NVIDIA Jetson Thor時代にも大きな価値がある日本のTelexistenceの「モーションデータ工場」【技術解説】

私は日本のヒューマノイド/ヒト型ロボット開発は、アメリカのFigure AIやBoston Dynamics、欧州の1X Technologies、中国のUnitreeやUBTECHと比較するとかなり遅れているのではないか？という目線でこれまで見てきました。

しかし実際にはそんなに遅れてはいない、場合によっては欧米と肩を組んで進んでいくことができる日本ならではの「武器」がありそうだということが、この数日で、はっきりと見えてきました。

武器の一つは日本の村田製作所などしか製造することができない高精度なセンサー群。これについては色々調査した上で改めて述べます。

そうしてもう一つは、AIロボット協会が取り組んでいる「データ収集」や先ごろ日本スタートアップ大賞2025を受賞したTelexistenceが2026年1月から開始するとアナウンスした「モーションデータ工場」です。

Jetson Thorを使うとロボット開発期間が短縮される理由

ここ2、3日の投稿でNVIDIAのJetson Thorがロボット開発を大きく変えることを述べました。ものすごく簡単に言うと、AIデータセンターのサーバー用コンピュータ並みの「リーゾニング」（推論/人間のように考えること）能力を持ったコンピュータであるJetson Thorに、ChatGPTに代表されるLLM（Large Language Model）を組み合わせてロボットに搭載すると（現実的には取り回しがしやすいオープンソースのLLMを組み合わせる）、飛躍的に頭の良いロボットができあがり、従来のヒューマノイド/四足歩行ロボット/その他のロボットとは一線を隠す高性能なロボットが市場で販売できるようになる...ということです。詳しくは以下の2本の投稿をお読み下さい。

NVIDIA Jetson Thor：自律ロボットの"学習"の大部分が不要になる「オンボード・リーゾニング」。ロボット産業は自動車業界超え

すでに始まっているNVIDIA Jetson Thor実装。Jetson ThorとLLMを実装した自律的に飛行するドローンの衝撃

Jetson Thorを採用すると、ロボット開発が飛躍的に短期間で終わるようになります。それはそもそもNVIDIAの技術スタックを使って開発すると、そういう風になるように個々の技術製品が構造的に設計されているからです。NVIDIAを使うとなぜロボット開発が早くできるのか？以下の投稿で述べました。技術的に正確になるようにAIを使って記述しています。

NVIDIAを使うとなぜロボティクスの設計・検証のリードタイムが短縮されるのか？

Jetson Thorは、ロボットの完成度向上に不可欠な「学習」の"ある部分"を簡素化します。学習が不要になると言っている訳ではなく、高度な脳とLLMとがあるため、それが処理する部分は学習しなくても済むようになるということです。技術的に舌足らずにならないように上の投稿で述べた部分を再掲します。

1. 不要化・負担減が期待される学習領域

(1) 個別タスクごとの模倣学習

• 従来：人間が一つ一つのタスクをデモして記録し、ロボットに「こういう状況ではこの動作」と覚え込ませる必要があった。

• Jetson Thor：

  • **大規模推論（Vision-Language-Actionモデル）**をオンボードで常時実行可能。

  • 未知の状況でも、言語・視覚の理解から「その場で動作を合成」できる。
    → 逐一タスクごとに模倣学習を繰り返す負担が軽減される。

(2) シミュレーションでの"細かすぎる動作学習"

• 従来：Sim2Realのために、仮想空間で膨大なシナリオを再現し学習させる必要があった。

• Jetson Thor：

  • 高密度センサーデータ処理＋リアルタイム推論で現場の変化に即応可能。

  • 「すべてのシナリオを事前にシミュレーションで網羅」する必要性が下がる。
    → シミュレーション準備コストの削減につながる。

(3) 現場適応のための追加学習

• 従来：新しい現場（工場ライン変更、建設現場のレイアウト変更など）に合わせて再学習が必要。

• Jetson Thor：

  • Holoscan＋マルチセンサー処理で、その場の環境を理解・統合。

  • 推論で新環境に即時適応。
    → 現場ごとに再学習する必要性が減少。

2. 不要にはならない学習領域

• 基盤モデルの事前学習：
  視覚理解・言語理解・基本運動プリミティブなどは、依然として大規模データでの事前学習が不可欠。

• 安全クリティカル動作の検証学習：
  衝突回避・人間とのインタラクションなど、安全認証に直結する部分は学習・テストが必須。

3. ロボット開発がどう効率化するか

• データ収集の負担減：タスクごとの模倣データやシミュレーションデータを膨大に集める必要が少なくなる。

• PoCから実装までの期間短縮：現場で「試して即動かす」が可能になり、実装までの反復スピードが加速。

• スケーラビリティ向上：異なる環境や用途に展開するときも、再学習コストが大幅に減り、同じモデルを横展開しやすい。

ここで大事なのは、依然として残る「不要にはならない学習領域」をどうやって粛々とこなしていくか？です。

以下の動画はスタンフォード大学のロボット研究室のもので、基盤モデルの事前学習を行っています。

基盤モデルの事前学習（運動プリミティブ＋視覚理解）

タスクに必要な動作要素（primitive motion）を、最初から学習させる。

たとえば「つかむ」「回す」「置く」など、複数の動作を視覚認識と紐づけて記憶。

Jetson Thorのような推論機関があっても、その推論を支える動作知識が事前に必要なため、学習そのものは必須。

Jetson Thorがあっても不可欠な学習領域をTelexistenceの「モーションデータ工場」がカバーする

日本のロボット業界の底上げを図る意味で、

2. 不要にはならない学習領域

• 基盤モデルの事前学習：
  視覚理解・言語理解・基本運動プリミティブなどは、依然として大規模データでの事前学習が不可欠。

を個別の企業がそれぞれ同じ内容を粛々と学習させるのではなく、業界全体として「共通の学習データ資産を持とう」という発想があって良い訳です。それを行っているのが早稲田大学の尾形哲也教授が理事長を務めているAIロボット協会であると理解しています。どの会社がロボットを開発しても必ず同じことをやらなければならない訳だから、その部分を共有しましょうということです。これは理にかなった発想です。

また、このような「不要にはならない学習領域」のデータを、自社で開発するロボットのために（Jetson ThorなどNVIDIA開発スタックを使う前提）、急いで用意して下さい...と外注できるのが、Telexistenceが2026年1月から開始する「モーションデータ工場」です。

プレスリリース：Telexistence, VLA開発に不可欠なロボット動作データの生成サービスを2026年1月に開始

Telexistence Inc.（本社：東京都、代表取締役CEO：富岡仁）は、ロボットの進化に不可欠な様々なロボット動作のデータセットを顧客の要望に沿って、大量に、安定的に、そして安価に生成するサービスを2026年1月より正式に開始いたします。これに先立ち、2025年9月よりプレオーダーを受け付けます。

本サービスの提供にあたり、当社は「モーションデータ工場」を建設致します。我々が稼働させるモーションデータ工場は、ロボット業界における"新しいインフラ"であり、電力や通信のように、ロボットの知能開発に必要なデータを安定的に供給することで、世界中のロボット企業や研究機関の成長を支えます。

サービスイメージについてはこちらからご覧ください：

■サービス概要

- 対象顧客：日米欧のロボットスタートアップ、グローバルロボットメーカー、大学、研究機関など

- サービス内容：多関節ロボットを用いたモーションデータセットの生成／データクレンジング・クリーニング（オプション対応）

- 価格体系：データ生成時間数 × 動作難易度に応じて算定

私はこのTelexistenceの「モーションデータ工場」のサービスを受けることで、日本のヒューマノイドないしそれに準じたロボットの開発期間は間違いなく短縮できると確信しています。日本から「フィジカルAI」製品が生まれる日も、そんなに遠くないのではないかと思えてきました。ありがたいことです。

【告知】

シリコンバレー最先端ヒューマノイド視察ツアーのご紹介　アップデート版

視察申込受付中！申込受付締切は9月10日！

個別の企業様では訪問しにくい企業ばかりです。この機会をぜひご活用下さい！

視察定員は12名となりました。現地でのハンドリング等を検討した結果です。

【視察の狙いと目的】

日本にいると信じられないほどのスピードで開発が進むアメリカのヒューマノイド/ヒト型ロボットの企業群。TeslaのOptimusを初め、Figure AI、Apptronics、Boston Dynamicsなど、YouTube動画で存在感を放つ企業は枚挙にいとまがありません。

今回、弊社で企画した「シリコンバレー最先端ヒューマノイド視察ツアー」は、シリコンバレーに拠点を置く

1. ヒューマノイド完成体企業
2. 物流倉庫関連ロボティクス企業

を訪問し、相互交流のきっかけとなる内容になっています。

この視察をきっかけとして、御社と訪問先の個々の会社とで、今後の商談、提携、投資などの展開に入ることができるように視察メニューを設計しています。

この視察ツアーではAI + ロボットの日本の権威である早稲田大学 尾形哲也教授が視察内容を監修し、同行して下さいます。尾形哲也教授が各視察先との関係づくりのフックとなる講演をして下さいます。外国企業視察では、テイク＆テイクの姿勢は好ましいものではなく、必ず、こちらから何らかのものをギブして、ギブ＆テイクのやり取りにすることが鉄則です。そのため尾形哲也教授の日本のヒューマノイド研究を紹介する講演が深い意味を持ちます。

【訪問予定企業と期待される視察内容】　

Figure AIで期待される視察内容

将来ビジョン

Brett Adcock氏は「将来的には人間と同数のヒューマノイドが存在する社会を築く」と語っており、物流や家庭、製造現場へと展開していくロードマップを描いています。

製品ラインナップと技術概要

• Figure 01
  初期プロトタイプとして2022-2023年頃に開発。物流や倉庫向けに設計され、物体移動や操作などを目的としたヒューマノイド。
• Figure 02
  2024年8月発表。内部配線、バッテリー統合、6つのRGBカメラ、NVIDIA RTXベースのGPU、音声入出力、5本指／16自由度のハンドを備え、最大25kgの物体を扱えます。BMWの工場において実証テストも実施。
• Helix（ビジョン‑ランゲージ‑アクションモデル）
  2025年2月発表のFigureの独自AIモデル。以下のような特徴があります：
• VLA（Vision‑Language‑Action）モデルで、上半身全体（腕・手・胴体・指など）を高頻度かつ高精度に制御可能 。
• Dual‑systemアーキテクチャ：System 2が場面理解と言語処理、System 1が視覚-動作制御を担い、リアルタイム性と高い汎用性を両立。
• 複数ロボット同時制御が可能（2体同時にHelixで制御）、音声で指示された動作を実行 。
• 家庭向けユースケースのデモ（例：買った食材を片付ける）にも活用され、家庭での実用化に向けたAI制御戦略の紹介が可能。

直近の実証・実装成果

• 物流現場での進展（Helix）
  2025年6月時点で、Helixはさまざまな形状の包装（柔らかい袋、封筒など）にも対応し、ヒトに近い速度と精度での搬送処理を実現。1パッケージあたりの処理時間は概ね4.05秒（以前の約5秒から改善）、バーコード読み取り成功率も約95%と飛躍的向上 。
• 適応的行動：ロボットがパッケージのしわを"軽く押す"ような動作を自発的に学習し、コード読み取りを助ける動作も観察できる。

1X Technologies シリコンバレー拠点で期待される視察内容

製品ラインナップの技術説明

• EVE：物流・医療・セキュリティなど産業用途向けの車輪式ヒューマノイド。アクチュエータや制御技術の応用事例。
• NEO Beta → NEO Gamma：家庭用二足型ロボット。歩行、物体操作、柔らかい被覆、安全設計、内蔵AIモデルなど技術の進歩。

デモンストレーション

• GTC（Nvidia）での実演のように、ロボットが家の中で歩行しながら掃除、植物への水やり、家具を避けて移動、といった日常シーンを再現する実演。
• 現段階では完全自律ではなく、遠隔オペレーターによるテレオペレーションによる動作制御が多く、これもリアルに示される可能性。

AI・データインテグレーションの解説

• 家庭内でのロボット利用によって得られる映像・音声データを用いたAIの学習プロセスや、遠隔操作とのハイブリッド駆動など技術戦略の紹介。
• OpenAIやNvidiaとの協業事例や、インハウスでのモデル訓練体制。

Boston Dynamics Mountain View Officeで期待される視察内容

​​ソフトウェア＆プラットフォーム解説

• Spot SDK （商用化されており日本でも発売されている四足歩行ロボット）や Orbit （ロボット複数をマネジメントするフリートマネジメント技術）プラットフォームなど、Spot に対する開発環境や運用支援ツールの技術解説が期待されます。
• また、ロジスティック系ロボティクス（Stretch など）とのインテグレーションについても期待できます。

実証デモンストレーション

• 実ビジネス（物流／点検等）現場に近い環境での動作確認：Spot による施設巡回や点検、Stretch による倉庫内作業など、商業展開中のロボットのリアルな挙動を見学できる可能性。

Weave Robotics（ヒューマノイドのニューフェース）で期待される視察内容

Weave Robotics の概要

• Weave Robotics は、Y Combinator の 2024 サマー・バッチ出身のスタートアップで、エヴァン・ワインランド氏（元 Apple Siri 担当）とカーン・ドゥイルスオズ氏らが共同創業。2024～2025年にかけて創業された、比較的新しい企業。
• 同社が手がける初の家庭用ロボット "Isaac" は、「家の中の雑然とした場面を自律的に片付け」、「洗濯物をたたむ」、さらには「家を離れている間の見守り」などを行うヒューマノイド型ではない家庭用アシスタント型ロボットです。
• 最大の特徴は 2025年秋に最初の 30 台を出荷予定という点。月額型サブスクリプション（約 US$1,385／月）か、一括購入（約 US$59,000）で提供予定。

技術解説

• ハードウェア構成：可動関節の構造やモーター・センサー選定、カメラ収納機構などの詳細。
• 自律ロジックと人間とのインタラクション：音声認識やアプリ連携によるタスク指示、遠隔操作 Remote Op の仕組み。
• システムのモジュール設計と拡張性：ソフトウェアスタック・アプリとの連動・将来的な機能拡張の方向性。

デモンストレーション

• 実演：家事タスクの実行：掃除状態認識 → 片付け → 洗濯物の畳み作業など、一連の流れのリアルタイム展示。

Ambi Robotics（UC Berkeley発の倉庫ロボティクス企業）で期待される視察内容

企業紹介と開発背景

• 創業経緯：UC BerkeleyでのDex‑Net研究からスタートし、実用向けSim2Real AI技術に進化させた過程。
• 企業ミッション：AIとロボットの力でサプライチェーンの複雑な課題を解き、人の働きを支えることを目的にしている背景。

技術・製品紹介

• AmbiSort A‑Series / B‑Series：小包の自動仕分けを可能にするAI駆動ロボットシステム。多様な包装形態に対応し、効率化と安全性の向上に寄与。
• AmbiStack：AIを活用し、多種多様なSKU（商品）を高密度にパレットまたはコンテナに積む最適化ロボット。倉庫のスペース利用と物流コスト改善を支援 。
• AmbiOS（Sim2Real AI）：ロボットの学習速度を劇的に高めるシミュレーション→現実環境への移行に優れたAIオペレーティングシステム。
• PRIME‑1（Foundation Model）：倉庫オペレーション向けに特化されたAIの基盤モデル。3D認識、ピッキング、品質検査など多様なタスクに適応可能な生成モデル 。

デモンストレーション

• AmbiSortによる自動仕分けの実演：アイテムの認識、適切な搬送先への選定、仕分け精度や速度の確認。
• AmbiStackの積み付け最適化デモ：「3Dテトリス」とも言われる高密度積載をリアルタイムに実演。

【視察日程】

• 10月27日（月曜）：日本出発
• 17:00頃 東京羽田空港からサンフランシスコへ出発(直行便利用)
• 10月27日（月曜）：
• サンフランシスコ到着、シリコンバレーへ移動。
• 10月28日（火曜）
• 上記の企業1社〜2社を視察予定。先方とスケジュール調整中

• 10月29日（水曜）
• 上記の企業1社〜2社を視察予定。先方とスケジュール調整中

• 10月30日（木曜）
• 上記の企業1社〜2社を視察予定。先方とスケジュール調整中

• 10月31日（金曜）
• 予備日

• 11月1日（土曜）：サンフランシスコ出発 (直行便利用)
• 11月2日（日曜）：東京羽田空港到着

• 各訪問先ともロボティクスに詳しいシリコンバレー在住ITジャーナリストが通訳として同行します。
• 空き時間にはシリコンバレーならではのGoogleキャンパス見学、コンピュータ歴史博物館見学などシリコンバレーにちなんだアクティビティを予定
• [現地における移動は全てUBERタクシー3-4台への分乗となります]（理由は米国におけるマイクロバスチャーターにしますと、1人当たりの視察代金が35万円アップとなってしまいます。視察代金総額を落とすため、現地ではUBERでの移動となりました。UBER手配等の一切は後方支援を担当しますインフラコモンズにてカバーいたします）

✔︎ 最小催行人数と定員：最少催行人数は10名。現地でのハンドリング等を細かく検討した結果、定員は12名といたします。12名になった時点で締切とさせていただきます。

✔︎ 申込期間：8月1日申込受付開始（JTBのOASYS申込ページより）、締切：9月10日（見積・請求はJTB）

✔︎ 申込：【アメリカ視察ツアー　OASYS】にて受付。ツアーパスコード：tMCVCFZx5F　操作方法は下端参照

✔︎ 旅行代金：127万円（燃油サーチャージ・空港使用料別）

◎宿泊先：Comfort Inn Palo Alto

【視察監修・同行】

早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 表現工学科　尾形哲也 教授
2025年よりAIロボット協会理事長。2025年よりJST CREST領域研究総括。深層学習、生成AIに代表される神経回路モデルとロボットシステムを用いた，認知ロボティクス研究，特に予測学習，模倣学習，マルチモーダル統合，言語学習，コミュニケーションなどの研究に従事。

【視察企画・後方支援】

株式会社インフラコモンズ　今泉大輔（当ブログ経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI / ADAS業界日報 by 今泉大輔 運営執筆者）。今泉も同行します。

ヒューマノイドに関して積極的に情報発信を行なっているYouTuberの柏原迅氏も同行します。

【資料請求および旅行について】

　株式会社JTB 　
　https://www.jtbcorp.jp/jp/
　ビジネスソリューション事業本部 第六事業部 営業第二課内 JTB事務局
　TEL: 03-6737-9362
　MAIL: jtbdesk_bs6@jtb.com
　営業時間:月~金/09:30~17:30 (土日祝/年末年始 休業)
　担当: 稲葉・野田
　総合旅行業務取扱管理者: 島田 翔

【JTB OASYSの申込最初のステップを解説】