シンガポール・UNISTOP Tech社とロボットハンドを活用した無人店舗を共同開発　　人手不足解消、省スペース、コスト削減……グローバル基準の小売形態を提案

株式会社Thinker

2024年12月13日 09時00分

近接覚センサーを武器に「ロボットハンドの民主化」に取り組む株式会社Thinker（読み：シンカー、本社：大阪府大阪市、代表取締役兼CEO：藤本弘道、以下Thinker）は、流通事業で独自技術を持つシンガポールのUnistop Tech Pte. Ltd.（以下、UNISTOP）※１と、ロボットハンドを活用した新たな無人店舗の共同開発に関して基本合意書を交わしました。調印は2024年12月10日（火）にセンターオブガレージにて開催された「Global Bridge Conference 2024」※2 の中で実施。経済産業省が推進する『日本のスタートアップによるASEAN企業との協業を通じた海外展開促進事業』※3の一環で、日本政府の海外進出支援プログラムを活用した成果事例として紹介されています。

本プロジェクトでは、Thinkerが持つ近接覚センサーやエッジAI、インテリジェントフィンガーなどの技術を生かし、人手不足解消、省スペース、コスト削減など、流通が直面している課題を解決できる無人店舗の開発にUNISTOPと共同で取り組んでまいります。今後もThinkerは、ロボットハンドが日常に当たり前に共存する世界を目指して、さらに邁進してまいります。

《Thinker代表取締役兼CEO　藤本弘道からのコメント》

Thinkerは、人とロボットが真に協調できる社会を目指し、エッジAIと赤外線を駆使した次世代技術「近接覚センサー」を武器に、ロボットハンドの民主化に取り組んでまいりました。このたびは株式会社リバネス※4のマッチングプラットフォームを通じて、流通事業で独自技術を持つUNISTOPとのご縁をいただき、心強い味方を得た気持ちです。今回のMOU（基本合意書）取り交わしを経て、FAロボットがまだ導入されずにいる流通の主要現場に、ともに革新を起こせることを心待ちにしております。ぜひ、UNISTOPとThinkerが新たに起こす流通現場のイノベーションにご期待ください。

※1　Unistop Tech Pte. Ltd.

人による工程を自動化することで小売業界に革命を起こすために2020年に設立されたシンガポールのスタートアップ。最先端テクノロジーの活用で、店舗におけるコスト削減、人員削減などを通じて事業をより長期的に運営し続けるためのソリューションの開発に取り組んでいる。すでに中型の全自動冷蔵自販機による無人店舗運営はシンガポール国内で10店舗を展開しており、日本国内でも高輪ゲートウェイへの設置準備が進められている。シンガポール国内では10店舗の展開実績を持つ。

公式サイト：https://unistoptech.nicepage.io/

※2　Global Bridge Conference 2024

Global Bridge Conference 2024は国境を超えた知識製造業を通して課題解決とともに事業を創出するため、Global Bridgeという新たな概念のもと、先行事例となる取り組みや考え方をお互いに共有しあい、蓄積・開示・分析・統合していく場として開催されたものです。

　　日時：2024年12月10日（火）12:00〜19:00

　　場所：センターオブガレージ（東京都墨田区横川1丁目16-3）

　　URL：https://gbp.lne.st/global-bridge-conference/

※3　日本のスタートアップによるASEAN企業との協業を通じた海外展開促進事業

本事業は、経済産業省から日ASEAN経済産業協力委員会（AMEICC）への拠出金に基づき実施するもの。シンガポールの伴走支援プログラムは事業実施事務局として委託された株式会社リバネスが行う。

参照元：https://www.meti.go.jp/policy/investment/5references/r4hosei_ameicc_saitaku.html

※4　株式会社リバネス

日アセアン経済産業協力委員会（AMEICC）プロジェクトの実行企業、日本とシンガポールの両スタートアップのマッチングと共同事業を進める際のコミュニケーター役として活動。

公式サイト：https://lne.st/

■近接覚センサーTK-01

Thinkerが提供する新しい方式を用いたセンサー。カメラを用いることなく、赤外線とAIを組み合わせた独自の高速・高分解能なセンシングによりモノの位置と形を非接触かつ高速に把握できるセンサーです。これにより、従来の産業用ロボットでは難しいとされていた鏡面・透明物質の取り扱いや、現場環境に応じた臨機応変なピックアップが可能となり、ロボットハンドによるピッキングの可能性を飛躍的に広げることができます。また、ティーチング（ロボットに作業を教え込む工程）の時間や労力を大幅に軽減できることから、これまでとは異なる領域でのロボットハンドの活用も期待されています。