Ememeパイプラインは、既存の作業動画を活用してロボットの学習用モーションデータセットを大規模に生成するサービスとして、2026年10月27日に提供を開始しました。
サービス概要
Ememeパイプラインは、工場内のカメラ映像やインターネット上のオープン動画から、手の動きと動作の意味を示すテキストラベルを抽出するサービスです。物理AI（Physical AI）の開発において課題となるデータ不足を解消するため、既存の映像資産をヒューマノイドやロボットハンドの追加学習用データへと変換します。
サービス概要：
モーションデータセット作成：顧客の映像やオープンライセンス動画からデータセットを作成
クローズド環境での利用：顧客のサーバーやクラウド環境へ導入し、機密情報を社外に出さずに処理可能
Ememeパイプラインの機能と特長
本サービス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、モデルの改善にも寄与します。主な機能は以下の通りです。
映像の選別：学習用として利用可能なシーンのみを自動抽出
モーションデータセット化：ロボットのVLAモデル学習に適した形式へ変換
失敗検知、改善点の特定：追加学習後のロボットによるタスク失敗をAIが検知し、改善案を提示
特長として、新たな撮影や収集を必要とせず既存映像を大規模に活用できる点が挙げられます。また、NVIDIA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、本サービスのデータを併用することで複雑な両手操作タスクの成功率が向上することが確認されました。
導入相談の対象
本サービスは、ロボットの学習データ収集にコストや時間を要している企業や、工場作業の自動化、Physical AI分野のR&Dを推進する企業を対象としています。データの大量処理や独自の出力形式、非公開データセットの作成についても個別に相談を受け付けています。
まとめ
Ememeは、既存の映像をロボットが学べるデータへと変換する仕組みを提供し、Physical AIの実用化を支援します。ロボット開発のデータ収集の壁を取り払い、工場の自動化やヒューマノイド開発を加速させることを目指します。
