インタビュー：言語からモーションへ — 日本のスタートアップAPTOが物理AIのデータバックボーンを構築

日本のスタートアップAPTOが、フィジカルAIのデータ基盤構築に取り組んでいます。特に、視覚・言語・行動（VLA）モデルの学習に必要なデータギャップを埋めるため、模倣学習に焦点を当てたインフララボを立ち上げます。これは、実世界でのAI応用、特にロボティクスや自律システムに不可欠な技術です。

• 日本のスタートアップAPTOが、物理AI（Physical AI）のためのデータ基盤構築に着手した。
• 物理AIモデルの開発には、高品質な実世界のデータが不可欠であるが、そのデータギャップが課題となっている。
• APTOは、物理AIの開発に必要なデータ不足を解消するためのインフララボを立ち上げる。
• 言語から動作への変換（言語からモーションへ）を可能にするAIモデル開発を目指している。
• ロボット工学や自動化分野におけるAIの応用拡大に向けたデータ基盤の重要性が指摘されている。