DX wpmaster 2026年5月11日 0 コメント

FastLabel、AIロボティクス開発を強化する新組織を発足

FastLabel株式会社は、AI（人工知能）を搭載したロボット（AIロボティクス）の技術開発をさらに強化するため、新しく「先端AI基盤技術開発グループ」を作ったことを発表しました。このグループは、AIロボットの元となる技術やデータを開発し、研究だけでなく、実際に社会で使えるようにすることを目指します。

新組織が作られた背景

FastLabelはこれまで、データを中心としたAI開発のやり方で、多くの企業や研究機関がAIロボットを作るのを手伝ってきました。

最近、AIロボティクスの分野では、アメリカや中国を中心に、AIの仕組みが毎日新しくなっています。そのため、AIを学ぶために必要なデータや、そのデータの集め方もどんどん変わっています。日本でも、世界に遅れないように、政府が「AIロボティクス戦略」を立て、国と民間が協力してAIロボットを社会に広めようとしています。

このように、日々進化するAIロボティクスの世界で、本当に役に立つAIロボット（フィジカルAI）を作るためには、最新のAIを使うだけでなく、ロボットを思い通りに動かす技術や、AIの特性をよく理解すること、そして質の高いデータを集めて管理する方法など、様々な要素をまとめて考えることがとても重要です。

今回作られた「先端AI基盤技術開発グループ」は、FastLabelがただ研究するだけの組織ではなく、基礎となる技術とデータを使い、AIロボットが社会で実際に使われるようになるまでを支援する組織へと進化することを目指しています。

ロボティクスAI事業本部について

本部長：執行役員COO 藤原宏貴
部長：ロボティクスAI事業本部事業開発部塚本賢一郎
ロボティクスAI事業本部データソリューション部三宅雄大郎

先端AI基盤技術開発グループ（新設）について

名称：ロボティクスAI事業本部データソリューション部先端AI基盤技術開発グループ
発足日：2026年5月1日
グループ長：ロボティクスAI事業本部データソリューション部山田直

取り組み事例の紹介

「先端AI基盤技術開発グループ」では、AIロボティクス分野の基礎的な技術から最先端の技術までを調べ、試す活動を行っています。その一部は、FastLabelのテックブログで紹介されています。

「ロボティクスAIの強化学習手法π*0.6を理解する」
Physical Intelligence社が発表した強化学習の手法について、その全体像や価値関数、方策の更新方法を詳しく解説しています。
https://fastlabel.hatenablog.com/entry/20260508/1778226634
「ロボットで注目されているアクチュエーター「QDD」とは何か？」
AIでロボットを自由に動かすために必要な、モーターと減速機の仕組みや、「バックドライバビリティ」という重要な考え方を基礎から解説。次世代ロボットで使われつつあるQDDという部品の特性と良い点をまとめています。
https://fastlabel.hatenablog.com/entry/20260508/1778234983
「ugo ProでVLAモデルを開発する」
日本製のロボットugo Proを使ったVLAモデル開発の概要を説明。ugo Proの紹介、データを集めるコツ、データセットの作り方までを解説しています。
https://fastlabel.hatenablog.com/entry/20260508/1778230040

フィジカルAIエンジニアの募集

「先端AI基盤技術開発グループ」ができたことに伴い、AIロボットを社会に広めるエンジニアを積極的に募集しています。

主な役割は以下の通りです。

最先端のロボットの元となるAIモデルや、学習の戦略、データの集め方を調べ、試すこと
ロボットの元となるAIモデルを学習させたり評価したり、そのモデルを使ってロボットを動かせるようにすること
最先端のデータ収集方法を考え、システムとして実現すること
実際の現場にAIロボットを導入し、お客様の困りごとを解決すること

FastLabelは、技術とお客様の課題に真剣に向き合い、現実の世界の社会課題を解決したいと考えるプロフェッショナルな仲間を求めています。

採用サイト：
https://herp.careers/v1/fastlabel/dHh35DUK1nXO

FastLabel株式会社について

FastLabel株式会社は、データを中心としたAI開発を支えるためのシステム作りを行っており、データの収集・作成から、アノテーション（データに意味づけする作業）、AIモデルの開発、そしてAI開発の運用（DataOps）の仕組み作りまでを一貫して支援しています。近年は、ロボットを含む実際に動くAI（フィジカルAI）の分野にも力を入れており、ロボットの元となるAIモデルやVLAモデルの開発を支えるデータパイプラインの構築を進めています。