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ネクスデータは総額25億円を投じてデータ収集施設を8,000平方メートルに拡張し、エゴセントリックなデータ収集や基盤モデル用のデータセットも提供しています。これにより、フィジカルAIのための実世界データ取得におけるコストとリードタイムの課題を解決します。.
AI技術の進化は、デジタル空間での情報生成に特化した大規模言語モデル（LLM）の時代から、物理世界と直接対話し自律的に動作する「フィジカルAI」の段階へと移行しつつあります。日本では、少子高齢化による労働力不足や、製造業・サービス業における自動化ニーズが重なり、市場が急拡大しています。従来のジェネレーティブAIがテキストや2次元画像の処理を主な対象としていたのに対し、フィジカルAIはセンサーによる環境認識とロボットの物理的な動作を統合し、実世界の課題解決に直接貢献する次世代インフラとして位置づけられています。.
フィジカルAIの開発には大規模データが不可欠。.
物理AIの開発においても、LLMと同様に「スケーリングの法則」が適用されることは業界の常識となりつつあります。モデルの汎用性を高め、実環境での制御精度を向上させるためには、シミュレーションでは再現しきれない多様な物理現象や行動パターンを含む、大規模かつ高品質な実環境データが不可欠です。しかし、実空間でのデータ収集は、環境構築のコスト、複数センサの同期やキャリブレーションの難しさ、アノテーションの負担などが重なり、開発プロセスにおける最大のボトルネックとなっています。.
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この課題に取り組むため、ネクスデータは25億円以上を投資し、8,000平方メートルを超えるデータ収集専用施設を建設しました。工場内でのデータ収集、一人称（自我中心）の実世界データの収集とアノテーションから、環境認識、意思決定、モーションコントロールに対応した既製データセットまで、フィジカルAI開発を加速させる包括的なデータソリューションを提供します。開発環境における大規模生産と容易に利用可能なデータ資産のコスト優位性により、フィジカルAIとVLAモデル開発のリードタイム短縮と実世界適応精度の向上をサポートします。.
8,000m²のデータ収集工場が実現する大規模かつ低コストなデータ供給。.
ネクスデータ は、フィジカルAI開発に特化したデータ基盤の開発に20億円以上を投資。現在、2つの大規模データ収集プラントを運営し、8,000平方メートルを超える専用スペースでは、ヒューマノイドロボット、四足歩行ロボット、産業用ロボットアーム、多指マニピュレーターなど、400以上の多様なロボットプラットフォームを並行して稼働させることができます。.
一般家庭、薬局、製造ライン、物流倉庫など、実際の作業環境を忠実に再現したさまざまなシナリオ環境を備え、600人を超えるオペレーターや管理スタッフが常駐しています。.
これにより、大規模なインフラモデルの事前学習から、特定のタスクに対する微調整、人間のパフォーマンスを模倣して学習する模倣学習まで、開発フェーズ全体をカバーする高品質な物理AIデータを効率的に作成することができます。.
ソース PRタイムズ
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