NTTとKCCSが、物流業界初となる倉庫内のエコセントラルコンピューティングの実現
DX/IoT/AI 無料物流DXとGXの両立をめざし、IOWN APNで倉庫のAI/GPU処理を再エネ100%データセンタへ集約
NTTと京セラコミュニ ケーションシステム（以下、KCCS）は3月23日、北海道石狩市にて常時再生可能エネルギー100％で運営する「ゼロエミッション・データセンター 石狩（以下ZED石狩）」と千葉県流山市の物流倉庫を直結する「物流倉庫DX」の提供に向けた技術検証を完了したと発表した。
物流業界においてIOWN APNを適用し、物流倉庫と再生可能エネルギー100%で稼働するデータセンタを接続した取り組みは日本初となる。両社は「今後、実証実験を通じて構築した基盤を用いて、物流業界の課題を解決する持続可能な『物流 倉庫DX』の早期商用展開をめざす」としている。
背景
物流業界では、深刻な労働力不足やコスト上昇に加え、脱炭素化への対応が求められている。業界全体で、倉庫業務の省人化・高度化を目的としたDXが進められているが、現状では、一部 作業の自動化にとどまり、倉庫全体を俯瞰した最適化や、エネルギー消費を含めたGXの持続可能な仕組みづくりが課題だ。また、倉庫のロボット化や画像解析の高度化に伴い、AI 処理に必要な GPU利用の増加による電力消費の拡大も新たな課題となっている。
今回の取り組みでは、物流倉庫における入出荷作業の自動化を想定し、ロボット制御および画像解析に必要なAI処理を低遅延なIOWN APNを介して遠隔地のZED石狩に集約する「エコセントラル コンピューティング」の構成について検証を実施した。その結果、GPU リソースの効率的な利用 や、消費電力およびCO₂排出量削減に寄与する可能性を確認した。
図1：物流倉庫におけるエコセントラルコンピューティング概要図
技術検証成果
【APNによる遠隔AI処理基盤の構築と再エネ活用の実現】
千葉県流山市の物流倉庫とZED石狩間をIOWN APNで直結し、倉庫内で取得した映像データを遠隔地のデータセンタでAI処理する環境を構築した。これにより、AI処理 を再生可能エネルギー100%で実行できる環境を実現した。
【カメラ映像による人流分析】
倉庫内の複数カメラの映像を遠隔地でAI解析し、リアルタイムで作業員の動線可視化や異常検知を行うモニタリングが可能であることを検証した。
【遠隔地GPUサーバーからのロボット制御および動線予測】
入出荷作業への適用を想定し、遠隔地のGPUサーバーからアームロボットを制御する通 信環境を設計した。その結果、ネットワーク遅延の影響を最小限に抑えた遠隔ロボッ ト制御が可能であることを検証した。
また、NTTドコモソリューションズが開発した未来位置推定技術とカメラ映像による人流分析により、人とロボットが衝突を回避しながら、協調業務を行えることを確認した。衝突回避については、未来位置推定による衝突予測から、遠隔地のロボットの回避 制御送信までを1秒未満で実行できることを検証した。
技術適用による期待効果
【環境負荷の低減】
AI処理をZED石狩に集約することで、倉庫現場の電力消費を抑制し、脱炭素化を推進する。
【運用の効率化・コスト削減】
自動化・業務効率化によるコスト削減とともに、倉庫現場に配置するITリソースを最小限とする構成により、設備投資やシステムメンテナンスコストを削減する。また、IT 専門人員への依存を低減し、人手不足の解消にも貢献する。
【人とロボットが協調する安全な作業環境】
IOWN APN によるミリ秒単位の低遅延通信により、遠隔地からのロボット制御を実現するとともに人とロボットが同一エリア内で協調しながら作業を効率化する。さらに専用エリアを設けず、安全性と空間活用の両立を実現する。
各社の役割
【NTT】
IOWN APN のアーキテクチャ設計およびネットワーク設計、ならびに人・ロボット協調制御技術の開発を担当した。今後、物流倉庫内のラストワンマイルを含めた物流課題解消に寄与するユースケース検討をNTT研究所保有の技術をもって進めていく。
【KCCS】
物流倉庫DXユースケースの企画設計、倉庫現場環境の提供、アームロボット制御およびカメラ映像解析などのフィジカルAI技術の実装・評価を担当した。
また、今後は千葉県流山市の物流倉庫を実証フィールドとし、社内外の関係者と連携したオープンラボとしても活用するとともに、常時再生可能エネルギー100％で運営する「ZED 石狩」におけるGPU処理基盤の構築および運用検証を進めていく。
今後の展開
NTTとKCCSは、世界の業界リーダーが集うIOWN Global Forumにおいて、パートナーメンバーと共に、再生可能エネルギーを最大限活用した倉庫業務最適化の実現に向けて、IOWN APN適用を検討するチームを立ち上げて活動をしている。
両社は「今後実証実験を通じて、構築した基盤を用いた物流倉庫業務最適化ユースケースを創出し、 物流業界の課題を解決する持続可能な『物流倉庫DX』の早期商用展開をめざす。さらに、製造業や社会インフラ分野への応用も視野に入れ、IOWN APNを活用した新たな産業ユース ケースの創出に取り組んでいく」としている。
