日本は「世界最高のAIデータ作成環境」？ 現場動画に価値：フィジカルAI開発の新たな競争軸（2/2 ページ）

[浅井涼，EE Times Japan]

AI時代、日本の「現場力」が価値あるデータに

　こうした作業動画データの活用は、今後のフィジカルAI開発でも重要になる可能性がある。藤野氏によると、現在のロボット向けAIの学習では、人間がロボットを遠隔操作し、その操作ログを学習させる模倣学習が広く用いられている。ただし、家庭内での多様な作業など、幅広い動作を実現するには、模倣学習だけでは表現力が足りないと見る。

　そこで藤野氏が注目するのが、人間が作業する様子を一人称視点で記録した動画だ。こうした動画は、一人称視点データやエゴセントリックデータなどと呼ばれる。人間の視点から取得した映像を活用することで、多様な作業を学習させるアプローチが注目されているという。

　藤野氏によると、米国のロボット関連企業が家庭内の作業データの収集に乗り出すなど、フィジカルAI向けの学習データ確保を巡る競争が始まりつつあるという。その中で、日本企業に大きなチャンスがあるのは、インフラのメンテナンスや製造現場での作業といった「エンタープライズ向け」かつ「ヒトのデジタル化」に関わる領域だと見る。

「日本品質」のデータにチャンス［クリックで拡大］ 出所：Fairy Devices

　「これは人間なしには回らない領域で、日本品質の本質的な価値があり、それが現場力で担保されている」（藤野氏）。海外でも日本の現場技術や品質への評価は高く、その現場から取得できるデータは、今後さらに価値を高める可能性があると見る。

　「そう考えると日本は、フィジカルAI時代にデータを生み出すという観点では、もしかすると世界最高のAIデータ作成環境になっているのではないか」（藤野氏）

遠隔支援からフィジカルAIへ、現場データを循環

　Fairy Devicesが重視するのは、現在の業務に価値を提供しながら、将来のAI学習に必要なデータを蓄積できる仕組みだ。

　同社のプラットフォームでは、まずTHINKLETを遠隔支援などに活用し、現場の業務を効率化する。その過程で取得した動画を、作業マニュアルの作成や業務分析、AIエージェントの開発などに利用する。開発したAIエージェントを現場に導入し、さらなる支援につなげるという循環を目指している。藤野氏は「即時の業務価値を提供しながら将来のAI学習データを蓄積できることが大きな特徴だ」と説明した。

現場支援と現場データ収集を同時に行う［クリックで拡大］ 出所：Fairy Devices

　これまで同社は、遠隔支援からAIエージェントによる現場支援へと事業を展開してきた。今後は、そこで蓄積したデータや技術をフィジカルAIの開発にどうつなげるかが焦点になる。藤野氏は、日本の現場データをフィジカルAIにどのように適用できるかについて「現時点では確かなことは言えない」としつつ、CEATEC 2026が開催された2026年10月はその方向性を左右する「分水嶺」なのではないかとの見方を示した。