米Agility RoboticsのDigitは、人の作業環境に合わせて設計された二足歩行ロボットで、倉庫内のコンテナ（トート）搬送などの作業で実証が進められてきた。人型に近い形態を持つが、狙いは汎用作業ではなく物流工程の一部の自動化であり、導入事例はパイロット段階のものが多い点を踏まえて読む必要がある。

Digitとは：倉庫作業を想定した二足歩行ロボット

Digitはオレゴン州立大学の歩行研究を源流とし、カッソワリーのような脚部形状で段差や不整地にも対応する設計を掲げる。上半身には荷物を持つための機構を持ち、空のトートを回収して所定位置へ運ぶといった作業が公開実証の中心になってきた。同社は量産拠点RoboFabの建設を公表し、試作から製造への移行を進める段階にあるとしている。

物流導入の実証：トート搬送という限定作業から

導入側では、Amazonが倉庫での試験を公表したことで知られる。ただし試験導入と大規模な恒常運用は別であり、公開情報で確認できるのは限定された作業範囲での評価である。物流現場は既にコンベヤやAMR（自律搬送ロボット）が普及しており、二足歩行は『既存設備を作り替えずに人の動線へ入れる』場合に比較優位が生まれる。逆に平坦で定型の搬送だけなら車輪型が有利な場面も多い。

二足歩行ロボットの壁：速度・安全・既存設備との比較

評価の壁は安全と速度、そして総コストである。人と混在する空間での歩行ロボットは転倒や接触のリスク管理が要り、認証や現場ルールの整備も導入条件になる。Agilityはロボットをサービスとして提供する形態も打ち出しており、購入価格だけでなく稼働保証を含む契約設計が事業化の鍵になっている。日本の物流事業者が検討する場合も、作業範囲を一つに絞った実証設計が現実的だ。

物流・製造の担当者は、形態の新しさではなく作業単位の経済性で評価する視点を持ちたい。研究者は歩行制御の実環境データに、起業家はRaaS型の課金設計に注目できる。導入規模の数字は各社発表時点のもので、拡大計画は目標として読むこと。

倉庫の安全基準や既存設備との共存設計まで含めて初めて、導入の成否が見えてくる。

現場ごとの安全運用ルールの整備も、技術検証と並ぶ導入条件である。

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「量産・製造の壁：試作ができた会社が次にぶつかるもの」 https://seed.aohalab.ai/#/article/7

「パイロット顧客の探し方：最初の実証フィールドをどう得るか」 https://seed.aohalab.ai/#/article/28

出典：Agility Robotics公式発表「GXO and Agility Robotics Expand Partnership to Accelerate Deployment of Humanoids in U.S. Operations」（2026年10月26日、GXO拠点でのDigit導入・RaaS契約・トート搬送実績） https://www.agilityrobotics.com/content/gxo-and-agility-robotics-expand-partnership-to-accelerate-deployment-of-humanoids-in-u-s-operations

出典：Agility Robotics公式記事「Digit Moves Over 100,000 Totes in Commercial Deployment」（GXO Flowery Branch拠点でのトート搬送10万回超の内訳） https://www.agilityrobotics.com/content/digit-moves-over-100k-totes

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