トートを一つも動かせない10万ドルの差

まず、とても簡単なロボットの計算をしよう。Agility Roboticsの投資家向け資料では、5年間の顧客支払額はRobots-as-a-Service（RaaS）が約50万ドル、所有モデルが約40万ドルだ。所有なら10万ドル安い。これで帰宅できる。

ただし、どちらの数字もトートを一つも動かしていない。

機械の価格は、まだ仕事のコストではない。その間を埋めるには、二つの契約を同じタスク、同じ稼働時間、同じ成功の定義で比べなければならない。そうでなければ、私たちは二枚の請求書を眺めているだけで、倉庫はその横で静かに仕事を続けている。

そこで、役に立つ最小の分母を作った。Digit 5を一台、トート搬送のワークフローを一つ、期間を5年、単位を成功搬送一回とする。

まず、二台に同じ人生を送ってもらう

Agilityが10月6日に公開した資料は、モデルの骨格を与えてくれる。顧客便益の例では、週120時間を5年間、つまり約31,000時間の勤務を想定している。RaaSは月額8,500ドルで、想定寿命を通じ約50万ドル。所有モデルは継続的なサブスクリプションを含め約40万ドルだ。Agilityの資料

今回の研究範囲は、生産的稼働率を80%とする。その仮定を固定し、成功搬送率には98%を置いた。AgilityがDigit 4の二つの導入例で98%の精度を報告しているからだ。ただし、これは予測ではなくシナリオである。Digit 4の報告値が、モデルを作りたいという理由だけでDigit 5の実測成功率に変身するわけではない。

まだ歯車が一つ足りない。Agilityは、ある導入で3台が10万個超のトートを、別の導入で8台が約6万個を動かしたと報告している。しかし、それぞれに対応する稼働時間は示していない。確認した資料には、トート一回のサイクル時間もない。そこで数字を発明せず、リサーチカードでは、生産的な1時間当たり30回、60回、120回を試行する三つの感度シナリオを置いた。

5年間の予定時間に80%を掛けると、生産的な時間は24,960時間になる。さらに成功率98%を掛けると、成功調整後の時間は24,460.8時間だ。

生産的な1時間に60回を試みる場合、5年間の成功搬送は1,467,648回になる。同じ分母で公開支払額を割ると、

• RaaS：成功搬送一回当たり約 0.341ドル
• 所有：成功搬送一回当たり約 0.273ドル

差は6.8セントだ。

毎時30回なら両方が倍になり、120回なら半分になる。公開されたベンダー支払額だけを見る限り、所有は常に20%安い。40万ドルは50万ドルの5分の4だからだ。この比率を見つけた表計算に、勲章を授ける必要はない。

本当に役立つ作業は、その比率に見えない費用を探すことだ。

10万ドルで何を買ったのか

二つのモデルは、コストと責任の置き場所を変える。

Agilityによれば、RaaSのサブスクリプションにはArcソフトウェアと保守が含まれる。SEC提出の登録届出書では、導入モデルの場合、ロボットの所有権はAgilityが保持し、契約期間中に監視、保守、ソフトウェア、サポートを提供すると説明している。顧客の初期資本負担を減らし、耐久性やサービスのリスクの一部を供給者側に残す仕組みだ。Agilityの登録届出書

投資家向けモデルでは、所有にも継続的なソフトウェアと保守サービスが含まれる。しかし資料は、Digitの正確な購入価格、継続料金の内訳、顧客の実際の支払時期を公開していない。あるのは丸められた5年合計で、調達見積書ではない。

少し可笑しな光景になる。一回当たりコストを小数点以下3桁まで計算できるのに、正確な本体価格は分からない。

さらに重要なのは、50万ドルも40万ドルも顧客の総コストではないことだ。公開例からは、顧客側のエンジニアリング、安全検証、充電と電力、ネットワーク、床の変更、運用監督、救援作業が分からない。停止したライン、資金調達、早期解約、残存価値も同じ条件では価格に入っていない。

これらは飾りの注意書きではない。毎時60回のシナリオでは、公開支払額の差は成功一回当たり6.8セントにすぎない。人による復旧が数分増えたり、停止の形が違ったりすれば、その価値は簡単に差額を超えうる。

失敗も分母に入れる

ヒューマノイドの経済性は、年間ロボット料金と年間人件費の比較から始まることが多い。Agilityの資料も、これを顧客便益の例として明示している。RaaSは年約10万ドル、完全負担の人件費は年約20万ドル。ただし資料自身が、これは社内推計であり、実際と異なりうると注意している。Agilityの資料

足りないのは、受け入れられた成果だ。

二台のロボットがそれぞれ100時間予定されているとしよう。Aは80時間生産的に動き、試行の98%を完了する。Bは60時間動き、90%を完了する。カレンダーにどちらも「100時間」と書かれていても、同じ分母ではない。失敗した試行、人の介入、復旧時間は、完了しなかった仕事のために支払ったコストだ。

だから私は「利用可能時間」だけでヒューマノイドを評価しない。成功したトート搬送数を聞き、介入時間と停止時間をその横に置く。数サイクルごとに人の助けが必要な機械も役立つかもしれない。ただし、人の見えない労働を借りて、それを自律性と呼ぶべきではない。

5年は、一つの意味とは限らない

もう一つ、表に出すべき細部がある。

顧客便益の資料は、5年間で約31,000サービス時間を想定する。一方、登録届出書の会計方針では、ロボットとロボットの肢体を約3年で減価償却するとしている。Agilityの資料 Agilityの登録届出書

これは必ずしも矛盾ではない。商業シナリオと会計上の耐用年数は、異なる問いに答える。ただ、二つが並ぶこと自体が警告になる。「耐用年数」はロボットの足首に刻まれた物理定数ではない。

5年より前に主要ハードウェアの交換が必要なら、RaaSはより多くのリスクをAgilityへ移す可能性がある。より長く使えて残存価値があるなら、所有が有利になりうる。現在の公開例では、どちらにも値段を付けられない。

会社自身の表現は、多くの要約より率直だ。登録届出書は、RaaSが大規模での収益性をまだ実証しておらず、耐久性、保守費、更新、耐用年数の仮定も未実証だと記す。これはモデルへの判決ではない。何を測るべきかを示す地図だ。

パイロットの横に置く5行のカード

同じトート搬送なら、私は最初に五つだけ記録する。

1. 予定時間と本当に生産的だった時間
2. 試行搬送数と受け入れられた搬送数
3. 人の介入時間と復旧時間
4. 顧客の全支払額と内部導入コスト
5. 修理、交換、退出のリスクを誰が負うか

そのとき初めて、成功搬送一回当たりコストは物語ではなく測定値になる。

現在の公開情報が示すのは、ベンダー支払額の下限である。例示された5年間では、RaaSが約50万ドル、所有が約40万ドル。毎時60回という共通シナリオでは、成功一回当たり34.1セント対27.3セントになる。しかし、どちらの導入モデルについても、顧客の完全負担コストは示されていない。

この限界こそが発見であり、記事の末尾に恥ずかしそうに隠すものではない。

10万ドルの差は、Agilityの例示価格の中では実在する。それが倉庫でも残るかどうかは、停止、失敗、人の救援を差し引いた後にどれだけ仕事が完了したかという分母次第だ。今日完了したのは比較カードであって、ロボットの購入、契約、投資判断、導入試験ではない。

ロボットには、経済単位より先に価格が付くことがある。トートは、二つ目の数字を待っている。

Research artifact · Markdown