具身知能」の次なる一手

まとめ：経営者が明日から意識すべきこと

TRC平和島自動運転協議会による「フィジカルAIを活用した荷役WG」の発足は、物流自動化が「実験室レベル」から「現場実装レベル」へ移行したことを告げる象徴的な出来事です。

経営層や現場リーダーの皆様は、以下の3点を意識して今後の戦略を検討してください。

1. 「運ぶ」と「荷役」をセットで考える: 自動運転導入の議論をする際、必ず「その荷物は誰が積み降ろすのか？」という問いをセットにする。
2. 現場のデータ化（デジタルツイン）: フィジカルAIを受け入れるためには、自社の倉庫や荷物の状態がデジタルデータとしてアクセス可能でなければなりません。アナログ管理からの脱却を急いでください。
3. 異業種連携への参加: 一社単独で解決できる課題ではありません。TRCのような協議会やコンソーシアムの動向を注視し、実証実験へ積極的に関与することが、将来の標準規格への適応を早めます。

2026年、物流は「フィジカルAI」によって、フィジカル（物理）とデジタルが完全に融合する新たなフェーズへと突入します。この波に乗り遅れないよう、今すぐ準備を始めましょう。