Physical AI Day

・開催日時：
2026年10月15日（木）13:00〜18:30

・開催形式：
オフライン会場開催（抽選制）
→ 抽選結果（現地参加可否）につきましては、10月9日（金）までに、ご登録のメールアドレス宛にご案内いたします。
10/9以降でも、参加をご希望の場合はお申し込みください。キャンセルが発生しましたら、順次ご案内いたします。
→ 落選された場合、またはキャンセル枠が発生しなかった場合の個別連絡は行っておりませんので、あらかじめご了承ください。
→ 当日は、ご都合に合わせて一部参加・途中参加も可能です。

・本イベントは会場開催のみとなり、ライブ配信は実施いたしません。ただし、イベント終了後、許諾が得られた一部セッションに限り、期間限定の非公開アーカイブとして、お申込者限定で公開する場合がございます。
非公開アーカイブ公開時のご案内を希望される方は、「一部アーカイブ公開時のご案内希望」チケットをお申し込みください。
なお、本チケットは、すべてのセッションの収録・公開をお約束するものではございません。公開可能なコンテンツのみのご案内となりますので、あらかじめご了承ください。非公開アーカイブの準備が整い次第、「一部アーカイブ公開時のご案内希望」チケットにお申し込みいただいた方へ、期間限定の視聴方法をメールにてご案内いたします。

・プログラムは若干変更になる可能性があります。

・場所 ：東京ガーデンテラス紀尾井町 紀尾井カンファレンス（アクセス）
東京都千代⽥区紀尾井町１−４
東京ガーデンテラス紀尾井町 紀尾井タワー 4階

・主催：CoreWeave・Weights & Biases

・協力：NVIDIA

・Physical AIの開発に向けてモデルの開発やハードの設計に取り組んでいる方。
・Physical AIをこれから実際に進めるために情報を集められている方。

荒井 謙 氏
NVIDIA ソリューションアーキテクチャ＆エンジニアリング ロボティクス デベロッパーリレーションズ シニアマネージャー

▶ 登壇内容： フィジカルAIの実用化にむけたアプローチと展望
フィジカルAIの実用化には、VLAやWAMなどのロボット学習に加え、従来のプログラマブルなモデル化手法との組み合わせなど全体を見据えた設計が求められます。本講演では、データパイプラインの設計、学習データの管理・品質確保、ベンチマーキングなど、開発を支える課題を整理し、学習・評価・実機展開をつなぐ実践的なアプローチと今後の展望を紹介します。

山本 祐也
CoreWeave・Weights & Biases　Senior Account Solutions Architect

▶ 登壇内容： フィジカルAIにおける Trajectory-level 強化学習と実験管理
フィジカルAIにおけるVLA（Vision-Language-Action）モデルの強化学習では、環境との相互作用を伴う複雑な軌跡の評価と管理が不可欠です。本講演では、クリティック不要で軌跡単位の更新を行うGRPOの適用法（行動トークン型・フローマッチング型）を整理し、数値指標と動画・トレースを統合した実験管理手法を紹介します。実践から見えた利点やAdvantage collapse等の課題も共有します。

南里 勇気
株式会社Algomatic Dynamics 代表取締役CEO

▶ 登壇内容： 多指ハンド開発の困難
多指ハンドのタスク成功率は、モデルだけでは決まりません。ハンドの機構と精度、遠隔操作によるデータ収集、アノテーション、学習。この一気通貫のパイプラインのどこかがボトルネックになるだけで、成功率は下がります。オープンソースのハンドを改造し、収集から学習までを自前で一周させた経験から、各段階で実際に何が効き、何がボトルネックになったのかを紹介します。

岩城 史享 氏
株式会社ABEJA エンボディド インテリジェンス グループ / データサイエンティスト

▶ 登壇内容： 基盤モデルのヒューマノイド型ロボットアームへの適用における試行錯誤
Physical AIの社会実装には，進化を続ける多様なロボット基盤モデルを、いかに実世界のロボットへ適用していくかが鍵となります。本登壇では、ヒューマノイド型ロボットアーム「OpenArm」を用いた双腕協調動作をVLAで実現する際の試行錯誤や強化学習の活用といった弊社での取り組みをご紹介します。今後の展望も含め、実践の現在地と将来像をお話しします。

小堀 訓成 氏
株式会社メルカリ 研究開発組織R4D Head of Research

▶ 登壇内容： AIロボットを活用した検品作業の自動化に関わる研究開発
越境取引の拡大にともない、海外へ発送する商品をいったん国内の自社倉庫に集めて検品する作業が増え続けています。
検品作業はロボットを投入したときの効果が最も大きい工程の１つです。今回は靴の検品作業の自動化に取り組みました。
いまのロボットを動かすモデルには、力加減の制御が難しい、カメラの位置が変わると精度が落ちる、学習データを集めるのが困難という 3 つの限界があります。
それぞれに対して、メルカリの開発事例の取り組みを紹介します。

森岡 昌宏 氏
ファナック株式会社　ロボット研究開発統括本部　ロボット機構研究開発本部 技師長

▶ 登壇内容： ファナックのオープンプラットフォーム戦略とフィジカルAIの実践
世界中の生産現場で累計100万台以上稼働するファナックロボットは、ROSやPythonなどのオープンプラットフォーム対応により、フィジカルAIの社会実装を加速します。本講演では、ファナックロボットの豊富なラインアップと高信頼性、オープンプラットフォーム、高精度なデジタルツイン環境など、最新ロボット技術を通して、「見て、考えて、動く」フィジカルAIよる自動化の実践事例を紹介します。

針原 佳貴 氏
AWS プリンシパル スタートアップ ソリューション アーキテクト

▶ 登壇内容： フィジカル AI 開発にクラウドが必要な理由
フィジカル AI の開発には、データの収集・前処理パイプラインの構築、VLA や WAM など基盤モデルの学習・ファインチューニング、シミュレーションと Sim2Real、そしてエッジへのデプロイ・オーケストレーションなど広範な技術が求められます。本セッションでは、AWS のクラウドサービスを活用することでこれらの開発をいかに効率的に進められるかを、フィジカル AI 開発支援プログラムを通じた実例を交えてご紹介します。