AWS日本、物理AIでデータ不足解決策を披露

AWS日本の支援プログラムには、設立1年未満のスタートアップから創業400年超のゼネコンまで、異色の顔ぶれが集まった。共通の悩みはデータ不足だったが、アプローチはさまざま。FastLabelや竹中工務店はシミュレーションによるデータ生成を選び、Telexistenceやリコーは必要データ量の削減やモデルのデータ依存度低下を試みた。

物理AIにおける日本の立ち位置は独特だ。ZEALSのCEOは、米国はAIモデル、中国はハードウェア量産で先行するが、日本には労働力不足でロボットを必要とする実現場があると指摘する。この見方は、現実の課題をデータ源に変えるというプログラムの狙いに通じる。ただしプログラム終了後、試作品が信頼できる製品へ育ち、持続可能なビジネスに成長できるかが次の試練だ。AWS日本の既存の生成AIプログラムでの次の段階が、この勢いが続くかを示すだろう。