Shaipは、進行中の単一の物理AIデータ収集プログラムを拡張し、毎月5,000時間の有効な一人称視点VRモーションキャプチャを実現しました。このプログラムはヒューマノイドロボット開発者を支援し、毎月のサイクルで実行され、50以上の領域にわたる300～400のタスクをカバーしています。
—ニューヨーク州ニューヨーク市 — 2026年8月13日— AIトレーニングデータの収集およびアノテーションサービスを提供するShaipは、現在進行中の物理AIデータ収集プログラムを拡張し、1か月あたり5,000時間の有効な自己中心型仮想現実（VR）モーションキャプチャデータを取得できるようになりました。このプログラムは、シミュレーションでトレーニングされたモデルを実際のロボットに転送するシミュレーション・トゥ・リアルシステムを構築するヒューマノイドロボット開発者を支援するもので、一度限りの収集ではなく、毎月定期的に実行されます。
物理AIとは、ソフトウェアのみではなく、ロボットなどの物理的なハードウェアを介して物理世界で動作する人工知能を指します。そのトレーニングには、人間が物理的なタスクを実行する様子を記録し、一貫したキャリブレーションと品質管理を行いながら撮影する必要があります。これにより、開発者は各エピソードをセグメント化して評価することができます。
各サイクルには1,500人から2,500人の参加者が参加し、移動、物体操作、家庭やオフィスでのやり取り、複数ステップの物理的なワークフローなど、顧客が定義した300から400のタスクを網羅します。Captureは、VRヘッドセットと5つの身体装着型モーショントラッカーを組み合わせることで、ビデオだけでなく全身の動きデータを生成します。
録画は、工場組立作業台、オフィス会議室、医薬品包装ライン、カフェのエスプレッソステーション、倉庫のピッキング通路、家庭のキッチンなど、50種類以上の異なる撮影場所で行われ、これらは6つの環境タイプに分類されます。設定レベルのバリエーションが重要なのは、代表的な1つの部屋でトレーニングされたポリシーは、オブジェクトの配置、照明、レイアウトが異なると性能が低下するためです。
視覚・言語・行動（VLA）モデルを開発するチームは、連続したトレーニング実行において継続的なデータ供給を必要としますが、パイロット規模で良好なパフォーマンスを発揮するパイプラインは、高負荷が継続する状況では精度を維持できないことがよくあります。月間出力値は、1つのプログラムにおける出力値であり、利用可能な処理能力の上限値ではありません。
「物理AIプログラムは、量よりも運用の一貫性の面で失敗することが多い」と、ShaipのSVP兼事業部長であるウツァヴ・シャー氏は述べています。「タスクライブラリとキャリブレーションの規律こそが、5,000時間の月間サイクルを、数千人の参加者と50以上のキャプチャ設定にわたって比較可能なものにするのです。」
標準化されたパイプラインにより、一貫性が維持されます。各ロケーションは広角写真で記録され、管理システムで設定され、顧客レビューのために提出され、オブジェクト配置のためのシーン参照としてエクスポートされます。QRコードにリンクされたマッピングにより、各設定が記録コンテキストに紐付けられます。各セッションの前に、5つのトラッカーすべてがペアリングされ、検証されます。また、アバターの位置合わせ、床の調整、境界設定を含むキャリブレーションは、参加者ごとに必須です。
参加者は録画前にタスクのリハーサルを行います。モデレーターはブラウザベースのスクリーンキャストで観察し、センサーの動作と参加者の動きが定義された閾値に達した場合にのみライブキャプチャに進みます。セッションは、動きの鮮明さ、タスクの正確さ、シーンの配置、センサーの精度についてレビューされ、使用できない録画は有効な時間としてカウントされる前に撮り直されます。配信の詳細については、Shaipのケーススタディに記載されています。
タスク選択は、産業、ホスピタリティ、小売、オフィス、住宅、農業、自動車、建設環境にわたる1,400を超える文書化されたシナリオのライブラリを活用します。各シナリオには、タスクの目標、ガイドライン、対象物、初期設定、期待される結果、期間、難易度、ツールの使用方法、安全上の注意が明記されており、各エピソードは0.5分から10分です。標準化されたシナリオは、参加者とサイクル全体で一貫した初期状態と比較可能な成功基準を提供します。これらは、VLAおよび模倣学習パイプラインがエピソードのセグメンテーションに必要な特性です。クライアントは、ライブラリから選択するか、物理AIデータカタログページに記載されているように、新しいシナリオを依頼することができます。
Shaipについて
Shaipは、AIおよび機械学習アプリケーション向けに、高品質で倫理的なドメイン固有のデータの調達、作成、ライセンス供与、変換を専門とする、大手AIデータプラットフォームおよびサービスプロバイダーです。Shaipは、世界中の主要なAIラボや企業顧客向けに、物理AI、ヘルスケアAI、コンピュータビジョン、生成AI、会話型AIのユースケースをサポートしています。詳細はshaip.comをご覧ください。
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Anubhav Saraf: Shaip、マーケティング担当ディレクター
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