Ｇａｕｓｓｙ株式会社の情報

倉庫ロボットサービスのRobowareがベンダーフリーの自動化伴走支援「Roboware コンシェルジュ」を提供開始
～ 物流自動化を加速させる進化版ワンストップサービス ～
Gaussy株式会社（東京都港区、代表取締役社長：櫻井進悟）が提供する倉庫ロボットサービスRoboware（ロボウェア）は、国内外の物流ロボットの中から顧客現場に本当に合う1台をベンダーフリーで提案する中立型の伴走支援サービス「Roboware コンシェルジュ」を2025年6月3日（火）より開始します。




1. 伴走型支援サービス「Roboware コンシェルジュ」開始の背景
倉庫ロボットサービスRobowareは、企業規模や業種を問わず誰もが柔軟に自動化できる世界の実現を目指し、2019年より設計・導入・運用・保守をワンストップで提供してまいりました。これまでに中国およびアメリカの物流ロボットメーカー6社と販売パートナー契約を締び、複数機種の中から最適なソリューションを国内企業向けに提供し伴走支援を行っています。
物流現場における人手不足と労働環境の問題はすでに全国各地で顕在化し、さらなる効率化が喫緊の課題となる中、物流ロボティクス国内市場では中国や欧米をはじめとする海外メーカーの参入が活発化しており、自動化の選択肢が大幅に増加しています。
こうした状況の中で、
•
「この工程を自動化したいが、そもそも何から始めたらいいか分からない」
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「WMSとロボットのデータ連携に何が必要なのか教えてほしい」
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「顧客が（あるいは自社が）興味を持っているロボットについて、日本の支社や販売代理店がなく情報すら入手できない」
•
「導入から運用保守まで、海外企業と直接やりとりするのは大変だから、間に入ってほしい」
など、自動化推進のサポートをしてほしいという要望を多数いただくようになりました。
それを踏まえ、自動化を推進する企業が求める最適解を提供することを目的に、ベンダーフリーの自動化伴走支援サービス「Roboware コンシェルジュ」が誕生しました。物流ロボットの専門家に気軽に相談できるだけではなく、課題の抽出からロボットの選定・導入・運用・保守まで顧客に伴走して支援します。
「Roboware コンシェルジュ」が提供する3つの価値
1.
顧客の課題に“真にフィットする”ソリューションを提供できる
自社扱いロボットに縛られないことで、倉庫の条件・扱う荷物・作業オペレーションに対して最も効果的なロボットを選定できます。
2.
“中立的・信頼できる”伴走者として顧客の課題に寄り添います
ベンダー都合でなく「顧客のための判断軸で提案する」ことで、情報の非対称性が大きいロボット導入においても安心してプロジェクトを推進できます。
3.
急速に進化する最新ロボット技術を採用できる
国内未導入の海外製品やスタートアップのロボットを選定候補に含めることで、革新的な技術や差別的な優位性を持つ機種を紹介します。
2.「Roboware コンシェルジュ」サービス概要・特長




１.サービス概要
Roboware コンシェルジュは、国内外の物流ロボットの中から顧客現場に本当に合う1台をベンダーフリーでご提案する中立型の伴走支援サービスです。現場診断・シミュレーションから導入、運用定着・KPI改善まで、一気通貫でサポートします。
【 詳細・申込受付 】

https://roboware.ai/lp/contact_concierge

２.サービスの特長
・国内外の物流ロボットから最適な1台を選び抜く中立型伴走支援サービス
・異なるメーカーのロボットを併用した運用支援
・国内未導入の海外製ロボットの調査と調達
・マルチロボット統合管理ソフトの提供
３.サービス一覧
・ラフにできるご相談 / お打ち合わせ
・Gaussyによる初動の調査 / ご報告
・現状診断とROIシミュレーション（投資回収モデル作成）
・要件整理 / 仕様や設置レイアウト
・実機でのデモンストレーションまたはPoC
・導入工事
・スタッフ教育 / 研修
・定期メンテナンス / リモートメンテナンス / 駆付け対応
・運用改善（KPI設計 / 稼働最適化 / 改善提案）
・資金調達サポート（補助金 / リースなど）
４.想定顧客
・気になるロボットはあるが窓口が分からない企業
・新しいロボットの導入～運用保守までをゼロから構築してほしい企業
・自動化したいが、何からはじめればよいか分からない企業
・1社製品だけでは最適化が難しい企業
・既存ロボットに不満や追加ニーズがある企業
・事業拡大や拠点新設に向けてロボットを導入したい企業
５.提供開始日
サービス提供：2025年6月3日（火）
【 申込受付 】

https://roboware.ai/lp/contact_concierge


Robowareについて
Robowareは、設計・導入から運用・保守まで、お客様に常に伴走する倉庫ロボットパートナーです。誰でも簡単にロボットを使って、倉庫運営ができる世界を目指しています。
【 Roboware公式サイト 】

https://roboware.ai/

Gaussyについて
Gaussyは「物流から新しいチャンスを」をビジョンに、倉庫ニーズや荷物量の変化にフレキシブルに対応できる仕組みを構築し、ビジネスに新しい選択肢を提供していきます。誰でも簡単にロボットを使って倉庫運営ができるサブスクリプション型の月額制倉庫ロボットサービスRobowareと、誰でも簡単に倉庫空きスペースを利用できるシェアリング倉庫サービスWareXの２つのサービスを提供しています。
【 Gaussy公式サイト 】

https://www.gaussy.com/

シェアリング倉庫サービス「WareX（ウェアエックス）」を運営するGaussy株式会社（東京都港区、代表取締役社長：中村遼太郎）は、物流システム・サプライチェーンマネジメント・バリューチェーンなどに関する研究を行う 東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻 川崎研究室 と共同で、「付加価値最大型物流ネットワークの設計」に関する共同研究を行いました。本研究は、シェアリング倉庫サービスの効果に関する初めての研究成果だと考えられます。
これまでの自社構築型の倉庫利用においては、倉庫拠点を集約して物流費用を最小化することが主流でしたが、研究の結果、特定の環境下ではシェアリング倉庫を活用して倉庫の数を増やし、分散型のサプライチェーンネットワーク（SCN）を構築することで企業利益が高まることが分かりました。



　　　　　　　　図1. シェアリング倉庫が効果的に分散利用されている様子（研究内容から抜粋）
本研究の目的
海外のみならず、日本でもWareXをはじめとするシェアリング倉庫サービスの利用が拡大し、複数倉庫の活用が現実的な選択肢となっています。これまでの賃貸を含む自社構築型の倉庫利用においては、物流費用を最小化するために倉庫拠点を集約することが主流でした。
これに対して、シェアリング倉庫サービスには、費用を抑えながら利用する倉庫拠点数を増やせるというメリットがあります。この利点を活用すると、分散型のサプライチェーンネットワーク（SCN）を構築して、企業利益（利潤）を大きくできる可能性があります。
今回の共同研究では、シェアリング倉庫サービスを活用することで企業利益を最大化する分散型のサプライチェーンネットワーク（SCN）を構築し、それがどのような状況で有効に働くのかを数値計算で検証しました。
目的関数の説明
本研究では、企業が貨物を工場から仕入れ、小売店で市場に販売するまでに発生する年間の売上と費用の差分で得られる利潤関数を目的関数とし、混合整数非線形計画問題により倉庫数、倉庫配置などを求めました。
売上項目
製品の売り上げ
費用項目
倉庫の初期施設費用（施設費用）
利用する倉庫の検索、契約手続き（機会費用）
製品の購入（取引費用）
倉庫での貨物の発注及び積み下ろし（発注費用）
倉庫での在庫（在庫関連費用）
倉庫から小売店への輸送（輸送費用）
小売店での販売機会損失（販売機会損失費用）
小売店での貨物の発注および積み下ろし（発注費用）
小売店での在庫（在庫関連費用）
利用したデータ
モデルを用いた数値計算にあたり、2023年1月18日時点のWareXの登録データを使用しました。使用したのは、新宿を中心とする半径100km圏内に存在するシェアリング倉庫132件のデータです。また、工場は1個，小売店は日本の某小売メーカーが実際に利用している小売店より取得した36店舗を使用しました。



　　　　　　　　図2. シェアリング倉庫の場所（左）及び工場と小売店の場所（右）
計算結果
ベースケース
1. シェアリング倉庫でSCNを構築した場合
シェアリング倉庫を使ったシミュレーションを行った結果、使用する倉庫数が7のときに目的関数が最大値をとり、企業利益が最大となりました。
また、使用される倉庫の特徴として、必ずしも保管費用が低い倉庫ではなく、小売店への配送時間が短くなる倉庫が選ばれることもわかりました。



　　　　　　　　　　　　図3. シェアリング倉庫が効果的に分散利用されている様子
2. 自社構築型の倉庫でSCNを構築した場合
比較のため、シェアリング倉庫の代わりに、某小売メーカーが実際に用いている倉庫群より自社構築型倉庫のデータを取得し、倉庫以外の入力値は変化させずに計算を行いました。
その結果、自社構築型の倉庫でSCNを構築した際は倉庫を集約させた方が利潤は上昇するという結果になりました。これは、物流費用を最小化するためには倉庫拠点を集約するのが有効という従来の研究結果を支持するものです。
シェアリング倉庫と自社構築型倉庫で用いた入力値は、物流企業などへのインタビュー調査を踏まえ、それぞれ以下の通りに設定しました。シェアリング倉庫は重量課金制であることから初期施設費用はゼロ、契約手続が非常に簡便であることから機会費用は自社構築型倉庫の1/5程度に設定しました。
表1. シェアリング倉庫と自社構築型倉庫で用いた入力値



シナリオ分析
次に、開発したモデルを用いてシナリオ分析を行いました。倉庫の集約分散に関わると考えられる各要素を以下の3パターンで変化させ、最適な倉庫配置がどのように変化するか分析を行いました。
I. 小売店の位置と密度を変化させる
II. 貨物の時間価値を変化させる
III. 需要の季節性を織り込む
I. 小売店の位置と密度を変化させた場合
仮説
小売店の位置と密度を変化させると倉庫からの平均配送時間が変化するため、倉庫の最適配置が変化することが推測されます。そのためベースケースとは位置と密度が異なる小売店集合を新たに4種類用意して計算を行いました。また、ここでは各小売店の密度の度合いを測る指標として点間平均距離という指標を導入しました。



　　　　　　　　　　　　　　　　　図4. シナリオで使用した小売店の位置
検証結果
検証の結果、小売店の集合が密であるほど集約型の倉庫利用が適しており、反対に疎であるほど倉庫を分散させて利用する方が、費用は増加しますが売り上げが増加することにより、企業利益を最大化できることがわかりました。
今回のシナリオでは、点間平均距離が37kmの場合は12拠点、点間平均距離が55kmの場合は15拠点で企業利益が最大となりました。なお、ベースケースでの最適倉庫数である7箇所のまま運営するよりも、点間平均距離が37kmの場合は特に粗利益が0.75%増加し倉庫と小売店間の輸送費用が8.5%減少することで年間利潤を1.2%増加させることが分かりました。このように倉庫を分散して利用して企業利益を増加させられるのは、シェアリング倉庫サービスの特徴といえます。



　　　　　　　　　　図5. 点間平均距離が37kmの時の利用倉庫数7に対しての利潤の変化率



　　　　　図6. 点間平均距離が37kmの時の利用倉庫の様子（左が倉庫数7、右が最適である12の時）
表2. 点間平均距離と企業利益を最大化する倉庫数



　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　※点間平均距離20kmをベースケースとする
II. 貨物の時間価値を変化させた場合
仮説
2番目のシナリオでは、商品が持つ時間価値（ここでは貨物の時間価値を“貨物の荷受人が貨物の輸送時間を短縮することに対して支払ってもよいと考える金額”とします）を変化させました。貨物の時間価値が増加すれば、商品を小売店に素早く送り届けることの意義がより強くなるため、倉庫の分散利用が促進されると期待されます。
検証結果
貨物が持つ時間価値を2倍にした結果、倉庫数を7から8に増加させることにより販売機会損失費用を4.0%減少させることから、企業の利潤を0.22%増加させる効果がありました。素早く届けることで荷受人に価値を付与できる製品では、倉庫を分散させて利用するのが利益的であることがわかりました。



　　　　　　　図7. 時間価値を2倍にした場合の計算結果（左）及び倉庫数が8のときの様子
III. 需要の季節性を織り込んだ場合
仮説
これまでの計算では小売店で発生する需要が一年を通して一定であると仮定していましたが、実社会では例えばクリスマスなど特定の期間だけ需要が増加する状況が想定されます。そこで最後のシナリオではそのような需要の季節性を考慮し、各小売店の需要が1年のうち30日間2倍になる状況を想定してどの倉庫を何個借りれば企業利益を最も増やすことができるかを検証しました。なお、計算では倉庫容量を考慮しているため、既存倉庫への入荷数は増やせない前提で計算を行っています。



　　　　　　　　　　　　　　　図8. SCN上の小売店で需要が増加するイメージ
検証結果
シェアリング倉庫サービス、もしくは自社構築型倉庫のみでSCNを構築している場合は、倉庫数を増やさない方が良いという結果になりました。
一方で、平常時は自社構築型の倉庫を利用し，急な需要の増加が発生したときにシェアリング倉庫サービスを利用する計算では、倉庫を4つ増やした場合に主に粗利益が3.2%増加し倉庫小売店間の輸送費用を3.4%抑えられたことから企業利益が9.81%増加し、最大となりました。シェアリグ倉庫サービスは従量課金制で初期施設費用がかからないため、このように需要変動がある貨物に向いているといえます。



　　　　　図9. 自社構築型倉庫とシェアリング倉庫を組み合わせて利用した場合の計算結果（左）
　　　　　　　　　　　　及び追加した倉庫数が4のときの倉庫利用の様子（右）
研究結果のまとめ
以上の研究により、以下のような特定の環境下では、シェアリング倉庫を活用して倉庫の数を増やし、分散型のSCNを構築した方が企業利益を高めることが分かりました。
貨物の届け先が地理的に広がっているような場合
生鮮食品などの荷受人がより早く受け取りたいと考える貨物の場合
需要変動が大きくなる貨物特性を持つ場合
特に、需要変動が大きくなる貨物特性をもつ場合は、既存の自社構築型倉庫と組み合わせてシェアリング倉庫サービスを活用することが有効と示唆されました。
論文へのリンク
今回の論文は、以下よりダウンロード可能です。
研究論文：　https://onl.tw/85fUEyf
説明資料：　https://onl.tw/Vhibkdt
本研究に関する無料セミナー
本研究の発表セミナーを以下の日程で開催しますので、ご参加いただけますと幸いです。



川崎研究室について
川崎研究室（東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻）は2020年8月に立ち上がり、交通工学・交通科学・交通経済学・統計学の手法を用いて物流システム・サプライチェーンマネジメント・バリューチェーンなどに関する研究を行っています。特に、サプライチェーンネットワークシミュレーションモデルの構築、グローバルバリューチェーン、新技術導入による物流システムへの影響評価、衛星データなどを用いた貨物OD表作成、などをテーマの中心としています。
東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻 川崎研究室
https://www.logistics.sys.t.u-tokyo.ac.jp/
シェアリング倉庫サービスWareX（ウェアエックス）について
WareXは新しい形の倉庫利用サービスです。ご希望の条件に合った複数の倉庫へ一括で問い合わせ、すぐに最適な倉庫を見つけることができます。倉庫利用の初期費用や月額固定費用はなく、使った分だけお支払いする従量課金制のため、無駄なく手軽に利用できます。
【このような方におすすめ】
急ぎなのに空いている倉庫が見つからない
毎月固定賃料が発生するが、倉庫スペースを活用しきれていない
条件に合った倉庫を使いたいが、探し方がわからない
【サービス概要】
シェアリング倉庫サービス WareX：　https://warex.ai/

Gaussy株式会社（東京都港区、代表取締役社長：中村遼太郎）が運営するシェアリング倉庫サービス「WareX ウェアエックス」（URL : https://warex.ai/ ）は、2022年のサービス利用状況を公開しました。Gaussyでは「フレキシブルな物流でビジネスに選択肢を提供する。」をミッションに、テクノロジーを活用した柔軟な仕組みで倉庫業界の課題を解決していきます。
WareXでは、全国の倉庫の中からお客様の希望条件に合った倉庫を提案し、荷物を預けたいというニーズにお応えしています。外部の倉庫を利用するのは初めてで探し方がわからない、急きょ一時保管する場所が必要になった、じっくり倉庫を探す時間がない、といった様々な課題を解決するサービスとして、2021年5月のリリース以来、稼働案件数はおよそ10倍に伸張しました。



保管案件の特徴
寄託貨物を分析したところ、「Eコマース」、「機械部品」、「雑貨」、「住宅設備部品」の比率が高くなりました。「Eコマース」の多くはECモールに納品する前の中継倉庫としてのニーズ、「機械部品」や「電子機器」は取り扱いアイテム数の増加による自社スペース不足の補完ニーズ、「住宅設備部品」は工期の変更に伴う突発的な貨物の一時保管ニーズが中心で、貨物種によって異なるニーズが明らかになっています。輸入貨物はデバンニングやラベル貼り等の流通加工に対するニーズも強く、オプションサービスとしての提供を開始しています。



エリアごとの特徴
引き合いデータをエリアごとに分析した結果、都道府県別では愛知県が最も多くなりました。世界的な半導体不足や新型コロナによるサプライチェーンの乱れが2022年上半期に大きく影響したとみられ、8月終わり頃まで愛知県内の倉庫スペース不足が顕著だったことが主な理由と考えられます。秋以降の東海エリアの倉庫の需給バランスは改善傾向にあるようで、2023年は異なる分布になることが予想されます。
また、EC事業者を中心に、都道府県にこだわらず「関東広域」、「関西広域」など広いエリアを対象に倉庫を探すニーズや、2つ以上の複数エリアで倉庫を探すニーズがあることも明らかになりました。



物流課題を解決した8社の導入事例集を公開
日本でも認知が広がりつつあるシェアリング倉庫サービスの具体的な利用イメージを持てるよう、導入事例の配布を開始しました。「ウェアエックス導入事例集」は以下よりダウンロードいただけます。
【 ウェアエックス導入事例集 ダウンロード】　https://bit.ly/3jfw0mx



シェアリング倉庫サービスWareX（ウェアエックス）について
WareXは新しい形の倉庫利用サービスです。ご希望の条件に合った複数の倉庫へ一括で問い合わせ、すぐに最適な倉庫を見つけることができます。倉庫利用の初期費用や月額固定費用はなく、使った分だけお支払いする従量課金制のため、無駄なく手軽に利用できます。
【このような方におすすめ】
急ぎなのに空いている倉庫が見つからない
毎月固定賃料が発生するが、倉庫スペースを活用しきれていない
条件に合った倉庫を使いたいが、探し方がわからない
じっくり倉庫を探している時間がない
【サービス概要】
シェアリング倉庫サービス WareX：https://warex.ai/

Gaussy株式会社のサブスク型倉庫ロボットサービスRobowareは、立体型仕分けロボット Omni Sorterを、EC事業特化型物流代行サービスを展開されているディーエムソリューションズ様の八王子第5フルフィルメントセンター(東京都八王子市)に導入しました。
【ディーエムソリューションズ様の課題への対応】
EC事業特化型物流代行サービス「ウルロジ」を展開されているディーエムソリューションズ様は、セールやSNSでの拡散によって急激に受注件数が増加する「物流波動」に、どのように対応していくかという課題を持っていました。
今回Omni Sorterを導入したことで、出荷作業が増加した場合でもスタッフの負荷増加を抑えることが可能となり、ピッキングミスや検品ミスが少ない、品質が高い物流を実現されています。
詳しくは、事例動画をご覧ください。



【ディーエムソリューションズ様導入概要】
導入ロボット： HC Robotics社製 立体型仕分けロボット Omni Sorter
導入台数　　： 1台
導入場所　　： 八王子第5フルフィルメントセンター(東京都八王子市)
導入時期　　： 2022年5月より稼働開始
商品　　　　： EC
【サービス概要】
倉庫ロボットのサブスクサービス：https://roboware.ai/
【お問合せ】
Gaussy株式会社　東京都港区芝大門 2-1-16 +SHIFT SHIBADAIMON 8階
Roboware事業担当
MAIL: toiawase.roboware@gaussy.com

Gaussy株式会社のサブスク型倉庫ロボットサービスRobowareは、棚搬送型ロボット Ranger GTPを、株式会社LIXIL様の筑波工場（茨城県つくば市）に5台導入しました。
ロボットの性能向上、移動棚の大型化、制御システムのクラウド化を実現することで、従来の自動化に比べて小規模に導入が可能となり、費用対効果の最大化を図っています。
【LIXIL様の課題への対応】
建築材料・住宅設備機器メーカーの業界最大手企業であるLIXIL様は、人手不足や生産性向上、在庫スペースの確保や作業煩雑化に伴う作業員負荷増大といった課題に直面されていました。
今回Ranger GTPを導入したことでアフターサービス部材等の出荷作業にかかる人手を約40％削減するとともに、在庫エリアスペースを40％削減し、空いたスペースを付加価値創出のためのスペースに活用することができました。
詳しくは事例動画をご覧ください。



【LIXIL様導入概要】
導入ロボット： GreyOrange社製 棚搬送型ロボット Ranger GTP
導入台数　　： 5台
導入場所　　： 筑波工場(茨城県つくば市)
導入時期　　： 2022年3月22日より稼働開始
商品　　　　： 住宅設備
【小規模導入でもメリットが出る自動化へ】



【サービス概要】
倉庫ロボットのサブスクサービス：https://roboware.ai/
【お問合せ】
Gaussy株式会社　東京都港区芝大門 2-1-16 +SHIFT SHIBADAIMON 8階
Roboware事業担当
MAIL: toiawase.roboware@gaussy.com