ダイワロジ、物流ロボプログラミング入賞3作品決定

　今回入賞した3作品でいうと、出荷速度と入出荷の成功率では、ともに「swarm」が1位を取り、「くるくる」が次点といった結果となっている。一方で、省エネ効率では「robot_solver」が1位を取った。「くるくる」は、多数のロボットを順路に沿って常時巡回させるというアプローチのため、即応性は高いが省エネ効率は振るわず、さらにロボットの台数が突出して多くなっている。逆に「robot_solver」はエリアごとに担当ロボットを置くアプローチにより、台数は最小、省エネ効率も1位だが、出荷速度や入出荷の成功率は振るわない。このように多な評価基準は互いにトレードオフ関係にあり、そのバランスは見極めが難しい。
極端な話、出荷速度のトップを目指すなら、とにかく大量のロボットを投入し、あとはいかに互いの動線を阻害しないか考えるというアプローチになる。しかし実際問題としてロボットは非常に高価であり台数に限度はある。といって、あと数台増やせば劇的に速度が上がるとなれば導入できないこともない。つまり、台数指定して速度を競うコンテストにすると、そういう工夫はできなくなってしまう。やはりビジネスのリアルなトレードオフを感じさせる戦略的取捨選択がないと、チャレンジとしての面白みはなくなってしまう。
その点で、最優秀賞となった「swarm」は出荷速度と成功率がともに1位となり、台数は他の2作の中間程度、省エネ効率も極端に悪くはなく、素早く出荷するという目的に対して最もチューニングされていると評価された。また上位で統括するのでなくロボット同士が自律的に協調する前提で、同一商品の大量出荷時にロボットが特定の位置に集中しないように、入荷の時点で商品をバラけさせる──確率的に分散して配置するという戦略も先進的。人間が作業するなら「何はどこにある」の知識を皆で共有するコストがあるため、同じ商品はできるだけ固めておいたほうが出庫時に混乱しない。しかし、コンピュータなら商品がバラバラに置かれていても苦でないし、ネットワーク連携することで常に知識は共有できる。このように、人間の作業員を前提とした「常識」を疑うことから始めたという意味で最も今回のコンテストの趣旨に沿うものとして「swarm」を最優秀賞とした。