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 Core GPU を搭載する 、Amazon EC2 P6-B200 インスタンス (p6-b200.48xlarge)、NVIDIA H100 Tensor Core GPU を搭載する Amazon EC2 P5 インスタンス ( p5.48xlarge, p5.4xlarge) 等の学習・推論に必要な仮想サーバーを提供します。採択事業者のニーズに合わせ Amazon SageMaker HyperPod も提供します。 AWS は、GENIAC バーチャルチームを中心に、以下の支援を提供します: 計算資源: Amazon EC2 P6-B300, P6-B200, P5 インスタンスの提供 技術支援: AWS Solutions Architect (SA) を中心としたメンバーにより、コンピュート (EC2)・ネットワーク (Elastic Fabric Adapter (EFA))・ストレージ (Amazon FSx for Lustre および Amazon S3) で構成される分散学習環境の AWS ParallelCluster/AWS Parallel Computing Service/Amazon SageMaker HyperPod 等 を活用した構築・管理の支援 開発者コミュニティ支援: 海外モデルプロバイダーの開発メンバーとの交流イベントによる最先端の開発動向調査や海外視察、国内の機械学習エンジニア同士の交流による知見共有をはじめとした Meetup の実施 事業化支援: GENIAC を通じて開発された基盤モデル・生成 AI アプリケーションの Amazon Bedrock Marketplace、 AWS Marketplace の活用による go-to-market (GTM) 支援、利用企業との AWS 主催イベントを通じたマッチング機会の提供これらは、経済産業省商務情報政策局情報処理基盤産業室、NEDO、ボストン コンサルティング グループ (BCG)と密に連携のうえで提供されます。 採択事業者 採択事業者のうち AWS を利用する事業者は以下です (現時点で承諾が得られたもののみをアルファベット・五十音順で掲載): 株式会社アトム 株式会社Highlanders 株式会社Preferred Networks 株式会社MW Muso Action株式会社 株式会社メルカリ 採択事業者からコメントを頂きました アトムは双腕二足のヒューマノイドロボット・フィジカルAI基盤モデルの開発に取り組む企業としてGENIACに採択いただきました。本プロジェクトを通して、製造・物流現場で多様な作業を自律的に遂行するヒューマノイドロボット・フィジカルAI基盤モデルの研究開発に取り組みます。 AWSさまには大規模計算基盤を活用させていただき、またフィジカルAI実現のための技術支援をしていただいてまいりました。 引き続き、日本が世界に誇るハードウェア開発力を活用し、ヒューマノイドロボット産業を世界へ展開するために、一層努力してまいります。 — 株式会社アトム 代表取締役 青木 俊介 氏 弊社はGENIACロボット基盤モデルの研究開発事業において、製造業の組み立て工程を対象としたヒューマノイド向けの世界行動モデル（World Action Model）「Kepler」の研究開発に取り組みます。Keplerは環境を把握する「計画層」と全身を即応制御する「反射層」を組み合わせた100億パラメータ規模のモデルで、量産するロボットそのものを学習データの収集基盤と位置づけ、実世界データを継続的に取り込みながら自己改善していくことを目指しています。 この大規模なモデル学習と、収集した実世界データの処理、そしてシミュレーションによる大量条件の並列検証を支えるのが、AWS様が提供する最先端のインフラです。Amazon EC2 の GPU インスタンスと AWS ParallelCluster を活用した分散学習環境を、必要なときに必要な規模で確保できることに加え、フィジカルAI領域に精通した Solutions Architect の皆様による構築・運用支援に深く感謝しております。 ロボットのハードウェアからAIまでを一貫して自社で手掛ける強みと、AWS様の計算基盤を掛け合わせ、三菱自動車工業様との協業を通じた国産ヒューマノイドの社会実装と量産を、一気に加速させてまいります。 ― 株式会社Highlanders 代表取締役CEO 増岡 宏哉 氏 弊社はGENIACロボット基盤モデルの研究開発事業において、物流倉庫のピッキングおよびソーター投入を対象に、多品種の商品を扱えるロボット基盤モデル（Vision-Language-Action：VLA）と、現場データを効率よく集めるデータ収集デバイスの開発・実証に取り組みます。物流現場では慢性的な人手不足が続く一方、日々入れ替わる多様な商品を扱う作業は自動化が難しく、人手に頼る工程として残されてきました。この壁を越えるには、現場データの収集から学習、シミュレーション、実機展開までを高速に回す開発基盤が欠かせないと考えています。 本事業では、大手企業の倉庫3拠点で収集した実データによる学習とファインチューニングのパイプライン構築、シミュレーションと合成データ生成による汎化性能の向上、そして現場での実証までを推進します。これらを支える基盤として、Amazon SageMaker AIによる分散学習、Amazon EC2のGPUインスタンス上でのシミュレーション、Amazon S3を中心としたデータ基盤を活用しています。また「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」以来、ソリューションアーキテクトの皆様に伴走いただいていることに深く感謝しております。 本事業で鍛え上げた基盤モデルを当社のロボットサービス「Muso-roid」に組み込み、SIerの皆様とも連携しながら導入しやすいパッケージソリューションとして、国内外の物流現場へより早く、より広く届けてまいります。 ー　Muso Action株式会社 代表取締役CEO 村山 龍太郎 氏 株式会社メルカリは、GENIAC ロボット基盤モデルの研究開発事業において、”AIロボットを活用した出品および検品作業の自動化に関わる研究開発”に取り組みます。越境取引の急成長に伴い、自社倉庫での検品作業の効率化が課題となっています。本プロジェクトでは、既存のVLA（Vision Language Action）モデルの限界である力加減の制御や視点への脆弱性を克服する、力覚・触覚を統合した双腕ロボット向けVLAモデルを開発します。AWSの計算資源と分散学習環境を活用し、自社倉庫を実証フィールドとしてフィジカルAIの社会実装を推進してまいります — 株式会社メルカリ 研究開発組織R4D 所長 小堀 訓成 氏 まとめ AWS では日本のお客様に対し、 2023年の AWS LLM 開発支援プログラム にはじまり、グローバルの Generative AI Accelerator 、AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム、 フィジカルAI開発支援プログラム by AWSジャパン といった取り組みを通して生成 AI ワークロードを支援しています。 「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」第2期の応募受付も開始 しました。 GENIAC においても 第2期 、 第3期 、 第4期 に引き続き、ロボット基盤モデルの研究開発でも引き続き採択事業者の皆様と伴走し、これまで蓄積してきた知見を活かして日本の生成 AI 基盤モデル開発力の向上に貢献できれば幸いです。

こんにちは、株式会社ジーニー技術広報担当です！ GENIEE Tech Blogでは、日々の開発で得た技術的な知見や、生成AIの活用事例、プロダクト開発の裏側など、エンジニアによるさまざまな情報を発信しています。 今回は、直近1年間（2025年9月〜2026年9月）の閲覧データをもとに、特によく読まれた注目の記事を3本ピックアップしてご紹介します！ 「GENIEE Tech Blogを初めて読む」という方も、ぜひ気になる記事からチェックしてみてください。 Claude Code にAWSのコスト調査をさせたら数千万円分の改善ポイントが見つかった 記事を読む｜Claude Code に

１．はじめに Geniee Carpetチームの木下です。量子コンピューティング技術のアドテクへの応用可能性を調べている中で、Axel Ciceri氏らによる論文 Enhanced Fill Probability Estimates in Institutional Algorithmic Bond Trading Using Statistical Learning Algorithms with Quantum Computers に興味を持ちました。 本論文は、金融市場における社債取引の約定確率（Fill Probability）の推定に、量子コンピュータで生成した特徴量