AWS日本の物理AIプログラムが51社のデータ不足対策を支援。
各社はシミュレーションや軽量モデル、データ共有を活用。
課題は現場で本当に使える製品を生むこと。
何が起きたか
AWS日本の物理AI開発支援プログラムが終了し、51社が成果を発表。共通の課題はロボット制御モデル学習用データの不足だった。
なぜ重要か
LLMがウェブ文章から学ぶのに対し、ロボット基盤モデルにはカメラ映像、関節の動き、時には触覚データが必要。実現場を持たない企業はデータ収集に苦労し、ハードルが高くなっている。国内のロボット開発企業では、実現場データの不足が今後も開発の妨げとなる可能性がある。
注目点
プログラムは終了するが、支援はAWS日本の既存の生成AIプログラムで継続。ZEALSは人型ロボットD1を100台量産し、2026年度に現場稼働1万時間を目指す。
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。
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