フィジカルAIを理解しながら、手元でPDCAを回せるサービス

Physical AI Canvas

ノーコードとAIで、フィジカルAI開発を

ロボットとカメラをつないで収録し、AIが評価・タグ付け。人による確認・修正まで、ひとつの画面で行えます。現場の担当者が自社でPDCAを回し、フィジカルAI開発を内製化できます。

デモ・導入のご相談

Physical AI Canvas のパイプライン画面。ジョグパッド・ロボットアーム・カメラ2台・同期レコーダーをノードでつなぎ、ノード追加メニューを開いている

これからのフィジカルAI開発

フィジカルAIに必要なデータは、量だけでなく「質」が重要に

成功・失敗や動きの違いを評価し、学習に使うデータを見極める。そのためには、収録から評価・ラベル付けまでを一体で整える必要があります。

しかし、環境づくりには手間がかかる

開発・収録環境の準備

ロボット・カメラの接続や同期を、一から組み上げる必要がある。

評価・ラベル付け環境の準備

評価基準の設定やタグの管理など、データを整える作業にも手間がかかる。

フィジカルAIを理解しながら、手元でPDCAを回せるサービス『 Physical AI Canvas 』で

フィジカルAI開発をノーコードで

01データ収集

ノーコードで簡単にデータ収集

ロボットとカメラをつなぎ、動きと映像をまとめて収録。

02AI評価

AIが自動で評価・タグ付け

収録データをAIが評価し、タグを自動で付与。

03確認・修正

人による手直しも画面上で簡単に

映像や解析結果を確認し、評価・タグを手動で修正。

データ収集から配備までの開発フロー

01
収録
動きと映像を同期記録
02
ラベル付け
成功・失敗、品質を評価
03
データセット
条件で絞り込み・整理
04
学習
モデルを調整
05
配備
ロボットへ適用

目指すのは、現場で続けられる開発

自社でPDCAを回し、開発を内製化。

収集したデータを評価し、条件を見直して、再び収集する。現場の担当者が改善を重ね、自社の知見を開発に活かせます。