エンボディドAIデータサービス

Nexdataは、視覚認識や運動制御、環境インタラクションといった具身知能分野において、精度と網羅性を兼ね備えたデータ支援を行います。プロジェクトの要件に合わせ、最適なデータ構成を提案・提供します。

自視点（Ego）・外視点（Exo）アクション動画アノテーション

自視点映像と外視点映像を時間軸で精緻に同期・分割して収集し、マニピュレーション、ナビゲーション、タスクプランニングなどの下流学習を強化します。

動作軌跡・アクショントラッキングデータ

キーポイントと軌跡のアノテーションを付与して、人やロボットの動作を記録・解析し、動作理解や予測モデルの精度向上に貢献します。

シムツーリアル（Sim-to-Real）整合データ

シミュレーション環境のデータを実世界のセンサデータと整合させて生成し、ドメイン適応やモデルの汎化性能を高めます。

3Dシーン再構築データ

高精度なシーンスキャンと点群アノテーションにより、空間再構築やロボットナビゲーションの学習を支援します。

物体・人体の3D再構築データ

マルチビュー撮影や3Dスキャンを用いて物体・人体モデルを再構築し、形状・姿勢に関するアノテーションを付与して高精細なモデル生成やポーズ推定を可能にします。

音声指示と応答のペアデータ

音声コマンドとロボット応答をペアで収集・整備し、音声ナビゲーションやマルチモーダル対話シナリオの学習に最適化します。

触覚・力覚フィードバックデータ

触覚センサー搭載グローブやロボットアームから力学データを収集し、把持や操作に関する力パラメータのアノテーションを行い、物理的相互作用の学習を強化します。

主な特徴

NexdataはエンボディドAI向けのエンドツーエンドなデータソリューションをワンストップで提供します。シナリオ設計、ヒューマン・ロボットの相互作用データ、多台ロボット対応などを含む完全カスタマイズサービスにより、学習から実運用までを確実に支援します。

完全カスタマイズ可能なデータサービス

シナリオ、動作、センサー構成、ロボット機種、データ形式など、プロジェクト要件に応じて最適な仕様で設計・提供します。
多様な実世界環境

日常生活空間から商業施設、産業現場まで幅広くデータを収集し、実環境での汎化性とロバスト性を高めます。
人間中心とロボット実演の両面

エゴ・エクソ視点の同期データ、両手操作、軌跡トラッキングなど実演ベースのデータセットを揃え、人と機械双方の学習を加速します。
マルチロボット・マニピュレータ対応

ヒューマノイド、産業用アーム、移動ロボットなど多様なプラットフォームに対応し、さまざまな具身タスクと相互作用モードをカバーします。

コンプライアンスと
セキュリティ

Nexdataは、データセキュリティと顧客の信頼を最大限に重視しています。当社は個人情報保護法、GDPR、CCPA、PIPC、HIPAA規制に従っています。また、セキュリティと規制遵守のためにISO 27001、ISO 27701、ISO 9001の資格を取得しています。Nexdataは卓越したデータセキュリティを提供し、様々な国際的標準を遵守することで顧客の信頼を得ています。

Nexdataにより
迅速に信頼性高いAIを導入

Nexdataは、パイプラインによるアノテーションワークフローのコントロールを徹底しています。
AIプロジェクトを5倍スピードアップします。

潜在的に有害なケースは、アノテーションのために送り返します

ケーススタディ

事例：エンボディドAIロボット向け多角的行動アノテーション
課題：お客様は、ビデオ解析を通じてロボットのタスク遂行を多面的に評価したいと考えていました。具体的には、タスク理解の真偽（True/False）判定と、複数基準によるスコアリングを3種のロボットで一貫して行う必要がありました。加えて、キッチン・リビング・寝室・浴室など多様な生活空間を含むシナリオの扱い、複雑な動作シーケンスの検証、ナビゲーション・物体操作・道具使用といった能力の公平かつ整合的な評価が求められました。
ソリューション：Nexdataは、目標状態の定義、時間軸に基づく動作検証、完了度・実現可能性・効率性といった多因子スコアリングを組み合わせた構造化アノテーションフレームワークを構築しました。本フレームワークは対話ログ、BDDL（BEHAVIORドメイン定義言語）によるシーン記述、アクショントレース、実行動画を統合的に処理し、ロボットプラットフォーム間での一貫したベンチマークを確立しました。

事例：ロボットマニピュレーション向け微細動作データ収集とアノテーション
課題：お客様は、コーヒー作り、黒板消し、ペンのキャップ装着などの精密作業を再現できる高品質データを求めていました。特に問題となったのは、両手動作の同期、連続動作を細かいサブステップに分割すること、そして遮蔽や不明瞭な動作の扱いです。
ソリューション：Nexdataは、時間軸に沿ったアノテーション、両手タスクの明確な分離、遮蔽動作の推定ロジックを盛り込んだ構造化アノテーションフレームワークを導入しました。AI支援ツールで境界検出を改善し、手作業を30%削減。3段階のQCにより99.2%のアノテーション精度を達成し、その結果、ロボットの操作精度が約40%向上しました。

Nexdataが選ばれる理由