Destroは、ロボットの代わりに物流オペレーションを管理するAIレイヤーを開発していると明らかにし、ステルス状態を脱して$8 millionのシード投資を調達した。同社の創業者Manthan Pawarは、米国のサプライチェーンおよびロボティクス分野で約8年の経験を持ち、Destroは年末までにキャッシュフローがプラスになると見込んでいる。
同社は、日本の輸送会社Yusen Logisticsが米国に展開する約30カ所の施設のうち1カ所で、トラックから荷下ろしされた商品を異なる車両へ振り分けるクロスドッキングのプロセスに注力した。Yusenのオートメーション・ディレクターであるRichard Brunelleは、Destroが当初picking and packのプロセス向けに開発したシステムを、このオペレーションに適応させるよう求めた。Destroはソリューションをこの用途に合わせて変更した。
最初のパイロットは、Pacific NorthwestにあるYusenの施設で実施された。Miva Roboticsが製造した3台のロボットは、Destroのオープンウェイトのvision-language-actionモデルを基盤とするVisionオペレーティングシステムで稼働した。人間の従業員が商品を異なる台車に載せる間、ロボットは満載になった台車を見つけ、目的地まで運んだ。人間、台車、トラックを管理するMothershipオペレーティングシステムにより、オペレーションはより体系的で、労働集約度の低いものになったとされている。
Yusenは同じ分野で2社の大手ロボット企業とも協議していたが、これらの企業のソリューションは既存のワークフローに適応できなかった。1社は台車を地点から地点へ移動させることしかできず、もう1社はフリート管理を提供していたものの、全体の調整には従業員1人を必要としていた。Destroは、プロセス全体を自律的に指揮できることから採用された。
Destroは最初のパイロットを26台のロボットによる本格運用へ拡大するとともに、YusenのSouthern California施設で17台のロボットを使った新たなパイロットを開始する。Pawarは、このワークフローを、同様のオペレーションが行われている数千の倉庫に展開することを目指している。投資ラウンドはBase10 PartnersとBonfire Venturesが主導し、CoFound Partnersも投資した。
同社は、より多くのスキルと物理的な操作を必要とするプロセスでは苦戦する可能性があるとされている。汎用ロボットボディやオープンソースモデルは、こうした作業においてまだ十分ではないと指摘される一方、Pawarは、Destroがロボットとモデルを取り巻く形で構築したソフトウェア層こそが本当の価値を生み出していると主張している。YusenのBrunelleは、ヒューマノイドロボットに適した用途をまだ見つけられていないが、車輪付きのヒューマノイドロボットを使ったパイロットの可能性を検討していると述べた。Destroは、10月13〜15日にSan Franciscoで開催されるTechCrunch Disruptで紹介される。
なぜ重要か
Destroのアプローチは、倉庫自動化において単にロボットの台数を増やすのではなく、人間、車両、機械を同じワークフロー内で連携させるソフトウェアの役割を浮き彫りにしている。これは、既存のオペレーションを全面的に変更することなく自動化を導入したい物流企業にとって、単一の作業を担うシステムや、継続的な人間の監視を必要とするシステムに代わるモデルを意味する。ただし、このモデルの価値は、主に誘導や搬送で構成されるプロセスよりも高い身体的技能を要する作業へ、どの程度応用できるかという問いにかかっている。ここでは、オープンウェイトモデルと汎用ロボットボディの限界が決定的な要因となる。導入事例が異なる施設へ広がれば、レイアウトやワークフローが変化しても同じ水準の連携を維持できるかどうかが明らかになる一方、ヒューマノイドロボットに適した用途が依然として明確になっていないことも、自動化の方向性をめぐる未解決の論点として残されている。