棚や保管エリアを巡回し撮影、VLMが業務判断に必要な在庫情報を画像から読み取り
ドローンの開発などを手掛けるアトラックラボ（埼玉県三芳町）は8月13日、レール上を自動走行する「レールドローン」と、自社開発のAI自律制御システム「AT-SYNAPSE」、VLM（画像言語モデル）を組み合わせ、倉庫内の在庫状況をタイムリーに把握する自動巡回システムを開発したと発表した。
倉庫内に設置したレール上をレールドローンが定期的に巡回し、搭載したカメラで棚や保管エリアを記録。取得した画像やセンサーデータをAT-SYNAPSEと連携させ、VLMが商品の有無、保管場所、棚の使用状況、空きスペース、仮置きされた荷物などを読み取り、自然言語で報告することを想定している。
入出庫、補充、在庫探索、保管場所の調整など、日々の業務判断に必要な情報をタイムリーに提供することを目指す。
バーコードで管理している在庫だけでなく、コードが見えない荷物、未登録品、商品名が書かれた箱に入っていない工具や機材なども、外観や形状から品目候補を推定できる。
倉庫内を面的に捉えることで、バーコード読み取りを補完し、現場の状況をより網羅的に把握できるようにする。
（アトラックラボ提供）
LTE（携帯通信回線）やWi-Fi経由でレールドローンに接続し、PCやタブレットのWebブラウザからカメラ映像、機体状態、AIによる解析結果を確認することが可能。事務所や離れた拠点からでも、倉庫内の在庫や保管状況を把握できる環境を構築する。
（藤原秀行）
