Zalandoが出資したSereact、返品処理ロボットの全貌

「Cortex」ブレイン：どんなロボットでも動かす単一のAIコア

Sereactのプラットフォームの中核をなすのが「Cortex」です。これは視覚-言語-行動（VLA: Vision-Language-Action）モデルと呼ばれるAIで、ロボットのための汎用オペレーティングシステムとして機能します。Cortexの大きな特徴は、単一アームのピッキングセル、デュアルアームの返品処理ステーション、人型ロボット、固定セルなど、異なるハードウェア上で、再学習することなく動作できる点です。これは、Cortexがロボット固有の関節コマンドではなく、視覚的な潜在空間で動作計画を行うため、あるロボットで学習したスキルが別のロボットに直接転用できるからです。

ファッション業界の最大の頭痛の種を解決するデュアルアーム

Sereactのデュアルアームステーションは、返品処理のワークフローに特化して設計されています。このロボットは自律的に段ボール箱や靴箱を開け、商品を取り出し、損傷や異常がないか検査し、衣類（ジーンズも含む）を折り畳み、バーコードやラベルをスキャンし、再販可能在庫、リファービッシュ（修理再生）、廃棄のいずれかに振り分けます。このシステムは、熟練した倉庫作業員が持つ判断力を模倣しながらも、どのシフトでも、どのブランドの商品でも一貫した品質で処理できます。これこそが、ファッション業界の物流における最大の課題のひとつ、つまり返品処理の予測不可能性と労働集約性への直接的な回答です。

データの好循環：10億回を超える実稼働ピック

Sereactの最大の構造的優位性は、クローズドループのデータサイクル（データフライホイール）を構築している点です。現在、欧州全域のダイムラー・トラック、メルセデス・ベンツ、BMW、ペプシコ、オーストリア郵便、Rohlik Groupなどの顧客先で200以上のシステムが稼働しており、累計で10億回以上の実稼働ピック（倉庫での実際のピッキング作業）を完了しています。これらはシミュレーションや実験室でのデータではなく、現場の生の運用データです。成功、失敗、復旧に至るまでのすべてのピックデータが、同期された観測データ、ロボットの状態、力覚フィードバックとともに収集され、中央のモデルにフィードバックされて継続的に再学習・再展開される仕組みが出来上がっています。このシステムはすでに、約5万3000ピックに1回の割合で遠隔による人間の介入が必要という高い信頼性を達成しています。

Cortex 2.0：「試してから確認」から「計画してから実行」へ

Cortex 2.0は、シリーズBの資金によって本格的にスケールする次世代モデルです。現在のVLAモデルに、物体の物理挙動をシミュレーションする「世界モデル（World Model）」を組み合わせたものです。旧来の「試行錯誤で動き、ミスを後から修正する」やり方から、ロボットが現在の状態から複数の将来の動作軌道を生成し、安定性、リスク、効率性について世界モデルで評価し、最もスコアの高い動作だけを実行する——この「計画してから実行する」パラダイムシフトをもたらします。これは単なるピッキングだけでなく、テンションがかかった状態での部品組み立てや壊れやすい物の配置など、高い精度が求められる作業に不可欠です。Cortex 2.0の計画計算リソースはタスクごとに調整可能で、失敗のコストが高い作業にはより多くの事前検討を、復旧が容易な作業には少ないリソースを割り当てます。シリーズBの資金は、このCortex 2.0の開発に加え、ボストン事務所の開設を含む国際展開にも充当されます。