Zalandoが出資したSereact、約1.8兆円の「返品率50%」問題に挑むAIロボットとは？—実績10億回の物理AIがEC物流を変える

「Cortex」という頭脳：あらゆるロボットのための単一AI

Sereact技術の核は、Vision-Language-Action (VLA) モデルとして構築された、ハードウェア非依存のAIオペレーティングシステム「Cortex」です 。Sereactはロボットのハードウェアを販売するのではなく、既存のロボットに組み込めるソフトウェアの「頭脳」を販売しています。対応するハードウェアは、単腕ピッキングセルから人型ロボット、固定式自動化セルまで多岐にわたります 。

Cortexは、視覚データを解釈し、自然言語の指示を理解し、自律的にマニピュレーションタスクを実行します。オペレーターは新しいコードを書くことなく、ロボットに新しいタスクを指示できます 。

デュアルアーム返品自動化：ファッション業界が待ち望んだピース

Sereactのデュアルアームロボットステーションは、長年にわたりコストのかかる人手によるボトルネックとなっていた返品処理ワークフローに特化して設計されています。このシステムは、パッケージの開封、商品の取り出し、状態の検査とグレード判定、衣類の折りたたみ、在庫への仕分けまでを、人手を介さず自律的に行います 。

Cortexを搭載し、さらに視覚検査と品質グレード判定のための3D認識レイヤー「Sereact Lens」も活用します 。Sereactの製品ページによると、このステーションは全シフトを通じて一貫したスループットを実現し、手動仕分けが不要です 。

その効果は具体的な数字に表れています。Sereactのアイテム単位の課金モデルは、手作業と比較して返品処理コストを約30%削減できると見積もられています 。Zalandoのように返品が巨大なコストセンターとなっている企業にとって、この効率化は変革的な意味を持ちます。

データの好循環：10億回を超えるピッキング

Sereactのシステムは、欧州全域に展開された200以上のシステムで、実現場でのピッキングを10億回以上達成しています 。特筆すべきは、約5万3000回のピッキングに1回のみ遠隔地からの人的介入が必要な水準で、99%超のピック成功率、セルあたりの標準スループットは1時間あたり300～450ユニットを達成しています 。

この実現場でのデータが、Sereactの成長を加速させる燃料です。ピッキングのたびにモデルが訓練・改善されるという強力なデータの好循環を生み出しており、研究室ベースの競合には真似できない優位性となっています 。

顧客には、Active Ants、Austrian Post、BMW、bol.、Daimler Truck、DeltiLog、Mercedes-Benz、Monta、MS Direct、PepsiCo、Rohlik Groupなどが名を連ねています 。

Cortex 2.0：行動する前に計画する

2026年2月にリリースされたCortex 2.0は、既存のVLAスタックに「世界モデル（world model）」に基づく計画機能を導入した次世代モデルです 。

従来のバージョンが「見て行動する」という即時対応型だったのに対し、Cortex 2.0は動作を実行する前に、複数の取りうる将来の結果を評価します。それぞれの結果を、進行度、安定性、リスク、効率性の観点でスコアリングし、最適な動作にコミットします 。この予測的で意思決定駆動型のアプローチは、高スループットの生産環境において、コストのかかる失敗や再試行、復旧イベントを劇的に削減することを目的としています 。

シリーズBの調達資金（Zalandoの出資分を含む）は、Cortex 2.0のスケールと、ボストンに初の米国拠点を開設する国際展開に明確に充当されます 。

倉庫ロボティクスへの意味合い

Sereactは、物理的なタスクのための、自己改善する普遍的なロボット頭脳を構築しています。Zalandoの投資は、この技術がラボのデモ段階を超え、約5万3000回に1回の失敗率という生産現場で信頼できるレベルに達したことを証明しています。

デュアルアーム返品ステーションは、ファッション業界が抱える数十億ドル規模の返品問題に直接アタックし、Cortex 2.0の世界モデルアーキテクチャは、倉庫ロボティクスを反応的な自動化から、真に自律的な大規模意思決定へと押し上げることを目指しています。

その戦略的なシグナルは明確です。eコマース効率化の次のフロンティアは、単なるピッキングの高速化ではなく、計画を立て、すべてのインタラクションから学習し、あらゆるロボットハードウェアで動作するAI頭脳によってもたらされるのです。