荒井 謙 氏
エヌビディア合同会社
エンタープライズ事業本部 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
外資系医療機器メーカーにてAI・医用画像再構成の製品開発をリード。2023年に東京大学大学院にて、計算機科学・身体性知能・ロボティクスの研究で博士号を取得。企業研究所での次世代AI研究を経て、2025年よりNVIDIAに参画。医用画像処理に代表されるセンシング・アルゴリズムから、VR・認知科学を基盤としたロボット学習までの知見を活かし、現在はPhysical AIの社会実装とロボティクス・エコシステム構築に取り組む。
講演タイトル：Physical AI の技術スタック全体像
ロボット学習を起点に、シミュレーション、データ収集・管理、モデル学習、実機展開へと至るPhysical AIの技術スタックを一気通貫で概説します。あわせて、NVIDIAのIsaacやCosmosが各フェーズで果たす役割と、実際の開発現場における活用イメージとともに紹介します。
Physical AIの全体像を把握し、どこから取り組むべきかの指針を得たい方に向けたセッションです。
山田 直 氏（Xアカウント）
FastLabel株式会社
ロボティクスAI事業本部 技術開発グループ長
大学院にてグラフニューラルネットを用いたロボットの認識機能に関する研究を行う。新卒でBtoBのSaaS開発企業に入社し、バックエンドエンジニアとしてwebアプリ開発に携わったのち、FastLabelに機械学習エンジニアとしてジョイン。主にPhisicalAI領域のR&Dや高品質でスケーラブルなデータ作成のための技術開発を行う。
石田 寛和 氏（Xアカウント）
SB Intuitions株式会社
Roboticsチーム チームリーダー
大阪府立大学、および東京大学大学院修士課程にて航空宇宙工学を専攻。2019年より東京大学大学院 JSK（情報システム工学研究室）博士課程に在籍し、実行可能性を明示的に考慮したロボットスキルの学習手法（動作計画およびマニピュレーション）を研究。また、技術的な専門としてロボットソフトウェアの高速化にも注力してきた。 2025年、SB Intuitionsに入社。現在はロボティクスチームのリードとして、大規模ロボット学習に焦点を当てたデータ収集・学習パイプラインのアーキテクチャ設計、およびアルゴリズムの研究開発を行う。
藤井 匠透 氏
ヤマハ発動機株式会社
技術・研究・デザイン本部 技術開発統括部 知能化研究部 AIクリエーションGr
豊田工業大学大学院 先端工学専攻(電子情報分野) 修士課程修了。
学生時代から深層強化学習やSim2Real技術を用いて、シミュレーション上で学習したモデルを実機ロボット上で動作させる研究・開発に取り組む。
ヤマハ発動機入社後、自動運転システムの組み込み開発に従事。
その後、Japan Mobility Show 2025で発表した自律走行する2輪型モビリティ「MOTOROiD: Λ」開発のAIチームをリードし、
強化学習による制御モデルの設計から実機実装、ショー会場での動的展示を実現。
アルゴリズム開発に加え、組込みシステムやハードウェア（回路・機構）に関するバックグラウンドを活かし、実機制約を意識したAI開発を得意とする。
講演タイトル：Physical AI Knowledge MOTOROiD:Λ開発で直面した課題とその解決策
MOTOROiD:ΛはJapan Mobility Show 2025で発表した「ヒトとマシンの新たな関係。その未来」を探る概念検証を目的としたPhysicalAIの実証機です。AI技術によって学習し自ら成長するモビリティであり、強化学習を用いて仮想環境で学習し、Sim2Real 技術により現実世界での動作を実現しています。このセッションではMOTOROiD:Λの開発過程で直面した課題やその解決策を紹介し、実際の開発現場でのIsaacやW&Bの活用事例をお話しします。
松田 吉平 氏
川崎重工業株式会社
技術開発本部 ロボット技術開発部 主席研究員
京都大学大学院 機械理工学の修士課程修了。川崎重工業入社後は航空機用トランスミッションをはじめとした機械システムの開発に取り組む。業務の傍ら、社会人博士として横浜国立大学にて博士号(機械)を取得。その後、趣味で機械学習を学び始め、データ分析コンペKaggleでは優勝を含む6度の入賞によりGrandmasterの称号を獲得した。現在は機械およびAIの知見を活かし、主に深層学習を活用したロボット自律化に取り組んでいる。
講演タイトル：自律性と信頼性を両立するPhisical AIアプローチ (仮)
ロボットを活用した現場の自律化に取り組む中で意識してきた視点について紹介する予定です。
昨今のend2endの自律だけではないPhysical AIの魅力についてお話ししたいと思います。
山本 祐也（Xアカウント）
Weights & Biases Japan
AI Solutions Engineer
東京大学大学院工学系研究科にて有機無機複合材料の研究で博士号を取得。学位取得後、大手化学メーカーにて液晶・タッチパネル関連先端化学材料の研究開発に従事。 その後、大手食品メーカーで機械学習を用いた食品パッケージに関する予測モデリングと最適化に取り組むなど、BtBとBtCいずれにも深い経験を有する。前職DataRobotでは製造顧客担当チームのリーダーとして国内数十社のAI導入を支援。国内で数十人程度のKaggle Grandmasterの一人。
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