企業名:株式会社APTO カテゴリ名: フィジカルAI 製品名:Physical AI データ開発

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実機ロボット×シミュレーションで、
フィジカルAI・ロボットの学習データを開発

Physical AI データ開発

データ収集・品質検証・拡張から、VLAの学習・評価・RLHFまで一気通貫でご支援
APTO が提供する「Physical AI データ開発」は、ロボット・フィジカル AI 開発に必要なデータを、実機収集からシミュレーション拡張、VLA の学習・評価まで一気通貫で支援します。

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3つのPOINT

自社ラボでの実機ロボットによる模倣学習データ収集
自社の実機データ収集ラボで、ロボットオペレーターがピッキングや搬送などの動作を収集。3D カメラ・力覚センサ・関節角度を同期記録し、マルチモーダルな学習データとして整備します。
品質検証とデータ拡張で"学習に効く"データに
収集データをスコアリング・キュレーションし、高品質データのみを選定。Isaac Sim・Cosmos で合成データも生成し、実機とシミュレーションを組み合わせ効率的にデータ量を確保します。
国内大手企業から海外研究機関まで提供実績あり
NVIDIA Inception Program に採択され、AI ロボット協会（AIRoA）に育成会員として参画。基礎研究で得た最新の知見を、お客様の開発に還元します。

Physical AIが抱える3つの壁

フィジカルAIの精度を左右するのは、現実世界の動作をどれだけ高品質なデータとして集め、磨けるか。
APTOは、その「データ」の領域を専門にご支援します。

高品質なロボット動作データをスケールで集められない

テレオペには時間と専門スキルが必要で、量を稼ぐと品質が落ちる。さらに少数のノイズデータが学習を歪めるため、「量」と「質」の両立が必要。

VLAモデルの安全性評価基準が未整備

現実世界で何が「安全」かを測る合意がなく、デプロイ可否の判断が属人化している。

収集→学習→評価→デプロイのパイプラインが断片的

ツールがバラバラで、ループを速く回せない。改善サイクルが数週間単位になってしまう。

ロボットや自律機械の
学習データが
不足している

模倣学習・強化学習のどちらが自社開発に適しているか判断できない

シミュレーション環境でのデータ拡張を効率化したい

実機を使った現場でのデータ収集リソースが足りない

収集したデータの品質検証（失敗データの除去）に工数がかかる

VLA／VLMなどロボット基盤モデルの開発を進めたい

収集〜活用まで一気通貫。
「データ収集・品質検証・拡張」に強み

APTOが特に強みとするのは、データ収集・品質検証・データ拡張といった「上流のデータ層」です。あわせて、学習・推論・評価・RLHFを含むパイプライン全体にも対応しており、必要な工程だけを切り出してのご依頼も、収集から活用までの一気通貫でのご依頼も可能です。

データ収集

ロボット動作データ、環境データ、センサーデータの大規模収集。テレオペからフィールド計測まで対応。

データ品質管理

自動品質スコアリング、良質データの定義研究、異常検知。量ではなく「効く」データだけを学習に。

VLAファインチューニング

GR00 T・Pi0・A C Tなど主要VLAモデルのFine – tun ing に対応。

強化学習

シミュレーション環境での強化学習と、Sim-to-Real転移学習をワンストップで。

評価・ベンチマーク

モデル安全性評価、タスク成功率ベンチマーク、データ影響度分析。「出荷可否」を定量的に。

Data Pipeline Platform

データ収集→アノテーション→学習→評価までを一気通貫で管理する、Physical AI向けData Factory。

対応領域・想定ユースケース

現場ごとに異なる作業に特化したロボットAIの開発を、データ面からご支援します。

製造・自動車
形状やサイズが多様な部品のピッキング・仕分け・組み立てなど、固定プログラムでは対応が難しい多品種作業のデータ収集とモデル化に対応します。
物流・倉庫・食品
棚入れ・搬送や、不定形な対象物の取り扱いなど、ばらつきの大きい現場作業の動作データ収集に対応します。
生活支援・サービス領域
ルールベースでは難しい、不定形なものの操作・片付けといった作業にも対応。人手不足が進む領域での自動化を、データ面から支援します。
公共・セキュリティ分野
高い正確性とトレーサビリティが求められる現場での、物品の搬送・配置・管理などの作業に対応します。
研究機関・介護・保育
最先端のロボティクス研究や、繊細な作業が求められる領域でのデータ開発にも取り組んでいます。

研究に裏打ちされた確かなデータ品質

VLAモデルの再現性・ロバスト性研究

実環境で動くVLAの失敗モードを体系化し、再現性・エッジケース耐性を測る評価ベンチマークを構築します。

「何が良いデータなのか」の定量的研究

ロボット学習に効くデータの特徴量を定義し、スコアリング関数として実装。キュレーションを科学にします。

データがVLAモデルに与える影響の分析

どのエピソードが最終ポリシーを形作っているのかを可視化。失敗の原因をデータに遡って特定します。

Physical AI向けData Factory構想

収集→品質管理→学習→評価までを閉じたループにし、改善サイクルを日単位で回す仕組みを設計中です。

収集からモデルFTまで研究し、高品質なデータを効率的に収集

Hugging Face公開実績（簡略版）

Physical AI、Computer Vision、LLM安全性、ドメイン特化のFT用LLMのデータセットを、Hugging Faceで11件公開中（openarm-pick-place-30hz-newarm／llm-safety-japanese-multiturn-datasetほか）。研究開発の成果をオープンにすることで、APTOの技術基盤と実装力を継続的に可視化しています。

ヒアリングから納品・運用支援まで
ワンストップ対応

利用料金

利用料金: 数十万〜数億円※随時お見積り

初期費用: なし

無料プラン: なし

無料トライアル: あり

よくある質問

料金はどこから発生するのでしょうか？

実際に契約を締結するまで、ご料金は一切発生いたしません。お客様の社内で十分議論を重ねた上で、実際の発注はご決断いただければと思います。

小規模な PoC から依頼できますか？

はい、対応可能です。まずは小規模なデータ収集・検証からスタートし、効果を確認しながら段階的に本格導入へ進めていただくことも可能です。

データ収集はどのような環境で行っていますか？

自社のデータ収集ラボで、熟練のロボットオペレーターがテレオペレーションにより実機を操作し、動作データを収集しています。

工場内・研究施設など、機密性の高い現場でのデータ収集にも対応できますか？

対応可能です。事前に NDA を締結した上で、セキュアな環境でのデータ収集・管理を行います。お客様先への訪問やメンバー派遣にも対応しています。

どのロボット基盤モデルに対応していますか？

主要なVLA・ロボット基盤モデルにモデル非依存で対応しています。学習・評価・RLHFまで一気通貫でご支援します。

シミュレーション環境を持っていなくても依頼できますか？

対応可能です。NVIDIA Isaac Sim・Cosmosなどを活用した合成データ生成・拡張からご支援します。

収集データの品質検証もお願いできますか？

はい。スコアリング・キュレーションにより、学習に効く高品質データのみを選定します。