作業映像からPhysical AI 学習用モーションデータセットを作る 「Ememeパイプライン」を提供開始

株式会社Ememe(代表取締役CEO：小島 由香)は、人の作業動画からロボットの学習用モーションデータセットを大規模に作成する「Ememeパイプライン」の提供を、2026年10月27日に開始しました。
工場に設置済みのカメラ映像や、インターネット上の膨大なオープン動画など、すでにある映像から手の動きと、その動作の意味を表すテキストラベルを取り出し、ヒューマノイドやロボットハンドの追加学習に使えるモーションデータセットとして提供します。

URL： https://ememe.ai/

ハンドモーション画像

ロボットに人の作業を覚えさせるには、大量の動きのお手本が必要です。現在主流の遠隔操作(テレオペレーション)によるデータ収集は品質が高い一方、人が1時間操作して得られるデータは1時間分にとどまり、量を増やすほど人手とコストがかさみます。
その一方で、工場の作業を記録したカメラ映像や、インターネット上の動画には、人が実際に手を動かして作業する様子が膨大に残されています。ただし、こうした映像は整理された形になっていないため、そのままではロボットの学習に使えませんでした。
Ememeは、この「すでにあるのに使われていない映像」をロボットが学べるデータに変えることで、Physical AIの開発を阻むデータ不足の解消を目指しています。

Ememeパイプライン プロダクト画面

Ememeパイプラインは、人間の作業動画を入力するだけで、VLAモデルの学習用データセットを出力し、生成されたVLAモデルの改善にも貢献します。
●映像の選別
入力された動画から、学習用データセットとして利用できるシーンのみを抽出します。
●モーションデータセット化
ロボットのVLAモデルの追加学習に使える形式に整えて出力します。
●失敗検知、改善点を特定
追加学習されたモデルが搭載されたロボットを撮影し、AIが失敗したタスクを特定し、改善点の提案を行います。

失敗検知

1. 新たな撮影や収集をせずに、既存の映像から大規模に作れる
   すでにある映像資産を、そのまま学習データの供給源に変えられます。
2. 学習効果を検証済み
   NVIDIA社のヒューマノイド向け基盤モデル「Isaac GR00T」を用いた社内検証では、ロボットの実演データのみで追加学習したモデルと比較して、Ememeのモーションデータを併用したモデルが、複雑な両手操作タスクにおいて、より高い成功率を示しました。

モーションデータセット作成：お客様の映像、または目的に合わせて選んだオープンライセンスの動画から、モーションデータセットを作成します。
クローズド環境での利用：機密性の高い工場映像を社外に出さずに処理できるよう、Ememeパイプラインをお客様のサーバーやクラウド環境に導入します。

「ロボットが人のように働くためには、人の動きを大量に学ぶ必要があります。ところが、そのお手本となるデータは、人が一つひとつ操作して集めるしかなく、ロボット開発の大きな壁になってきました。世の中には、人が働く姿を記録した映像がすでにあふれています。Ememeパイプラインは、その映像をロボットが学べるデータに変える仕組みです。ロボットの訓練や工場の自動化に取り組む皆さまと一緒に、Physical AIの実用化を加速させていきたいと考えています。」

・ロボットの学習データが足りず、収集のコストや時間に悩んでいる
・ロボットを用いた工場作業の自動化を検討している
・Physical AI分野におけるR&Dを推進したいが、どこから着手すべきか悩んでいる
・ヒューマノイドやロボットハンドを開発・導入している
データの大量処理、独自の出力形式、非公開モーションデータセットの作成などのご相談も承ります。お気軽にお問い合わせください。

会社名　： 株式会社Ememe
所在地　： 東京都文京区向丘2-3-10 東大前HiRAKUGATE 3階 4階
拠点　　： 東京、アメリカ・サンフランシスコ
事業内容： Physical AI向けモーションデータセット基盤の開発・提供
URL　　 ： https://ememe.ai