1.はじめに こんにちは、OpenInnovationラボ（通称イノラボ）の奥野正寛です。 現在イノラボではフィジカルAIの研究開発に取り組んでおり 前回記事 では、小型アームのSO-ARM101を使い、VLAモデルであるπ0.5の精度や汎化性を検証しました。 今回は業務利用を見据え、業務向けレベルにパワーと精度がある協働ロボットとしてxArm7を2台で双腕のロボット基盤モデル検証システムを構築し、実証したことについて書きたいと思います。 今回の検証ではπ0.5で以下2つの内容を検証しております。 本記事

1.はじめに 2.π0.5とは？ Physical Intelligenceが開発したVLA 高レベル判断と低レベル制御 3.今回の検証環境 4.今回の検証概要 設定したタスク 5.検証結果 検証①：SmolVLAとπ0.5の比較結果 検証②：π0.5のフルチューニングとVLMフリーズの違い 検証③：π0.5のチューニングStep数による違い 6.番外編：LeRobotバージョン違いによるハマったこと 7.まとめ 1.はじめに こんにちは、OpenInnovationラボの奥野正寛です。 前回の記事 では

そもそもフィジカルAIとは？ 活動の話に入る前に、フィジカルAIについて少しだけ。 ざっくり言うと、 カメラやセンサーで現実世界の情報を取り込み、AIの判断をロボットなどの動きにつなげる 技術です。 画面の中で答えを出すだけでなく、現実世界のものを動かすところまでが対象になります。 内閣府のムーンショット目標には自律的に行動するAIロボットの開発が掲げられています。 2030年までに、あらゆる状況に対応できる汎用自律人型AIロボットの実現に向けた開発要素の基礎を確立する。 ムーンショット目標３ 2050年

ロボットは「動く展示物」から「AIが働く身体」へ 2026年10月13日から16日にかけて幕張メッセで開催されたCEATEC 2026に参加した。生成AIが普及し始めたここ数年、AI業界では「次はPhysical AIだ」という言葉を耳にする機会が増えている。Physical AIとは、AIがロボットや機械の身体を通じて現実世界を認識し、自律的に行動する技術やその概念を指す。生成AIは文章を書いたり画像を生成したりすることはできるが、現実世界で物を運んだり、収穫したり、組み立てたりすることはできない。Ph

ソフトウェアエンジニアとしての経歴を活かし、どのようにリクルート データ推進室でキャリアを構築できるのか。 今回の連載では、

はじめに この記事では「IOWNの名前は知ってるけど、実際にどんなビジネスに使えるの？」という疑問にお答えするため、IOWNの特徴を活かしたB2B向けユースケースをご紹介します。 IOWNの特徴 IOWN（アイオン: Innovative Optical and Wireless Network）の概要と特徴についてはこちらのサイトをご参照ください。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2025/0403/ IOWNは、単に通信経路を光に置き

はじめに 対象読者 前提条件 levはJevと同じ話し方をする、別会社のオープンモデル READMEによれば公開データのみで学習、精度はInterfazeの測定でJevの7ポイント下 BERTの分類器と違い、質問をリクエストのたびに書ける T4 1枚で動くが、16GBに収めるにはlevの手直しが要った 起動とリクエスト 長い入力では、GPUメモリが2か所で溢れた CPUでは1回15分を超えた マルチエージェントでは、合否と選定だけをlevに回した つまずいたのは、答えをワークフローに載せる変換だった 今回

「ChatGPTで自社名を聞いても出てこない」「Geminiに聞くと古い住所やサービスが紹介される」。そんなとき、記事を増やしたり、ページを書き直したりする前に、一度確認しておきたいことがあります。 それは、AIが情報を […]

本記事は 2026 年 10 月 7 日に公開された “ Introducing AWS Physical AI Toolchain ” を翻訳したものです。 フィジカル AI ポリシーのトレーニングとデプロイを AWS 上で大規模に行うための、エンドツーエンドのソリューション フィジカル AI はロボット、自動運転車、スマートファクトリーなどを通して現実世界で稼働する人工知能です。 Capgemini Research Institute の調査によると、79% の組織がすでにフィジカル AI を活用し

2026年9月9日、経済産業省と国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構 (NEDO) が実施する Generative AI Accelerator Challenge (GENIAC) の一環として実施しているロボット基盤モデルの研究開発における採択事業者のキックオフが行われました。今回 AWS はNVIDIA Blackwell Ultra GPUを搭載する Amazon EC2 P6-B300 インスタンス (p6-b300.48xlarge)、NVIDIA B200 Tensor Co

「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」第 2 期の応募受付を開始 AWS ジャパンは2026年 10 月 より、「フィジカル AI 開発支援プログラム」第2期の応募受付を開始いたします。本プログラムは AWS 上で Vision-Language-Action (VLA) をはじめとしたロボット基盤モデル*1 等を開発する、日本に法人または拠点を持つ企業・団体を支援します。データ収集・前処理からモデルトレーニング、シミュレーション、実環境へのデプロイまでの一連のパイプライン構築を

World Robot Conference 2026 現地レポート 本レポートでは、WRC2026で見えた技術トレンドと、中国ロボット産業の動向、そしてNTT DATAにとっての示唆について紹介したい。 中国が牽引する「Physical AI」の現在地と、その先に見えるロボット社会 2026年8月19日から23日にかけて、中国・北京市で開催された「World Robot Conference 2026（WRC2026）」に参加した。300社超、2,000点超の展示が集まる本イベントは、世界最大級のロボッ

こんにちは、エンジニアの中山です。以前 Google の AI Overview で、ピザに接着剤を使うアドバイス が掲出されて話題になりましたが、皆さんは生成 AI の出力品質にどのように向き合って...

はじめに # 前回の記事（ AWS×UserDataでvLLMを自動起動！停止時コストほぼゼロのローカルLLM環境 ）では、AWSのUserDataとS3を活用してvLLMを全自動起動し、使い終わったらTerminate（終了）することで停止中のEBS維持コストをほぼゼロにするエフェメラルなLLM推論環境を作りました。 コマンド一発でGPUインスタンスが立ち上がり、手軽に自前の推論APIを呼び出せるようになった次のステップとして、「これを日々の開発ワークフローにどう組み込むか」という実用化の検討に入りまし

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの野間です。今週も生成 AI に関する 1 週間のアップデートをお届けします。 9 月 17 日に更新された About Amazon の記事「 AWS、米国とアイルランドを結ぶ海底ケーブル Fastnet を展開 」では、米国メリーランド州とアイルランドのコーク県を結ぶ大西洋横断の海底光ファイバーケーブル Fastnet が紹介されています。2028 年の運用開始時には 320 Tbps を超える設計容量（HD 映画 1,250 万本の同時ストリー