INSOL-HIGHは2026年8月26日、日本でJ-HRTI施設の運用を開始した。これはJapan Humanoid Robot Training & Implementationの略称であり、ヒューマノイドロボットの訓練データを収集するとともに、ソフトウェアの意思決定を現実世界での動作や相互作用に結び付ける「フィジカルAI」の応用を開発するための施設である。
この施設はJ-HRTIイニシアチブにおける最初のプロジェクトで、面積は約1,400平方メートル。最大40台のヒューマノイドロボットを収容でき、実際の運用は35台のロボットで開始する。記事によると、施設では人間の操作者がロボットを操作してデータを収集し、AIモデルの訓練に利用できるデータセットの構築を目指す。
訓練データはどのように収集されるのか？
施設は主に3つのエリアに分かれている。1つ目はヒューマノイドロボットの訓練と動作データの収集用、2つ目は収集したデータにラベル付けや注釈付けを行い、利用可能な訓練データへ変換するためのもの、3つ目はモデルが学習した内容を検証し、実際の運用に近い条件でタスクを実行できるかを試験するために使われる。
公開されている例には、AgiBot G1およびAgiBot G2のロボットの使用が含まれる。操作者は仮想現実（VR）ゴーグルを装着し、さまざまな動作やタスクを実行する。シナリオには、容器の運搬、手を使った物体の把持や移動、さまざまな品目の仕分けなどが含まれる。また、作業エリアの周囲に設置されたカメラを通じて、ロボットの動きやロボットと環境との相互作用を監視し、追加のデータも収集する。
このプロセスは理想的な動作の記録だけに限定されない。意図的に物を落としてから回収する場面なども含まれており、モデルがエラーや予期しない状況に対処する方法を学習できるようにしている。データの記録後は、動作の詳細や文脈を特定するために確認とラベル付けが行われ、その後、学習および試験段階で利用できる訓練データへ変換される。
実際には何が変わるのか？
この取り組みの意義は、ヒューマノイドロボットの訓練を研究室から実際の作業ラインに近い環境へ移すことにある。必要なタスクやデータは運用場所や作業内容によって異なるため、INSOL-HIGHは対象となる業務に応じたデータ収集から始め、必要に応じて訓練のテーマや範囲を変更する計画だ。
このアプローチは、作業可能なロボットの開発がソフトウェアモデルだけに依存するのではなく、現実的で多様な状況から得られた動作および相互作用のデータも必要とすることを示している。また、独立した試験エリアを設けることで、事前にプログラムされた動作を披露するだけでなく、訓練後のロボットの性能をデータ収集時の挙動と比較できる。
制約と未解決の疑問
記事では、使用されるソフトウェアモデル、想定されるデータセットの規模、他の組織がこれらのデータを利用できるようになる時期などの詳細は明らかにされていない。そのため、公開された情報だけでは、結果を異なる工場やロボットにどの程度一般化できるかを断定できない。しかし、40台のロボットを収容できる施設の運用開始により、エラーや復旧に関するデータを含む体系的なデータ収集が、日本におけるヒューマノイドロボット応用の開発過程の中心に置かれることになる。