Figure AIの倉庫ロボット、Helix-02の稼働報告で81時間・101,391個の荷物処理を達成

Figure AIは、8時間の倉庫デモを数日間にわたる耐久性の証明へと変えました。ソウル経済新聞の報道によると、Jimと名付けられたヒューマノイドが、Helix-02を用いたライブ配信中に81時間で101,391個の荷物を処理しました。

重要な注意点として、FigureはHelixを物流の荷物操作に適用した公式資料を公開していますが、81時間および101,391個という数字はライブ配信のメディア報道によるものです。RoboHubはFigureの公式ページからこのライブカウンターを独自に検証できていないため、購入検討者はこの数値を第三者機関による監査済みベンチマークではなく、あくまで報告されたマイルストーンとして扱うべきです。

そのような但し書きがあるにせよ、このテストは重要です。なぜなら、人型ロボットを短時間のデモ動画の段階から、稼働時間、再現性、例外処理といった実用レベルへと引き上げるものだからです。荷物の仕分けは華やかな作業ではありませんが、倉庫がすでに自動化に投資している、反復的で大量の作業そのものです。

Figure自身のHelix物流レポートでは、このタスクを荷物の操作とトリアージとして定義しています。具体的には、移動する小包の検知、多様な箱やソフトメーラーの把握、スキャン用のラベルの向きの調整、そして流れが不完全な場合のリカバリなどです。同社によると、このユースケース向けのHelixの改良点には、より豊かなステレオビジョン、マルチスケールな視覚的特徴、学習済みのクロスロボット・キャリブレーション、そして操作を高速化する推論時のスピードモードが含まれています。

報道されたライブ配信は、別の問いを投げかけています。それは「システムが数分ではなく数日間、同じ有用な作業を続けられるか」という点です。報告によると、Jimは人間のテレオペレーションなしで稼働し、Helix-02を使用して箱を認識し、ラベルの向きを合わせ、1アイテムあたり約3〜4秒で小包を仕分けました。当初の8時間の計画後もロボットが動き続けたため、放送は継続されたと報じられています。

物流チームが、家庭の片付けデモよりもこの動きを注視するのはそのためです。倉庫は人型ロボットに人間のような外見を求めているのではありません。人間向けに設計されたワークセルに投入でき、特殊な形状の小包を扱い、長時間のシフトに耐え、コンベアや固定スキャナー、AMR、そして人件費に対してコストを正当化できる機械を必要としているのです。

購入者側には依然として厳しい疑問が残ります。配信のためにワークセルは簡略化されていなかったか？ 周辺プロセスのリセットに人間がどの程度介入したか？ 破損したラベル、潰れた箱、液漏れ、混在するSKU、あるいはコンベアの詰まりにどう対応するのか？ 実際の顧客の倉庫において、フリート全体で同じ稼働時間を維持し、サービスレベル保証を提供できるのか、といった点です。

商業的な結論は、すべての仕分けラインに突然人型ロボットが必要になるということではありません。Figureが、オンボードの自律性、操作スピード、視覚的なラベル処理、そして長時間の稼働という「信頼性のレイヤー」を証明しようとしているということです。これらの指標が向上し続ければ、Helixを搭載したFigureのロボットは、BMWのような製造パイロットだけでなく、人型ロボットを従来の自動化技術と比較検討している物流バイヤーにとっても重要な選択肢となるでしょう。

RoboHubのバイヤーにとって、Figure 02は引き続きリスト上の商業的なリファレンスポイントですが、Figure 03とHelix-02は2026年のデモに登場する新しい自律スタックを象徴しています。本格的な調達の議論では、現行モデルの可用性、パイロット運用の地域、対応ペイロード、稼働データ、統合要件、そしてFigureが倉庫に関する問い合わせに直接対応するのか、あるいは選定されたパートナーを経由するのかを確認する必要があります。