[市場動向]

2026年2月2日(月)日川 佳三、河原 潤（IT Leaders編集部）

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　Datatang（データタング）は、同社が運営するAI学習データプロバイダーの「Nexdata（ネクスデータ）」において、フィジカルAI（Physical AI）やエンボディドAI（Embodied AI）の開発に特化したデータ生産拠点を整備し、本格稼働を開始した。

　同社は、物理空間で自律的に行動する知能ロボットの実用化が進む中、開発の大きな障壁となっているのが、現実環境に即した高品質なデータの不足であると指摘。この課題を解決するため、産業規模でのデータ収集・生成を可能にする「フィジカルAIデータ工場」を構築した。小売、医療、産業オートメーションなど各業界におけるロボット制御システムを開発したい企業に向け、要望に応じたデータを収集して提供する。

　約4000㎡の敷地に、スーパーマーケット、薬局、工場、自動車整備場、スマートホームなど、実世界を忠実に再現した構成可能な物理環境を備える。ロボットのアセットとして、「Unitree」「Franka」「Leju」「Linker」といった主要ブランドを含む100種類以上のヒューマノイド（人型ロボット）と50種類以上のロボットアームを導入している（動画1、写真1）。

動画1：ヒューマノイドやロボットアームによるタスク動作（出典：Datatang）

写真1：フィジカルAI向けデータ収集工場でロボットアームを動作させている様子（出典：Datatang）
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　データの収集から洗浄、アノテーション（注釈付け）、品質管理までを一貫して行うクローズドループ体制を確立しているのが特徴。これにより、仮想環境（シミュレーション）で学習したモデルを実世界に適応させる際の課題である「Sim2Real」のギャップを克服し、98％以上の高いアノテーション精度を実現しているという。

　ロボット操作や自動運転、スマートホームなどの分野に精通した専門家でデータ収集チームを構成している。片腕・両腕の操作、移動しながらの作業、力覚フィードバックを伴うインタラクションなど、複雑なタスクのデータ収集に対応する。

　今後、より多様なロボット機種や複雑な作業シナリオを順次導入し、データ生産基盤を強化する計画という。AIロボティクス分野の企業や研究機関と連携し、データ標準の策定や効率的なデータ連携基盤の構築を支援することで、実社会におけるフィジカルAI/エンボディドAIの実装を加速させるとしている。