注文商品の約半分が戻り、返品衣料品の約98%は再掲載できる

欧州のファッションプラットフォームZalandoは、顧客が複数のサイズを注文し自宅で試着して一部を返品する利用方法を説明している。会社によれば注文商品の平均約50%が返品され、返品されたファッション商品の約98%はZalandoのショップやLounge by Zalandoで再び販売対象として提供できる。

ここでの98%は実際に売れた割合ではない。また返品商品の96%超が良好な状態にあるという説明も、2026年10月に導入したロボットの成果ではなく、従来の返品運用についての公開情報だ。大半を再び販売できるなら、その次に問われるのは再販売可能な在庫へ戻すまでの所要時間と費用である。

返品業務は出荷作業を逆に進めるだけではない

Zalandoは返品商品を元の注文と照合し、状態を確認し、必要に応じて清掃や修理を行う。その後、需要と在庫の分布を見て再び売れる可能性が高い物流拠点に商品を送る仕組みを説明している。検品と再配置は配送から独立した仕事だ。

返品された衣服は折り方が変わったり、包装が傷んだり、タグが失われたりする。ファッション商品の価値は季節と値引きのタイミングにも左右される。したがって、返品が完了したかを判断するには、商品を移動させたかではなく次の顧客が購入可能な状態に戻ったかを見る必要がある。

10月7日、ドイツとポーランドで双腕ロボットが実稼働

2026年10月7日、Zalando、CEVA Logistics、ドイツのSereactは、CEVAが運営するドイツ・グレーヴェンとポーランド・シフィエボジンの施設で双腕AIロボットによる衣料品返品処理を開始したと発表した。SereactのCortexは商品ごとの事前学習や固定されたSKU一覧なしでも、未知の衣類を把持・識別・仕分けできるという。

導入はRaaS（Robotics-as-a-Service）モデルで行われる。反復作業をロボットが担い、人間は監督、例外対応、品質管理に重点を移すと各社は説明する。ただし実際の施設での稼働開始は、汚れ・損傷の判定から再販売可否の最終決定まで完全無人化されたことを示さない。

時間当たりの把持数だけで投資収益を判断しない

CEVAは返品処理に特有の問題として、不規則な数量、手作業の検品、季節性、時間による商品価値の低下、高い単位処理費用を挙げる。ロボットが速く衣服をつかめても、誤仕分けの再作業や追加確認に人手が必要なら全体の費用は十分に減らない場合がある。

Banseogは返品受付から再販売可能な在庫として登録されるまでの時間、ロボット利用料と検品・人員監督・再作業を含む総費用、例外処理率と損傷率を確認すべきだと考える。再掲載できた商品と実際に売れた商品も区別する。現在の発表には導入前後の比較数値がなく、費用削減や売上増加が達成されたとは断定できない。

10月22日、失敗事例を次のロボット学習へ戻す仕組みを発表

10月22日にはSereact、NVIDIA、Nebius、CEVA、Zalandoがロボットの追加学習に使う仕組みを発表した。実際の作業場で収集した映像と動作データを共有基盤に送り、NVIDIA Isaac LabやCosmosで衣類の状態、包装、照明などの変化を生成する。新しいCortexの制御モデルは学習に使っていない検証事例で評価してから現場試験に進む設計だ。

以前は数週間必要だった更新・検証の周期を数日まで短縮できるというのは参加企業の説明である。現場の返品費用や販売可能状態へ戻る時間が実際にどれだけ改善したかは示されていない。重要なのは毎シーズン現れる未知の商品での失敗を収集し、安全に検証し、再現可能な作業能力へ変える運用だ。

小売企業・物流企業・ロボット企業は同じ成果を測るとは限らない

Zalandoにとっては再販売可能な在庫と、ブランドに提供する物流サービスの品質が重要になる。CEVAは契約物流の作業費用と安定運用を担う。Sereactはロボットの知能とサービスを供給し、Universal Robots、NVIDIA、Nebiusはロボットアームや学習・計算環境を支える。

この役割分担には契約上の確認事項がある。誤仕分けで人が再作業する場合、その費用は誰が負担するのか。RaaSという契約方式だけでは、処理量保証、停止時の対応、品質管理の責任は分からない。条件は公開されていないため、これは個別契約の欠陥を指摘するものではなく、調達時に検証すべき問いである。

EUの衣料品廃棄禁止は背景であり、導入理由の証拠ではない

EUは2026年7月19日から、大企業が未販売の衣料品、衣料アクセサリー、靴を廃棄することを原則として禁止した。危険な商品や破損品などには規定上の例外があり、中規模企業には2030年から適用される。制度は再販売、修理、寄付、再利用を重視する。

この規制がZalandoのSereact導入を直接引き起こしたとする証拠はない。Zalandoは以前から再販売、補修、アウトレットと寄付の経路を運営してきた。それでも、廃棄せずに商品価値を保ちながら在庫・検品・処理費用を制御することが重要な経営課題になるという背景は読み取れる。

自社の返品能力は他社に売るサービスの競争力にもなる

Zalandoは消費者向けの販売だけでなく、ブランドや小売企業向けの物流・ソフトウェア事業も展開する。パートナープログラムで売られた商品の60%超はZalandoの返品インフラを利用すると説明しており、ZEOSは複数販路の出荷・返品サービスを提供している。

新しいロボットが実際に返品の総費用と所要時間を減らせれば、自社の効率改善が他社向けサービスの強みに転化する可能性がある。ただし今回の技術がZEOSの全顧客に導入済みという資料はなく、効果も定量的に公表されていない。競争力になるのはロボットの台数そのものではなく、不規則な返品作業を一定の品質と費用で完了できる能力だ。

BANSEOG VIEW

BANSEOG VIEW｜ロボットの動作ではなく完了した業務を評価する

Zalandoが公表する返品衣料品約98%の再掲載可能割合は以前からの返品運用に関する説明であり、新しいロボットの成果ではない。より重要なのは返品受付から再販売可能な状態への復帰時間と、検品・例外処理まで含めた総費用だ。

10月7日の発表は現場での双腕ロボット稼働を示し、10月22日の発表は失敗事例を学習に戻す仕組みの説明である。実際の費用削減、再販売所要時間の短縮、販売成約率の改善はまだ確認できない。

フィジカルAIの導入企業は、ロボットが一つの動作を何回成功したかではなく、品質・安全・人の介入を含む業務全体をいくらで完了できるかを問うべきだ。その能力が実証されれば、自社業務の改善から他社に提供するサービスの競争力へ広がる余地がある。

SOURCES

参照した主な資料

2026年10月23日作成。Zalandoの注文商品平均返品率約50%、返品衣料品の再販売チャネルへの提供可能割合約98%、良好状態96%超、パートナープログラム商品の返品インフラ利用60%超は会社の既存公開説明であり、今回のロボット導入実績ではない。98%は再販売完了率ではない。CEVAの10月7日発表はドイツとポーランドでの稼働、Cortexによる把持・識別・仕分け、RaaSと人の監督・品質管理を示す。10月22日発表の再学習基盤と更新周期は提供企業の説明であり、費用削減や実際の再販売時間短縮を実証した数値ではない。EUの廃棄禁止の対象・例外を区別し、導入の直接原因と断定しない。