ロボティクスおよびAI研究の文脈において、「フィジカルAI（フィジカルAI）」という言葉が頻繁に使われるようになっています。特にVision-Language-Action（VLA）モデルやロボット基盤モデルの議論において、この概念は単なる流行語ではなく、AI研究の方向性そのものを示す重要なキーワードとなりつつあります。本稿では、フィジカルAIと世界モデルの関係を明確にしたうえで、それらを成立させるために必要なデータと、その収集がなぜ難しいのかについて、具体的な机上操作タスクを例に解説します。

フィジカルAIとは何か ――「身体を持つ知能」への転換

フィジカルAIとは、単にロボットにAIを載せることを意味する概念ではありません。その本質は、物理世界の中で身体を通じて知覚し、行動し、その結果から学習・推論する知能にあります。

従来の多くのAIモデルは、静的なデータ空間の中で完結していました。画像分類や言語理解においては、入力と出力の対応関係を学習することで高い性能を発揮できます。しかし、物理世界では、同じ行動が常に同じ結果を生むとは限りません。摩擦、重力、物体の形状や材質、さらには微小な初期条件の違いが、結果に大きな影響を与えます。

フィジカルAIが目指すのは、こうした不確実性を含む物理世界の中で、「行動する主体」として振る舞えるAIです。そのためには、知覚と行動が切り離された設計では不十分であり、行動の結果を理解し、次の判断に活かすための内部モデルが不可欠となります。

世界モデルとは何か ―― 行動と結果をつなぐ内部表現

フィジカルAIを成立させる中核要素が、世界モデル（World Model）です。ロボティクスにおける世界モデルは、しばしば環境地図や3D再構成と同一視されがちですが、本質はそれらとは異なります。

世界モデルとは、「ある状態において、特定の行動を取ったときに、世界がどのように変化するか」を予測・推論するための内部表現です。つまり、世界を“再現する”ためのモデルではなく、“変化を理解する”ためのモデルだと言えます。

このモデルがあることで、ロボットは実際に行動する前に結果を想像し、複数の選択肢を比較しながら計画を立てることが可能になります。VLAモデルにおいても、視覚情報や言語指示を単に反射的な行動に変換するのではなく、意味のある判断や長期的な計画を行うためには、世界モデルが不可怠です。

フィジカルAIと世界モデルの結合が意味するもの

フィジカルAIと世界モデルが結びつくことで、ロボットは単なる制御対象から、「世界を理解しながら行動する存在」へと変わります。ここで重要なのは、世界モデルが抽象的な理論モデルではなく、実際の物理世界との相互作用から学習される必要があるという点です。

物理世界は、シミュレーションや静的データでは完全には表現できません。特に、柔軟物体や壊れやすい物体を扱う机上操作では、実機データに基づく世界モデルでなければ、現実的な推論は困難です。そのため、フィジカルAIにおける世界モデルは、必然的に「データ中心」の設計になります。

世界モデルを支える学習データとは？

世界モデルの学習に必要なのは、単なる操作映像ではありません。物理世界の力学を捉え、ロボットが「なぜそうなったか」を理解するためには、三つのレイヤーが有機的に連携したデータ設計が不可欠です。

感知：世界を正確に「読む」土台

世界を読み解くための第一歩は、多角的な観測です。高解像度の動画だけではなく、ロボット自身の関節角度や力覚センサ値といった内部状態、さらには照明条件や机上面の材質といった環境コンテキストまでを時系列で記録することで、モデルは単なるピクセルの変化ではなく、「布が滑った」「卵に力がかかった」といった物理的出来事を正確に把握できるようになります。たとえば240fpsの撮影で捉えた布の微細なたるみと、同時に記録されたエンドエフェクタの速度変化を紐付けることで、滑りの兆候を早期に検知する手がかりが得られます。

物理理解：「なぜそうなったか」を教える因果の紐付け

観測データだけでは、モデルは表面的な相関しか学べません。真に物理世界を理解するためには、因果関係を明示的にデータに埋め込む必要があります。卵の殻の厚さや布の伸縮率といった物体属性を数値化し、「指先が接触して0.3秒後に破損」といった時間軸付きのイベントをラベル付けすることで、モデルは「圧力が閾値を超えると壊れる」といった物理法則を経験から学びます。熟練オペレーターが「優しく扱う」という意図で操作した際の力覚データと映像を対応付けることも、抽象的な指示を物理量に変換する上で貴重な教材となります。

タスク構造：成功と失敗から「どう行動すべきか」を学ぶ

世界モデルが計画的な行動を取るには、タスクの構造をデータに反映させる必要があります。卵が割れた瞬間を単に「失敗」とラベル付けるだけでなく、破損直前の力覚データと紐付けることで、モデルは失敗の原因を特定し、次回の操作を修正できます。シャツの折りたたみを「持ち上げ→折り目形成→収納」といったサブタスクに自然に分割し、各ステップの境界を明示することで、長時間タスクにおける中間目標の設定と達成が可能になります。同じ目標に対して横向き・縦向きといった異なるアプローチを複数パターン収集しておくことも、柔軟な問題解決能力の基盤となります。

ここで肝要なのは、データの「量」ではなく「構造」です。100時間の未整理な映像よりも、10時間でもこの三層が揃ったデータの方が、世界モデルの学習効率は桁違いに高まります。物理世界を理解するAIを育てるには、単なる記録ではなく、「何をどう教えるか」を意図して設計されたデータが求められるのです。

データ収集設計の決め手とは？

理論上「どのようなデータが必要か」は明確でも、実際の収集現場では研究者が予想外の壁に直面します。これらは単なる技術的課題ではなく、データの信頼性そのものを左右する根本的な難しさです。

ロボットシステムの選定

フィジカルAIの学習性能はアルゴリズム以上に「どのロボットでデータを収集するか」に依存します。双腕マニピュレータ、多指ハンド、二足ロボットなど、各プラットフォームの運動学・力学特性は、得られるデータのノイズ特性と因果的整合性を根本から規定します。

たとえば卵の把持のような微細力タスクに双腕ロボットを用いると、関節の遊びやアーム干渉により僅かな振動で接触力が10％以上変動し、同一軌道でも成功率がランダムに分岐。この内在的ノイズを含んだデータで世界モデルやVLAを学習すると、誤った因果関係を獲得し実環境で脆く崩壊します。

逆にタスクの力精度・自由度・移動性などの力学的要件に応じて最適なプラットフォームを選定すれば、精度の高いデータが得られ、汎化性能の鍵となる世界モデルの学習が可能になります。つまり、ロボット選定は単なるハードウェア決定ではなく、データ設計の第一歩なのです。

専門オペレーターチームの編成

ロボット操作は軌道の再現だけでは成り立ちません。「卵を優しく扱う」という抽象的な指示を、力覚5N以下・速度20mm/s以下といった物理量に変換できる熟練オペレーターは極めて稀です。経験の浅いオペレーターが「とにかく早く」という意図で操作すれば、モデルは「速ければ成功する」と誤学習し、実用化時に重大な事故を引き起こしかねません。

オペレーター間で操作の一貫性が保てないと、同じタスクでも力覚波形のばらつきが20％以上に達し、世界モデルが学ぶべき「正しい因果」が曖昧になります。「人間の意図」を物理世界のデータに正確に変換する能力は、単なる操作スキルではなく、物理直感と工学的感性を兼ね備えた高度な専門性なのです。

データ収集前の仕様設計

実機ロボットの稼働、高解像度多視点撮影、詳細なアノテーションはいずれも高コストです。しかし、無計画に収集したデータの99％以上が世界モデルの学習に寄与しないという事実です。背景の壁紙や天井の照明といった不要情報まで記録すれば、ストレージとアノテーションコストは膨大になり、研究開始が平均6ヶ月以上遅延します。必要なのは「とにかくたくさん撮る」のではなく、「何が本質的か」を事前に見極める設計力ですが、多くの研究チームにはその余裕もノウハウもありません。

品質基準の明確化

最も見落とされがちなのが、成功・失敗の判断基準やアノテーションルールの曖昧さです。「卵が少し割れたけどトレイに収まった」ケースで、オペレーターAは成功、オペレーターBは失敗と判断すれば、モデルは矛盾する信号を同時に学習し、予測が不安定になります。さらに「折り目がきれい」といった主観的評価を含むタスクでは、アノテーター間のラベル一致率が60％を下回ることも珍しくありません。

このような曖昧なデータで学習した世界モデルは、実環境で「微妙な状況」に遭遇した瞬間に判断を誤り、成功率が40％以上低下するという調査結果もあります。データの質は「量」ではなく、判断基準の明確さと一貫性に依存するのです。

実例から学ぶ：双腕ロボットによる机上操作タスクデータ

現在、Nexdataは双腕マニピュレータを用いて、卵のトレイ収納やシャツの折りたたみといった机上操作タスクの高品質データを収集しています。

データの種類は単なる操作映像にとどまらず、物体の3Dバウンディングボックスや布の折り目セグメンテーションといった意味的アノテーション、指先の力覚・関節角度といったロボット内部状態、「把持→持ち上げ→挿入」といったサブタスク境界のフレーム単位ラベルまでを時系列で紐付けて記録しています。世界モデルはピクセルの変化ではなく、「なぜ卵が割れたのか」「布がどのように変形したのか」といった物理的因果を学習できるようになります。

Nexdataが提供するデータソリューション

単なるフィジカルAIデータ収集業者ではなく、世界モデル研究を支えるデータ設計パートナーとして、以下の体制を整えています。

充実したロボットシステム

約4,000平方メートルの敷地にわたるデータ収集工場は、スーパーマーケット、薬局、工場、自動車整備場など、実世界を忠実に再現した柔軟に構成可能な物理環境を備えております。小売、医療、産業オートメーションなど多様な業界に対応しており、Unitree、Franka、Leju、Linkerをはじめとする主流のロボットブランド・機種を網羅した、100種類以上のヒューマノイドロボットと50種類以上のロボットアームを導入しております。

経験豊富なデータ収集体制

Nexdataは、フィジカルAIおよびAIロボティクス分野において豊富な実績を持つ、専門的なデータ収集チームを擁しております。ロボット操作、スマートホーム、自動運転など、具身知能が活用される主要な分野におけるデータ特性と収集要件を深く理解しており、これまでの実績をもとに、プロジェクトの目的や仕様に応じて迅速かつ適切な収集プランをご提案・策定いたします。

さらに、専用のロボット試験場、日常生活の動線を再現したスマートホーム実験室、多様な産業用生産ラインなど、独自の収集環境も整備しており、現実環境に即した高品質データを安定的に提供できる体制を整えております。

多様なタスク対応力

充実したインフラと多種多様なロボット群、そして専門チームの知見により、同データ工場は自律ナビゲーション、ヒューマンロボット協働、複雑な機械動作など、幅広いタスクのデータ収集が可能です。片腕・両腕操作、移動しながらの作業、力覚フィードバックを伴うインタラクション、長尺シーケンスタスクなど、お客様のご要望に応じて完璧にタスクを遂行いたします。

実際の収集プロセスを動画でご覧ください

データ収集の具体的な流れや、ロボットがどのように操作されているかを、実際の映像でご確認いただけます。

終わりに

フィジカルAIと世界モデルは、アルゴリズムだけで成立するものではありません。世界をどう定義し、どのようなデータで教えるかという設計思想そのものが、研究の質を決定します。本稿が、データ設計の重要性を再認識する一助となれば幸いです。