学習・データ・モデル4件
実機データ、Sim2Real、模倣学習、基盤モデルに関わる課題。
実機データの圧倒的不足
言語・画像と異なり、ロボット動作データは収集コストが高く量が桁違いに少ない。データ収集の民主化が進まない。
最近の動き 2026/10/8独Agile Robotsが作業者の手元映像でロボットを学習させる施設を紹介した
基盤モデルの寡占
ロボット基盤モデル（VLA等）の開発が一部の海外大手に集中し、出力側で勝負する以外の選択肢が狭まりつつある。
最近の動き 2026/10/13米Physical Intelligenceが自社の基盤モデルを外部に貸し出す試験版を始めた
Sim2Realギャップ
シミュレーションで学習した動作が実機で再現しない。物理特性・摩擦・遅延の差を埋める手法が発展途上。
模倣学習のデータ品質
テレオペで集めたデータの品質基準がなく、失敗データの扱い・アノテーションの標準も未整備。
この分類の最近の動き
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米Physical Intelligenceが自社の基盤モデルを外部に貸し出す試験版を始めたopen_in_new
開発者が自分のロボットのデータを預けると、同社の計算機で基盤モデルを追加学習し、ネット越しに動かせる仕組みの試験提供を始めた。初期の利用者の多くはクラウド上で推論を動かし、一部の現場では通信の問題が報告された。
出典：Unite.AI
関連課題：基盤モデルの寡占・通信インフラの遅延・帯域
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独Agile Robotsが作業者の手元映像でロボットを学習させる施設を紹介したopen_in_new
作業者が自分の作業を撮影し、手や指の動きを取り出してロボットの学習に使う「Robot Academy」を、同社の最高経営責任者が説明した。遠隔操作で実機を動かさずに熟練者の動きをデータにする手段の一つである。
出典：ブルームバーグ（The Star 掲載）
関連課題：現場知のデータ化・実機データの圧倒的不足
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AIロボット協会が国産汎用ロボットの改良機に進む4社を選んだopen_in_new
試作機を作った7社の中から、Enactic・THK・不二越・ugoの4社を改良機の開発段階に選んだ。双腕の移動ロボットを国内で作り、2027年7月からロボット向け基盤モデルの学習データ集めに使う計画である。
出典：AIロボット協会（AIRoA）
関連課題：国内ハード産業の空洞化・実機データの圧倒的不足
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AIロボット協会が国産の汎用ロボット7社の試作機を公開したopen_in_new
NEDOの委託で進む国産の双腕移動ロボット開発の競技で、THK・ugo・不二越など7社が試作機を東京で披露した。完成した機体は、ロボット向け基盤モデルの学習データを集める用途を想定している。
出典：MONOist
関連課題：実機データの圧倒的不足・国内ハード産業の空洞化