ugo株式会社とFastLabel株式会社は、企業や大学・研究機関がVLA（Vision-Language-Action）モデル開発に初期段階から取り組めるよう、国産ヒューマノイドロボット「ugo Pro R&Dモデル」を活用した実践型プログラム「ugo VLAモデル開発研修プログラム powered by FastLabel」の提供を開始した。
フィジカルAI導入の障壁を解消
少子高齢化や労働人口不足を背景に、警備・点検・搬送・案内といった現場業務の効率化・省人化が社会的課題となっている。
視覚・言語・行動を統合してロボットを柔軟に制御するVLAモデルをはじめとするフィジカルAIは、従来のルールベース自動化では対応困難だった多様な現場条件に適応できる次世代技術として注目を集めている。
一方、企業がフィジカルAI活用の検討を進める際には「何から始めればよいか分からない」「社内に開発・検証の知見がない」「PoCを立ち上げるまでの初期負荷が高い」といった課題が存在し、導入初期段階における大きな障壁となっていた。
両社はこうした課題に対応するため、ロボット実機・データ収集・モデル開発・評価・講義を一体化した研修プログラムを共同で企画・開発した。
最短約3カ月で開発・検証プロセスを体験
本研修プログラムは、「ugo Pro R&Dモデル」のセットアップと動作環境構築から始まり、タスク設計、模倣学習用データ収集、データ品質管理、VLAモデルの学習・デプロイ・実機評価・分析・レポーティングまでを一貫して提供する。
講義や実機の見学・体験を通じ、企業内にフィジカルAIに関する基礎知識と実践知を蓄積できる構成となっている。
両社が保有するVLAモデル開発のベストプラクティスやフォーマットを最大限活用することで、問い合わせから最短約3カ月で初期的な開発・検証プロセスの実施とナレッジ蓄積を目指せる。将来的な内製化や本格導入判断も見据えた伴走支援を重視している点も特徴だ。
FastLabel代表取締役社長の鈴木健史氏は「フィジカルAIの開発現場では、VLAモデルをはじめとする新しい技術領域に対応できる人材が国内では大きく不足している」とコメント。ugo代表取締役CEOの松井健氏は「実機を用いたデータ収集、評価、改善のサイクルを現場に近い環境で繰り返し経験できる環境が不可欠」と述べ、国内における実装ノウハウの蓄積に貢献していく姿勢を示した。
