フィジカルAI向けデータオペレーション·OkayGo AI

AIロボット開発に必要な実世界データを設計から運用まで

フィジカルAI・AIロボット・ロボット基盤モデルの開発に必要な実世界データを、収集設計からアノテーション、QA、評価データセット化まで一気通貫で支援します。専門性をもったアノテーションチームと標準化されたデータ運用体制により、学習・評価に使える品質を提供します。

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専門
アノテーションチーム

標準化されたデータ運用

多段階の
品質チェック

進捗・品質
レポート

フィジカルAI向けデータの課題

ロボットを動かすモデルだけではなく
現場データの運用設計が必要

フィジカルAI向けのデータづくりは、単なる動画収録やラベル付けではありません。作業手順、環境差、収録条件、メタデータ、QA、納品形式まで設計して初めて、モデルの学習・評価に使えるデータセットになります。

実世界データはばらつきが大きい

家庭、店舗、工場、倉庫では、照明、配置、
騒音、混雑、人の動きが常に変わります。ロボットを現場で動かすには、このばらつきを含んだデータが必要です。

使えるデータには構造化とQAが必要

一人称視点動画やテレオペレーションログは、そのままでは学習データになりません。行動ラベル、成功・失敗ラベル、環境情報、デバイス情報、レビュー、QAを組み合わせて整備します。

大規模データには運用力が必要

数千本単位の作業動画や評価データを安定して作るには、アノテーションチームのトレーニング、進捗管理、レビュー、再収録、品質レポートを回す運用体制が不可欠です。

AIロボット開発を進める研究・事業開発チームへ

ヒューマノイド、物流ロボット、製造現場の自動化、サービスロボット、現場作業を理解するAIエージェントまで、研究開発と事業化の両方で使える実世界データを収集・整備します。

家庭支援ロボットから職場の自動化、人間の行動を理解するAIエージェントまで、OkayGoは実環境から構造化された一人称作業データを大規模に収集することを支援します。

AI・ロボット研究開発チーム

ロボットメーカー・SIer企業

事業会社・新規事業部門

データ収集・アノテーション体制

実世界データを
PoCから本番運用まで

日本企業の品質要求に合わせた要件定義と、インドを中心としたスケーラブルな実行体制を組み合わせ、PoCから継続運用まで対応します。動画、3D点群、センサーデータ、テレオペレーションログ、評価データを、仕様に沿ったデータセットとして納品します。

多様な環境、専用撮影デバイス、複数の地域、柔軟な契約形態、エンタープライズ級のセキュリティにより、本番投入可能なAIデータセットを提供します。

0収録シナリオ

0収録環境

0週あたり収録可能時間

0専門アノテーター

0対応国・地域

0品質承認率

01 · 収録環境

ロボットが使われる現場に近い条件でデータを収集

家庭、店舗、工場、倉庫、オフィスなど、実際の利用環境に近い条件で、作業手順と収録条件を定義してデータを収集します。

家庭用ロボット

各部屋キッチン店舗

業務用ロボット

商業施設製造工場倉庫電子機器組立工場修理・保守繊維工場

02 · 収録デバイス

用途に応じたマルチモーダル収集

ヘッドマウントカメラ一人称視点収録

VR/ARヘッドセット没入型インタラクション

全身モーションキャプチャ前進動作のトラッキング

センサーグローブ空間・接触データ

03 · 地域

各国チームと一貫したデータ収集体制

インドを中心に、日本・ASEANを含む複数地域で、言語、生活環境、作業習慣、現場条件の違いを反映したデータ収集に対応します。

インドマレーシアシンガポールインドネシア日本

04 · データガバナンス

権利・セキュリティ・プライバシーを前提に設計

データ所有権はクライアントに帰属不要な生データは保持しないセキュアなクラウド納品暗号化アップロード同意管理・個人情報保護プライバシー最優先

4K品質データセット

サンプル映像データ

10万時間以上

処理済み映像

大規模処理

150+

多様なカテゴリ

幅広いタスク

1,500+

シーン

業務環境および家庭環境

AI研究開発の要件に合わせて設計。事業開発チームのPoCを支援。品質を継続改善。

OKAYGOの特徴

日本企業のAI・ロボット開発チームがOkayGoを選ぶ理由

データ仕様を理解したチームが、SOP、レビュー、QA、レポーティングまで含めて運用するデータオペレーションを提供します。

地域・環境の多様性インド、日本、ASEANの都市、言語、生活環境、作業環境、デバイス差を反映したデータ収集に対応します。

実世界データを作れる運用チーム複数都市・複数環境で、収録担当者、現場作業者、レビュアー、トレーナー、品質管理担当を組成し、データ収集からQAまで実行します。

標準化されたデータ運用体制トレーニング済みチーム、SOP、進捗管理、定例レポート、エスカレーション対応により、属人的な外注ではなく再現性のある運用を実現します。

品質管理されたデータセット指示理解チェック、サンプルレビュー、スーパーバイザー検証、重複チェック、メタデータ確認、却下・再作業ルール、QAレポートを実行します。

OkayGo AI operating layer - an AI chip stack surrounded by Deploy, Review & QA, Collect Data, Train and Report nodes

マルチモーダル・マルチセンサーのデータ取得

多様な家庭環境・商業環境を対象とした、映像・画像・音声・テキストデータの取得します。

品質管理とフィードバックループ

現地レビュー、社内QA、クライアントによるサンプルレビュー、再撮影を通じて、撮影映像の99%がQC承認されています。

本番投入可能なデータセット納品

クライアント指定のスキーマ・タグ・フォルダ構成で、アノテーション付きのデータを納品します。

安全管理とコンプライアンス

同意管理、個人情報(PII)保護、現場スタッフの安全プロトコル、データ納品プロトコルにより管理します。

導入プロセス

データ設計から収集・QA・改善まで -OkayGoの進め方

実世界データ収集、アノテーション、評価、QA、改善サイクルまで、管理しやすいプロセスで進めます。

要件定義

対象ロボット、タスク、収録環境、データ形式、メタデータ、品質基準、同意要件、納品形式を整理

採用と研修

必要なスキル、地域、言語、作業内容に応じてデータ収集・アノテーションチームを組成し、SOPに沿ってトレーニング

実世界データ収集

家庭、店舗、工場、倉庫、オフィスなど、実際の利用環境に近い条件で収録

アノテーション

動画、画像、3D点群、センサーデータ、作業ログを、定義済みの仕様に沿って構造化

評価とQC

人手レビュー、多段階QA、スーパーバイザー検証、サンプル監査、再作業ルールで品質を担保

納品・改善サイクル

QAレポート、バッチサマリー、却下ログ、改善提案を添えて、指定形式で納品

品質とガバナンス

品質条件・ガバナンスの
データ運用への組込み

AIデータプロジェクトには収録同意、個人情報保護、メタデータ、監査証跡、QA、セキュアな納品が不可欠です。プロジェクト設計段階からこれらをワークフローに組み込みます。

同意にもとづく収集

参加者の同意、利用目的の開示、プロジェクト固有の条件、承認済みの撮影ガイドライン

プライバシー管理

撮影制限ルール、マスキング、墨消し、機微データの除外、アクセス制御

メタデータ管理の徹底

すべてのサンプルに、タスク種別・場所・言語・デバイス・環境・時刻・参加者プロフィールを付与

多層QC

自動チェック、人によるレビュー、スーパーバイザー検証、却下判断基準、サンプル監査

監査トレイル

取得元、収集方法、承認ステータス、却下理由、品質スコア、レビュアーコメント

セキュアなデータ納品

承認済みストレージフォルダ、暗号化転送、アクセス制限、またはクライアント指定の納品ワークフロー

FAQ

よくある質問

OkayGoはフィジカルAI向けにどのようなデータサービスを提供していますか？

実世界データ収集、一人称視点動画、作業デモ、テレオペレーションログ、画像・動画アノテーション、3D点群アノテーション、QA、モデル評価用データセット構築に対応します。

ロボット用途に合わせたカスタムデータセットは作れますか？

はい。対象ロボット、タスク、環境、必要モダリティ、収録デバイス、メタデータ、同意フロー、品質基準、納品形式に合わせて、データ収集・アノテーションの運用設計を行います。

一人称視点動画や作業デモの収集に対応していますか？

はい。ヘッドマウントカメラやスマートフォンリグを使い、ピッキング、仕分け、清掃、組立、点検などの作業を一人称視点で収録できます。

インドやアジア地域でのデータ収集に対応していますか？

はい。インドを中心に、日本・ASEANを含む複数地域で、言語、生活環境、作業環境、デバイス差を反映したデータ収集に対応します。

アノテーションや3D点群ラベリングにも対応できますか？

はい。画像、動画、3D点群、センサーデータ、作業ログに対して、物体検出、セグメンテーション、行動ラベル、成功・失敗ラベル、メタデータ付与に対応します。

VLAやロボット基盤モデル向けの評価データセットは作れますか？

はい。認識、判断、動作、タスク成功率、例外対応、失敗ケースを評価するためのデータセットやレビューワークフローを設計できます。

データ品質はどのように担保しますか？

各プロジェクトで、チームトレーニング、SOP、サンプルレビュー、スーパーバイザー検証、重複チェック、メタデータ確認、却下・再作業ルール、QAレポートを運用します。

同意管理やプライバシー対応はできますか？

はい。参加者同意、利用目的の明示、収録範囲の制限、個人情報・機微情報の除外、アクセス制御を含むデータ運用設計に対応します。

小規模なパイロットから始められますか?

はい。まずは数十〜数百サンプル規模で、収録条件、アノテーション仕様、QA基準、納品形式を検証するPoCから開始できます。

収録環境と作業者の安全はどのように確保しますか？

安全な場所、承認済みのタスク、事前説明、同意取得を前提に収録します。通行人、個人情報、機微情報が映り込まないようにし、危険な作業や不適切な環境での収録は行いません。

データセットはどのような形式で納品されますか？

動画、画像、ラベル、メタデータ、QAレポート、バッチサマリー、却下ログを、クライアント指定のクラウドストレージまたはデータ形式で納品します。

お問い合わせ

御社の課題をお聞かせください。

対象ロボット、タスク、必要データ、収録環境、サンプル数、品質基準、納品形式をお聞かせいただければ、PoCから継続運用まで、実行可能なデータオペレーションに落とし込みます。