フィジカルAIのカギを握る学習データをどう集めるのか？　日本の競争力を高めるために必要なデータ戦略とは

2026年9月15日の「第4回 GMO大会議 秋 フィジカルAI 2026」で、経済産業省、Preferred Networks、AIロボット協会、テレイグジスタンスの専門家が議論した学習データ戦略を整理します。汎用モデルでは実ロボットの操作データが数十万時間、その10倍程度のハンドヘルドデータが目安とされますが、正解は未確定です。実機データは価値が高い一方で収集コストも高く、合成データは実測を基に環境や配置、色を変えて多様性を補う用途に適します。

触覚や未知の物理現象は再現が難しく、リアルと合成の併用が必要です。企業間では、物をつかむ、運ぶといった汎用動作や一般的な溶接を共有して基盤モデルを強化し、店舗固有の動作や潜水艦向け溶接など競争力・機密に直結する部分を各社が保持する分担を提案。社会実装を増やしてデータを生む循環、社内データのAI-Ready化、価値不明の現場データを捨てず保存・相談する姿勢が、日本の競争力を左右すると結論づけています。

この要約は生成AIで作成しました。

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柳谷智宣

ITライター

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1972年生まれ、東京育ち。ITやビジネスといったカテゴリーで執筆しているライターです。キャリアは27年目で、雑紙やムック、単行本、新聞といった紙媒体から、ウェブ記事、メールマガジン、プレスリリースなども手掛けています。現在は、執筆だけでなく、企画提案から執筆・編集までを行っております。主に一般ビジネスユーザーをターゲットに、易しく解説する記事が多いですが、エンタープライズ向けの記事やメーカーや企業のウェブサイトのコンテンツ制作も請け負っています。可能な限り、様々な案件に対応できますので、まずは打診いただけると幸いです。