非公開の「AI学習データ工場」に潜入　人型ロボ30台超が稼働、意外と知らない「データ収集」の裏側とは

　倉庫のような空間に、30台以上の「人型ロボット」が整然と並び、まるでSF映画のような光景が広がる――。ここは、フィジカルAIの開発に使う「学習データ」を収集する施設「J-HRTI 関東データファクトリー」だ。千葉県習志野市の某所にあるが、秘匿性の高い事業のため、場所などの詳細は非公開としている。

【写真レポート】ロボット30台超がずらり　“AI学習データ工場”の内部は？

　現在、労働力不足を解決する切り札として、人型の「ヒューマノイドロボット」を産業現場に導入する動きが加速している。ロボットの“頭脳”として物理空間の状況を認識・判断し、自律的に動作する「フィジカルAI」の開発に必要なデータを収集し、AIモデルの構築につなげるのが同施設の目的だ。

　運営するのは、物流、金融、商社など国内5社から成るコンソーシアム「J-HRTI」だ。8月26日の本格稼働に合わせて、施設内部が報道陣に公開された。そこに広がっていたのは、ヒューマノイドロボットがずらりと並び、作業台の脇に立つ人間がロボットを操作し、同じ作業をひたすら繰り返す不思議な光景だった。

　「学習データの収集」という工程は、一体どのような作業なのか。ファクトリーの全容について、潜入レポートをお届けする。

●「多大な費用をかけている」　データファクトリーの内部に潜入

　ものづくり現場など、人が働く現場は「人の動作を前提とした設備、動線」で設計されている。そのため、従来型の産業ロボットだけでは省人化や自動化に限界があるという。人型のヒューマノイドロボットであれば、この問題を解決できる。

　しかし、ヒューマノイドロボットの頭脳となるフィジカルAIを開発するには、人の動作を学習できる高精度なデータが必要だ。データを継続的に収集・更新・改良する仕組みとして、J-HRTI 関東データファクトリーが誕生した。

　「ロボットの実機を使って収集したデータは、ものすごく高い価値があります。（実機によるデータ収集は）ハードルが高いため、シミュレーションデータなど（代替となるデータ収集方法が）いろいろと登場しているわけです」――J-HRTIの事務局を担い、ヒューマノイドロボット基盤の開発を手掛けるINSOL-HIGH（東京都千代田区）の磯部宗克氏（CEO）はこう説明する。

　J-HRTIによると、民間企業のみで運営するヒューマノイドロボットの学習データ収集拠点の設立は日本初だという。同コンソーシアムに参画した企業は、整備した学習データが使い放題になる。参画企業は、データを利用すると同時に、現場実装で得られた追加データや改善点などの知見をフィードバックする仕組みだ。これにより、良質なデータを蓄積できるという。

　「データファクトリーで高精度なデータを作り、各社にシェアします。これにより、負担をかけずにファインチューニング（微調整）が可能になります。また、設備投資を分担する狙いもあります。多大な費用をかけており、1社では賄えません。負担を分担し、データもシェアする仕組みです」（磯部氏）

　J-HRTIには、精密機器を取り扱う専門商社の山善、漢方などの医薬品を製造するツムラ、ダイレクトメールの発送や物流を請け負うディーエムエス、金融事業を展開する芙蓉総合リースなどの企業が参画している。

●30台超のロボットが稼働　データをどう集めている？

　J-HRTI 関東データファクトリーの広さは、約1400平方メートル。サッカーコート2面分の空間を、作業工程別にエリア分けしている。元データを収集する「ロボットエリア」、元データを整え、学習データに変換する「アノテーションエリア」、参画企業が検証に使う「テストエリア」の3つだ。

　最大の広さを誇るのがロボットエリアだ。最大40台のロボットを設置できるという。8月26日の取材時点では、約30台のヒューマノイドロボットが並んでいた。中国のロボットメーカーであるUnitree Roboticsが開発した「Unitree G1」などを採用している。

　各ロボットの背後に人間のオペレーターが立ち、ロボットを操作する。ロボットが全自動で動作するのではなく、1体ずつ人間が操作し、その動きをデータとして取得している。データファクトリーの規模を拡大させる際の課題として「ロボットを置くスペースに限界があること」と、磯部氏は「正直に言うと、（千葉県沿岸部という立地から）オペレーターをたくさん採用できる環境ではありません」と説明した。

　ヒューマノイドロボットは、箱に入った物体を取り出して、別の箱に入れる「ピッキング作業」を繰り返す。その動作データを取得する仕組みだ。扱う物は、形が安定したぬいぐるみ、さらさらした粒状の樹脂ペレット、滑りやすい段ボールなどさまざまある。作業台の高さも変えており、異なる状況のデータを取得している。

　「さまざまな業界で共通して使えるであろう動きが『ピックアンドプレース』です。『物をつかみ、保持して、置く』という動作は、どんな場面でも必要です。まずは、ここからスタートしました。ただし『作業場所の高さ』『対象物』『使う環境の照明』などがさまざまなため、どのように汎用（はんよう）化させるかは考えなければなりません」（磯部氏）

●「ロボットからデータを取得」　その方法とは？

　J-HRTI 関東データファクトリーのロボットには、頭部と両手に合計3つのカメラが設置されており、作業の様子を映像データとして取得している。また、ロボットの駆動装置に含まれている全てのモーターのパラメーター（設定値）も収集しているという。

　ロボットの動作は、オペレーターが手に握っているコントローラーで操作する。首から下げている「VRゴーグル」にセンサーが付いており、コントローラーの挙動を感知している。

　ロボットの再起動など、各種設定に使うソフトウェアもVRゴーグルで操作する必要があるという。

　現在メインで使っているヒューマノイドロボットは、2本の指で物をつかむ形式だ。これでは作業が限定されてしまう。「5本指のロボット」「可動域がより広いロボット」なども複数台導入しているが、操作が複雑になるため、対応できるオペレーターの育成が課題だという。

●“素のデータ”をAI学習用に整える「アノテーション」という仕事

　ロボットエリアで収集したデータには「アノテーション」という処理を施す。録画した動画を作業シーンごとに区切って「どの作業をしている」「左手を動かしている」といった説明を加えることで、AIが動作を覚えられるという。

　アノテーション工程では、エラーの収集もする。例えば「一度つかんだものを落としてしまい、つかみ直す」という行動をエラー扱いにすることで「2回つかまない」とAIに教え込める。

　これらの処理と並行して、動画データの品質も判断している。オペレーターの操作ミスがあった場合は「不合格」、設備側の不具合は「異常データ」と分類する。それ以外のデータは「通過」として扱う。

　通過データの品質もチェックする。エラーが一切ないものを「優秀」、物をつかみ直すなど、ロボット自身で解決できる程度のエラーは「許容範囲」、物を枠外に落下させるなど、復元不可能なエラーは「不良」に分類している。

●収集データでモデル開発　「ジャパン・フィジカルAIを狙いたい」

　J-HRTIは、データファクトリーで収集した学習用データを基に、フィジカルAIの「基盤モデル」を開発する計画だ。同モデルを参画企業が利用し、フィードバックを返してデータ収集工程やモデル性能の改善に役立てる。

　2026年度内に「物を運ぶ」など単純作業に対応できるようにし、現場に実装したい考えだ。磯部氏は「すでに数千件のデータをためており、アノテーションも済んでいます。GPU（画像処理半導体）を使い出すタイミングで（モデル開発に向けて）スピード感を持って取り組んでいます」と語った。

　2027年度にはデータファクトリーを全国10カ所に拡大させ、2028年度に物流や製造など業界特化型の基盤モデルを提供する構想を描く。「最終的には、産業を問わない『ジャパン・フィジカルAI』を狙いたい」（磯部氏）

　労働力不足が叫ばれる日本の“勝ち筋”として、フィジカルAIの開発、活用に期待が集まっている。J-HRTIは、その期待に応えられるか。

（アイティメディア：荒岡瑛一郎）