Nexdata、総計25億円投資でフィジカルAIデータ収集工場を拡張、基盤モデル向けデータセット提供やEgo-centricデータ収集も対応

背景
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」の段階へと移行しています。日本では少子高齢化による労働力不足と製造・サービス業の自動化ニーズが重なり、市場拡大が加速しています。従来の生成AIがテキストや2D画像の処理を主目的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動作を統合し、現実世界の課題解決に直接寄与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開発には大規模データが不可欠
フィジカルAIの開発においても、LLMと同様に「スケーリング則（Scaling Law）」が適用されることが業界の共通認識となりつつあります。モデルの汎用性と実環境での制御精度を高めるためには、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動作パターンを含む、大規模かつ高品質な実世界データが不可欠です。しかし、現実空間でのデータ収集は環境構築のコスト、複数センサーの同期・校正の難易度、アノテーションの負荷などが重なり、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。

この課題を解決すべく、Nexdataは総額25億円超を投資し、延べ8,000㎡超の専用データ収集工場を構築しました。工場内でのデータ収集や、一人称視点（Ego-centric）の実環境データ収集・アノテーションから、環境認識・意思決定・動作制御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いたします。大規模生産によるコスト優位性と、開発現場ですぐに活用可能なデータアセットにより、フィジカルAI・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支援します。

8,000㎡規模のデータ収集工場が実現する大規模・低コストデータ供給
Nexdataは、フィジカルAI開発に特化したデータインフラ整備へ総額20億円超を投資いたしました。現在、2カ所の大規模データ収集工場を運用しており、面積8,000㎡超の専用スペースにおいて、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台超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可能です。

施設内には、家庭、薬局、製造ライン、物流倉庫など、実運用環境を忠実に再現した多様なシナリオ環境を整備し、600人を超えるオペレーター・管理スタッフが常駐します。

これにより、大規模基盤モデルの事前学習から、特定タスク向けのファインチューニング、人間の実演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フィジカルAIデータを効率的に生産可能です。

フィジカルAIの「環境認識力・脳・小脳」を鍛える既製データセット
フィジカルAI開発では、環境理解・行動計画・精密制御をそれぞれ担う「環境認識層」「意思決定層」「動作実行層」の3層アーキテクチャに沿った設計が標準となっています。Nexdataでは、大規模な専門データ収集拠点と専任の収集人員を完備しているからこそ、データセットの迅速な生産を実現しています。現在までに、以下のコスト効率の高いデータセットを累計で提供しております：

■ 環境データベース（環境認識層）
2億8,800万セット超の高精度3Dモデルおよび実世界シーンデータを収録。多様な照明条件・物体配置・背景パターンを含む実環境に近いシミュレーション基盤を提供することで、ロボットの空間認識能力や物体検出精度の向上をサポートします。

■ 脳（Brain）データセット（意思決定層）
4,000時間分に及ぶEgo-centric視点のマルチタスク実行動画を収録。人間が日常的なタスク（例：調理、片付け、商品陳列など）を遂行する際の視覚入力と行動シーケンスを包括的にカバーしており、長期依存性を要するタスクの計画や、文脈に応じた意思決定モデルの学習に最適です。

■ 小脳・体（Body）データセット（制御層）
1万セット超の高忠実度軌跡データ、関節角度時系列、および力覚フィードバック情報を収録。模倣学習や強化学習における低レベル制御ポリシーの学習、そして実環境での精密な動作実行を支える基盤データとして活用いただけます。

さらに、把持（Grasping）・操作（Manipulation）・力覚フィードバック（Haptic Feedback）を含む、累計15万セット超のロボットハンド制御データベースも併せて提供しております。

Sim2Realギャップを克服する一人称視点（Ego-centric）」データ収集・アノテーションサービス
特に開発現場から高い関心を集めているのが、「Ego-centric（一人称視点）データ」です。Ego-centricデータとは、人間がタスクを実行する際の視界映像と身体動作を、装着型カメラやモーションセンサーを通じて第一人称視点で記録したデータを指します。

特徴として、人間の直感的な操作を教師データとすることで、ロボットは環境認識から動作実行までを一貫して学習可能です。さらに実環境計測により、シミュレーションでは再現困難な物理的要因を自然にデータへ反映させ、実用化の課題である「Sim2Realギャップ」を解消します。

Nexdataでは、実物理空間における第一人称視点データ収集サービスを提供しています。収集方式は2種類をご用意しており、VRベースによる直感的な操作と「UMI（Universal Manipulation Interface）」対応グリッパーのいずれかを選択可能です。これらは光学式モーションキャプチャシステムおよびVRヘッドセットによる没入型計測と統合的に活用され、実環境での高精度なデータ収集を実現します。

取得した動作ポリシーは特定のロボットハードウェアに依存しない設計を採用しているため、追加の調整工程を経ることなく、多様なロボットプラットフォームへの直接的なデプロイが可能で、お客様の既存設備を活かした柔軟な開発運用をサポートいたします。

今後の展望
Nexdataは、フィジカルAI分野において、グローバル企業・研究機関との協業を通じて、一人称視点収集・ロボット制御データ・Sim2Real対応など、実世界データに特化した専門ノウハウを既に蓄積しています。これらの先行実績に基づく知見により、お客様の開発フェーズに最適なデータ戦略をご提案可能です。データ収集工場の見学・技術相談も随時承っております。公式ウェブサイトまたは下記お問い合わせ窓口より、お気軽にご連絡ください。