FastLabel株式会社が提案した「データセントリックVLAモデル開発コンペ」が、経済産業省および国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が実施する懸賞金型コンテスト「NEDO懸賞金活用型プログラム／GENIAC-PRIZE 2026」の自由参加課題として採択されました。同コンペはテーマ2「フィジカルAIに向けた開発者育成（学生）のための公開型の基盤モデル開発」の一環として行われます。

ロボティクスAI開発におけるデータ収集後のキュレーションやラベリング修正といった、データ品質を担保しながら拡張性を持たせる技術の確立を目指しています。

実機評価を取り入れた3ステップの開発プロセス

本コンペは、コンテストのスクリーニングを通過した学生個人を対象に実施されます。参加者は、FastLabelが提供するロボット操作データセットをもとに、データの改善（キュレーション・修正・追加）、モデルの学習、実機評価による改善という3つのステップを繰り返し、VLA（Vision-Language-Action）モデルの性能向上に取り組みます。

実機評価には、FastLabelオフィスに設置されたロボットアーム「SO-ARM101」が用いられます。評価環境や評価指標はコンペ開始前に公開され、評価の様子は動画撮影されたうえでコンペ終了後に参加者へ開示される予定です。

コンペの実施期間は、2027年1月から2月にかけての約2.5週間を予定しています。実施場所は東京都内のFastLabelオフィスおよびオンラインです。

参加者は以下の4点を提出し、実機評価とレポート評価をもとに審査が行われ、懸賞金が授与されます。

• ソースコード
• 提出モデル
• 学習に用いたデータセット
• 取り組み内容をまとめたレポート

予定されているスケジュールでは、1〜14日目にデータ分析、モデル学習、モデル提出、レポート作成を行い、15〜16日目に実機評価とレポート評価、17日目に成果発表、質疑応答、表彰が実施されます（スケジュールは2026年10月30日時点の予定であり、今後変更となる可能性があります）。

FastLabelは本コンペをフィジカルAI人材育成の中核的な取り組みとして位置づけています。AIロボティクス分野ではデータの見極めや整形、改善といったデータセントリックな技法を学ぶ機会が限られていることから、実機評価からデータ品質の実践までを一通り経験できる環境を提供します。コンペで得られた知見は終了後もコミュニティで共有され、次代の挑戦者へ引き継がれるとしています。

同社は今後もデータを起点にモデルを育成できる人材を輩出し、次世代フィジカルAI開発者の発掘と育成を通じて日本のAI人材基盤強化に貢献していく方針です。

FastLabel株式会社について

• 社名：FastLabel株式会社
• 所在地：東京都新宿区西新宿2-6-1 新宿住友ビル24階
• 代表：代表取締役社長 鈴木 健史
• 事業内容：Data-Centric AI開発を支援する「フィジカルAI-Ready」ソリューション等の提供
• URL：https://solutions.fastlabel.ai/

本記事はFastLabel株式会社の発表をもとに作成されています。

Dellows News編集部

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