Nexdata フィジカルAIデータ提供・作成サービス

Nexdataは既製データセット、実世界データ収集、高品質アノテーションを統合したデータサービスワンストップで提供しています。フィジカルAIモデルの学習を支援し、フィジカルAIの知覚・意思決定・制御能力の開発と最適化を加速します。

既製データセット

環境・意思決定・制御関連データ3億件以上を提供します。多様なシナリオ・タスク・デバイス種別を網羅し、AI業界のトップ企業による実証済みです。

データ収集

多種のロボット・環境・タスクに対応した実世界データ収集を実施します。より質の高い現場データでより適応した現場活用を促進します。

データアノテーション

知覚から意思決定までの全パイプラインをカバーする構造化アノテーションサービスを提供します。フィジカルAIモデルの学習・検証・性能評価を総合的に支援します。

主な特徴

大規模なデバイスリソースと多様な実環境を基盤に、フィジカルAIの開発に最適化された体系的なデータ収集フレームワークを提供します。

150以上のカテゴリ・機種
ヒューマノイド、上半身ロボット、産業用アーム、多指ハンドなど多様な形態に対応
各種制御方式とタスク設定を柔軟対応

屋内・屋外の応用シナリオに対応可能
住宅、商業施設、倉庫、工場環境など
プロジェクト要件に合わせたシナリオ設定とスケーラブルな展開が可能

以下のフィジカルAIタスクを幅広くサポート：

物体認識・把持
ツール使用・操作
ナビゲーション・障害物回避
人間・ロボットインタラクション
協調タスク（複数人間・複数ロボット連携）

エンボディドAIデータサービス

Nexdataは、視覚認識や運動制御、環境インタラクションといった具身知能分野において、精度と網羅性を兼ね備えたデータ支援を行います。プロジェクトの要件に合わせ、最適なデータ構成を提案・提供します。

自視点（Ego）・外視点（Exo）アクション動画アノテーション

自視点映像と外視点映像を時間軸で精緻に同期・分割して収集し、マニピュレーション、ナビゲーション、タスクプランニングなどの下流学習を強化します。

動作軌跡・アクショントラッキングデータ

キーポイントと軌跡のアノテーションを付与して、人やロボットの動作を記録・解析し、動作理解や予測モデルの精度向上に貢献します。

シムツーリアル（Sim-to-Real）整合データ

シミュレーション環境のデータを実世界のセンサデータと整合させて生成し、ドメイン適応やモデルの汎化性能を高めます。

3Dシーン再構築データ

高精度なシーンスキャンと点群アノテーションにより、空間再構築やロボットナビゲーションの学習を支援します。

物体・人体の3D再構築データ

マルチビュー撮影や3Dスキャンを用いて物体・人体モデルを再構築し、形状・姿勢に関するアノテーションを付与して高精細なモデル生成やポーズ推定を可能にします。

音声指示と応答のペアデータ

音声コマンドとロボット応答をペアで収集・整備し、音声ナビゲーションやマルチモーダル対話シナリオの学習に最適化します。

触覚・力覚フィードバックデータ

触覚センサー搭載グローブやロボットアームから力学データを収集し、把持や操作に関する力パラメータのアノテーションを行い、物理的相互作用の学習を強化します。

コンプライアンスと
セキュリティ

Nexdataは、データセキュリティと顧客の信頼を最大限に重視しています。当社は個人情報保護法、GDPR、CCPA、PIPC、HIPAA規制に従っています。また、セキュリティと規制遵守のためにISO 27001、ISO 27701、ISO 9001の資格を取得しています。Nexdataは卓越したデータセキュリティを提供し、様々な国際的標準を遵守することで顧客の信頼を得ています。

ケーススタディ

事例：ヒューマノイドロボットのタスクデータ収集
課題：住宅・工場環境における近距離・遠距離タスク（把持・移動・梱包）の実行に伴う、視覚・深度・力覚データの同期取得が必要でした。
解決策：機種ごとに専任エンジニアチームを配置し、住宅・工場環境を網羅するフルシナリオタスクのアノテーションを完成させました。アルゴリズム最適化を支援するマルチモーダルデータ（動画・深度・力覚）を出力し、ロボット1台あたり月200時間の収集実績を達成しました。

事例：エンボディドAIロボット向け多角的行動アノテーション
課題：お客様は、ビデオ解析を通じてロボットのタスク遂行を多面的に評価したいと考えていました。具体的には、タスク理解の真偽（True/False）判定と、複数基準によるスコアリングを3種のロボットで一貫して行う必要がありました。加えて、キッチン・リビング・寝室・浴室など多様な生活空間を含むシナリオの扱い、複雑な動作シーケンスの検証、ナビゲーション・物体操作・道具使用といった能力の公平かつ整合的な評価が求められました。
ソリューション：Nexdataは、目標状態の定義、時間軸に基づく動作検証、完了度・実現可能性・効率性といった多因子スコアリングを組み合わせた構造化アノテーションフレームワークを構築しました。本フレームワークは対話ログ、BDDL（BEHAVIORドメイン定義言語）によるシーン記述、アクショントレース、実行動画を統合的に処理し、ロボットプラットフォーム間での一貫したベンチマークを確立しました。

事例：ロボットマニピュレーション向け微細動作データ収集とアノテーション
課題：お客様は、コーヒー作り、黒板消し、ペンのキャップ装着などの精密作業を再現できる高品質データを求めていました。特に問題となったのは、両手動作の同期、連続動作を細かいサブステップに分割すること、そして遮蔽や不明瞭な動作の扱いです。
ソリューション：Nexdataは、時間軸に沿ったアノテーション、両手タスクの明確な分離、遮蔽動作の推定ロジックを盛り込んだ構造化アノテーションフレームワークを導入しました。AI支援ツールで境界検出を改善し、手作業を30%削減。3段階のQCにより99.2%のアノテーション精度を達成し、その結果、ロボットの操作精度が約40%向上しました。

事例：四足歩行ロボットのデータ収集・アノテーション
課題：屋内（30〜120㎡）および屋外の人通りが多い環境でのデータ収集・アノテーション。視覚・力覚データの高精度取得と、厳格なプライバシー準拠が必須でした。
解決策：ロボット10台を配備し、総計1万時間のデータ収集を完遂。包括的な運用・安全プロトコルを構築し、収集前のセンサーキャリブレーション、迅速なメンテナンス手順、プライバシー保護対策を実装。ロボット1台あたり月200時間の有効収集時間を確保しました。

Nexdataが選ばれる理由