フィジカルAIの未来を拓く：Prox IndustriesとAWSジャパンの提携が示すロボット基盤モデルの実用化戦略

背景：ロボット基盤モデルの現状と課題

近年、VLAをはじめとするロボット基盤モデルの進化により、言語・視覚・行動を統合したロボット制御の可能性が大きく広がっています。しかし、現在のVLAは学習時に想定された環境、タスク、ハードウェアに強く依存する傾向があり、それらから外れるOOD（Out-of-Distribution）ドメインでは十分な性能を発揮できないケースが多く存在します。また、多様な条件差を単一モデルで汎用的に吸収することは現状の研究では難しく、実運用では特定タスクに対するファインチューニング（Fine-Tuning）が求められる場面が少なくありません。Physical AIを実社会へ展開するためには、個別ユースケースに応じた学習・評価・改善のサイクルを、高い再現性と効率で構築することが重要とされています。

本プログラムでの取り組み

Prox Industriesは、シミュレーション技術とマニピュレーション技術の強みを活かし、さまざまな環境・タスク・ハードウェア条件に適用可能なReal2Sim2RealのVLA学習パイプライン構築に取り組みます。具体的には、実機からのデモデータ収集、シミュレーション環境（NVIDIA Omniverse）への反映、合成データ生成、VLAのファインチューニング、実機検証というサイクルを標準化し、汎用的なパイプラインとして整備します。この取り組みを通じて、特定の産業ユースケースにVLAを適用する際の開発・改善プロセスを効率化し、Physical AIのより実用的な導入基盤の構築を目指します。

「フィジカルAI開発支援プログラム by AWSジャパン」の概要

本プログラムは、AWSジャパンが日本に法人または拠点を持つ企業・団体を対象に提供する支援プログラムです。AWS上でVision-Language-Action（VLA）をはじめとするロボット基盤モデルを開発する企業・団体が対象となります。データ収集・前処理からモデルトレーニング、シミュレーション、実環境へのデプロイまで、一連の開発パイプライン構築を支援し、AIのロボティクス活用推進を目指しています。採択企業・団体には、フィジカルAI領域スペシャリストによる技術支援、開発費用の一部をカバーするAWSクレジットの提供、ロボティクス・生成AIコミュニティ形成、Go-to-Market支援が提供されます。AWSクレジットは、ロボット基盤モデル開発にかかるワークロード（ファインチューニング、シミュレーション、合成データ生成などを含む）を対象とし、プログラム全体で最大600万USドル規模が予定されています。

Prox Industriesについて

Prox Industriesは「日本から物理知能を実装する」を掲げ、AIとロボットの融合によって、これまで人にしか担えなかった物理労働の領域に知能を実装する、東京大学松尾研究室発のスタートアップです。Physical AIの中核技術を専門とする研究者・技術者が集結し、国内エンタープライズ企業を中心に複数のPhysical AIプロジェクトをリードしています。ヒューマノイド、四足歩行ロボット、協働ロボット、モバイルマニピュレータなど多様な実機や、NVIDIA Omniverseを中心とするシミュレーション環境を活用し、Sim2Real・Real2Simを含む高度な技術課題に取り組んでいます。アカデミアの先端技術と産業現場のニーズをつなぎ、ロボット基盤モデルの研究開発、学習パイプライン構築、実機導入に向けた評価・改善までを一気通貫で支援することで、Physical AIの研究開発と実装を前進させ、日本の次の産業基盤づくりに貢献しています。

会社概要

• 会社名： Prox Industries株式会社

• 所在地： 東京都文京区本郷3丁目30番10号 本郷K&Kビル4階

• 代表者： 代表取締役 亀井 悠二

• 会社HP： https://prox-industries.jp/

AI Workstyle Lab編集部コメント

このニュースは、ビジネスにおけるAIロボット活用の可能性を大きく広げる重要な一歩と言えるでしょう。Prox IndustriesがAWSジャパンとの連携で構築を目指すReal2Sim2Real VLA学習パイプラインは、特定の産業ユースケースにおけるPhysical AIの導入を劇的に効率化する可能性を秘めています。現状、VLAモデルは環境依存性が高く、実運用には個別の調整が必要ですが、このパイプラインが標準化されることで、物流、製造、サービス業など、人手不足が深刻な分野でのロボット導入が加速するでしょう。企業は、これまで高コストだったAIロボットの実装プロセスを最適化し、生産性向上や新たなサービス開発につなげることが期待されます。

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