プレミアム会員限定【見逃し配信】フィジカルAIの「学習データ」はどう作る?APTO高品氏が語るフィジカルAI時代のデータ戦略と社会実装

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株式会社APTOはAI開発向けのデータ収集・アノテーションなどを手がける注目のベンチャーです。2026年8月21日、東京都内にフィジカルAI向けの実機データを収集する「豊洲ラボ」を開設しました。

生成AIの急速な進化を支えてきた重要な要素のひとつが、大量かつ高品質な学習データです。そして今、ロボットとAIが融合する「フィジカルAI」の世界でも、ロボットが現実世界を認識し、判断し、行動するための「データ」がますます重要になっています。

関連記事「ロボット議連、NVIDIA、トヨタらが「日本のフィジカルAI戦略」を議論 APTOが豊洲ラボ開設、データファクトリー構想を推進」

APTOはこれまで、国内外の幅広い企業・研究機関にAI開発向けのデータソリューションを提供してきました。さらに現在はフィジカルAI領域にも取り組みを広げ、NVIDIAやAWSとの技術連携、AIロボット協会(AIRoA)への参画、QualcommのAI・ロボティクス関連プログラムへの参加など、企業や業界の枠を越えた連携を進めています。

ロボスタでは、APTO代表取締役CEOの高品氏を講師に迎え、フィジカルAIに必要なデータとは何か、ロボット学習データをどのように収集・生成・評価するのか、その基本から最新動向までを解説していただきました。

また、これまで幅広い業界のAI開発を支援してきた実績をもとに、個別企業名や機密情報には触れない形で、実際にどのようなデータが求められ、どのような課題を解決してきたのか、具体的なユースケースや導入効果も紹介しました。

さらに、NVIDIAやAWSなどとの連携、豊洲に開設したフィジカルAI関連拠点での取り組みなどを通じて、フィジカルAIの社会実装に必要なデータ基盤と、日本企業が持つ現場やノウハウをAI時代の競争力につなげる可能性について考えました。

開催日時:2026年10月7日(水):15:00~16:25

<ゲスト講師>
株式会社APTO 代表取締役CEO
高品 良氏

<モデレーター>
ロボスタ 編集長 神崎洋治

本セミナーの主な内容

  • フィジカルAI時代、なぜ「データ」が重要なのか

    生成AIとフィジカルAIで求められるデータの違い

    ロボットを賢くするためには、どのようなデータが必要なのか

    VLA(Vision-Language-Action)などロボット基盤モデルの進化と学習データ

    フィジカルAI開発におけるデータの「量」と「質」

  • ロボット学習データはどう作る?

    実機ロボットやテレオペレーションによるデータ収集

    模倣学習に必要なデータと、その作り方

    アノテーション設計と品質管理

    シミュレーションや合成データによるデータ生成・拡張

    実世界データとシミュレーションデータをどう組み合わせるか

  • 豊富なAIデータ開発の実績から見るユースケース

    国内外の幅広い企業・研究機関で、どのようなAIデータが求められているのか

    製造、ロボティクス、自動運転など、業界・用途によって異なるデータの課題

    企業名や機密情報を明示しない形で、実際のユースケースや課題解決事例を紹介

    データの設計・収集・品質向上によって、AI開発にどのような効果が生まれるのか

  • フィジカルAIのデータ基盤とエコシステム

    APTOが進めるフィジカルAI領域での取り組み

    NVIDIAの技術を活用したAI・ロボティクス開発

    AWS「フィジカルAI 開発支援プログラム」で進めるVLAなどの研究開発

    AIロボット協会(AIRoA)への参画

    QualcommのAI・ロボティクス関連プログラムへの参加

    AI企業、ロボットメーカー、ユーザー企業が連携するフィジカルAIのエコシステム



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