Amazonは、ロボットが活動する倉庫から、ラストマイル配送の複雑な物流まで、事業のあらゆる側面に人工知能 (AI) を統合することで、AIへの投資を強化しています。テクノロジー大手であるAmazonは6月4日(水)、効率の最適化、顧客体験の向上、自動化の可能性の限界を押し広げることを目的とした一連のAIイニシアチブを発表しました。これらのプロジェクトは、ロボット工学、サプライチェーンの最適化、そしてパッケージを顧客の玄関先に届ける重要な最終段階にまで及びます。
エージェント型AI：ロボットに声と脳を与える
Amazonのロボット工学に対する野望の中核をなすのは、「エージェント型AIチーム」の開発です。この専門チームは、KindleやEchoなどの象徴的なデバイスを担当するLab126ハードウェア研究開発部門内で活動しており、AI基盤モデルフレームワークの構築に注力しています。このフレームワークは、Amazonの自律走行モバイルロボットであるProteusなどのロボットに、革新的なレベルの理解力と自律性をもたらすことを約束します。
「エージェント型AI」は、倉庫ロボットにとって実際にはどのような意味を持つのでしょうか？それは、事前にプログラムされた動きや厳格な指示から脱却することを意味します。その目標は、ロボットが以下を実現できるようにすることです。
自然言語を理解する： 例えば、ロボットに「3番通路から青い箱を取り出し、梱包ステーションBに持ってきて」と指示するとします。ロボットは、このコマンドを解釈し、コンテキスト（「取り出す」は検索を意味し、「青い箱」は特定のオブジェクト、「3番通路」は場所）を理解し、タスクを実行する必要があります。
コマンドについて推論する： ロボットは、単に指示に盲従するだけではありません。指示について推論できる必要があります。これは、「3番通路がふさがっている場合は、代替ルートを探す」、または「青い箱を持ってきて。ただし、破損している場合は、代わりに赤い箱を持ってきて」のような潜在的な要件を理解したり、矛盾点を検出したりすることを意味する可能性があります。
自律的に行動する： これは、ロボットが自分で決定を下せるようにすることです。複雑な環境をナビゲートし、予期せぬ事態に対応し、常に人間の介入なしに目的の結果を達成するために行動を適応させることができます。これには、経路計画、障害物回避、そして場合によっては他のロボットと協力して問題を解決することも含まれます。
この技術の潜在的な利点は計り知れません。短期的には、Amazonの倉庫内で効率の向上、エラーの削減、安全性の向上が期待できます。長期的には、より多様で適応性のあるロボットへの道が開かれ、さまざまな環境でより広範なタスクを処理できるようになる可能性があります。
Wellspring：生成AIでラストマイル配送を再考する
「ラストマイル」とは、パッケージが配送センターから顧客の自宅に到着するまでの最後の区間のことで、非常に複雑で費用がかかることで知られています。Amazonの解決策は？Wellspringは、生成AIを搭載した新しいイニシアチブであり、ラストマイル配送体験全体を変革することを目指しています。
Wellspringは、単にルートを最適化するだけではありません。配達の方法を完全に再考することです。その目的は次のとおりです。
配送精度を向上させる： 生成AIは、交通パターン、気象条件、過去の配送時間、さらには建設現場や通行止めなどの超ローカルなニュアンスといった膨大な量のデータを分析し、最適な配送ルートとタイミングをこれまでになく正確に予測できます。
ドライバー体験を向上させる： ドライバーのあらゆる段階をガイドし、交通状況に関するリアルタイムの最新情報を提供し、代替ルートを提案したり、トリッキーな配送場所をナビゲートするのに役立つAIアシスタントを想像してみてください。これがWellspringの背後にあるビジョンです。
Wellspringの影響は広範囲に及びます。より正確な配送は、配達ミスの削減につながり、顧客の不満を軽減し、Amazonの運用コストを削減します。ドライバーの体験が向上すると、従業員の満足度が高まり、離職率が低下します。これは、競争の激しい配送市場において重要な懸念事項です。
Amazonはまた、生成AIを活用して、より詳細で正確な地図を作成しています。これは、困難な配送環境をナビゲートする上で非常に貴重です。大規模なオフィスビル、広大なアパート、迷路のような住宅地は、配達ドライバーにとって非常に困難な場合があります。AI搭載の地図は、ターンバイターンの道案内を提供し、建物の入り口を強調表示し、最適な駐車場所を特定することもできるため、ドライバーの貴重な時間を節約し、エラーのリスクを軽減できます。
SCOT：AIで需要を予測し、在庫を最適化する
サプライチェーン最適化テクノロジー（SCOT）は、Amazonが世界中の顧客に何百万もの製品を届ける能力の背後にある縁の下の力持ちです。この洗練されたシステムは、AIを使用して需要を予測し、在庫レベルを最適化し、適切な製品を適切な場所に適切なタイミングで確実に配置します。
Amazonは最近、SCOTを搭載した最新のAI基盤モデルを発表しました。この基盤モデルは、270種類の時間範囲にわたって4億を超えるアイテムのデータを処理する能力を誇っています。この大量の情報流入により、Amazonが在庫を予測および管理する方法が根本的に変わり、最終的には顧客にメリットをもたらします。SCOTのアップグレードは、次のことを意味します。
価格最適化の強化： AIは、価格動向、競合他社の価格設定、および顧客の需要を分析して、価格を動的に調整できます。これにより、Amazonは収益性を最大化しながら、競争力のある価格を提供できます。
製品の選択肢の拡大： 需要を正確に予測することで、Amazonは自信を持って製品の選択肢を拡大し、過剰な在庫や在庫切れのリスクを冒すことなく、顧客により幅広い選択肢を提供できます。
利便性の向上： AIを活用した在庫管理により、Amazonは人気のある製品を常に在庫があり、迅速な配送にすぐに利用できるようにすることで、顧客にシームレスで便利なショッピング体験を提供できます。
アップグレードされたSCOTモデルを使用すると、価格、利便性、天気、販売などの複数の要因に基づいて予測分析が可能になり、Amazonが顧客により効率的に対応できるようになります。
Amazonのより広範なAI戦略
これらのイニシアチブは、Amazonのより広範なAI戦略の一端にすぎません。この戦略は、ビジネスのさまざまな側面に及んでいます。Amazonは、AIをスタンドアロンのテクノロジーとしてではなく、事業のほぼすべての部分に統合できる基本的な構成要素と見なしています。
AmazonのAIへの取り組みは、最近発表されたAI搭載ソリューションからも明らかです。
Nova Act: 3月31日にリリースされたNova Actは、ウェブを単独でナビゲートし、オンラインコンテンツを操作し、ユーザーに代わって製品やサービスの購入などのタスクを実行できるAIエージェントです。このエージェントは、常に人間の監視なしにウェブブラウザーを使用してタスクを実行できます。
Generative AI Partner Alliance: Amazon Web Services（AWS）により11月に発表されたGenerative AI Partner Allianceは、生成AIの導入を専門とするシステム専門家とコンサルティング会社のネットワークへのアクセスを顧客に提供します。このアライアンスは、生成AIソリューションの導入を支援するコンサルティング会社のネットワークへのアクセスを顧客に提供するように設計されています。
AI搭載広告ツール: Amazon Adsは10月、広告主がリーチを拡大し、さまざまなメディアタイプで魅力的なコンテンツを作成するのに役立つように設計された2つの新しいAIツールを発表しました。これらのツールを使用すると、広告主はより魅力的でリッチな広告を作成できます。
AmazonのAIイノベーションの絶え間ない追求は、その運営方法と顧客とのやり取りを変革しています。ロボットの能力を高め、配送に革命を起こし、サプライチェーンを最適化することで、Amazonは人工知能時代のリーダーとしての地位を固めています。これらの進歩は、世界中の顧客にとって、より効率的で便利で、パーソナライズされた体験を提供することを約束します。