📦 製品の詳細
ソフトウエア
ジールスのOmakase Zen（ロボットの動作の学習基盤） Omakase Zen
ジールスが人型ロボットD1のために作った、腕で物を扱う動作の人工知能 (AI) の学習基盤とモデル群。現場で集めた実演のデータで学習させ、仮想の現場で評価してから実機に配る。現場で集めた約1万5,000件の実演のデータを土台にする (会社発表)。外部への単体の販売は公表されていない。
詳細解説
- 位置づけ
- データの基盤・シミュレーション・その上で学習するモデル群をまとめてZenと呼ぶ。「現場で動かす、データを集める、学習する、検証する、再び現場で動かす」の流れを速く安全に回すための仕組みとジールスは説明する omakaserobotics.ai
- 始まり
- 2026年6月、双腕ロボットGalaxea R1 Proで軽量物の搬送と採血の準備 (物品の認識・保持・配置) を試し、そのためにZenを開発した omakaserobotics.ai
- 現場の実績
- 2026年8〜9月に病院1か所・介護施設2か所でD1を動かし、案内は161回のうち158回、軽量物の運搬は83回のうち81回成功した。転倒と人への接触は0 (会社発表) omakaserobotics.ai
- データ処理の高速化
- アマゾン ウェブ サービス ジャパン (AWSジャパン) のフィジカルAIの開発支援の制度 (2026年3〜8月、51社を採択) の支援で、データの変換を従来の10倍の速さにした omakaserobotics.ai
- 外部の基盤モデル
- 米フィジカル・インテリジェンスの基盤モデルに97回分の実演をD1向けに追加で学習させ、特定の検証条件でお茶を注ぐ動作に10回とも成功した。別のD1でもカメラの調整なしで動いた (2026年10月13日・会社発表) omakaserobotics.ai
- 新しい基盤モデル
- フィジカル・インテリジェンスの最新の基盤モデルπ0.7のD1向けの追加学習も進めている (2026年10月13日・会社発表) omakaserobotics.ai
🏭 製造工場
この製品を作る工場と、それぞれの役割。会社の発表・有価証券報告書・官公庁の資料で確かめた拠点だけを載せた。
| 工場 | 所在地 | 役割 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|---|
| 工場はない (ソフト) | 東京都渋谷区 (本社)・米サンフランシスコ | AWSジャパンの支援でデータ処理の仕組みを作った。学習に使う計算資源の量は公表されていない | omakaserobotics.ai | |
| 研究の人材 | 米サンフランシスコ | 腕の動作とOmakase Zenの研究者をサンフランシスコで募集している | omakaserobotics.ai |
⚙️ 技術・仕組み
どう動くか。方式・構造・制御・材料を、会社の技術資料と特許・論文で確かめた範囲で書いた。
- データの集め方
- 遠隔操作で、D1が3視点のカメラ映像・全関節の状態・指令値を時刻をそろえて記録し、現場からクラウドへ直接送る。手に持つ収集用の道具も使う omakaserobotics.ai
- 失敗からの補正
- ロボットが学習データから外れて作業を終えられない場面で、人が直した動作を集めて学習に加える手法 (DAgger) をとる omakaserobotics.ai
- 記録の管理
- 収録・品質検査・学習用データへの変換・人の確認・学習・評価を一続きの記録として残し、どのモデルがどの現場のどの収録から作られたかをたどれる omakaserobotics.ai
- 現場のデジタルツイン
- 実機の収録をエヌビディアのシミュレーターIsaac Sim上に仮想の現場として再現し、学習したモデルを動かして成否を自動で判定する。実機で数時間かかった評価が1試行約1分半で済む omakaserobotics.ai
- 仮想の学習
- Isaac Labで8,192の環境を並べて強化学習させた。物を取って置く動作の成功率は99.2%だった (右腕だけ・シミュレーション内・512試行) omakaserobotics.ai
- モデル群
- 大規模な視覚・言語・行動モデル (VLA) をD1向けに追加学習させたモデルと、1つの現場・1つの作業向けに数百本の実演から数時間で学習させる軽いモデルの2つを持つ。軽いモデルは小型のGPU (画像処理半導体) で毎秒30回以上動く omakaserobotics.ai
主要諸元
| 項目 | 値 | 出所 |
|---|---|---|
| 現場データ | 約1万5,000件の実演 (会社発表) | omakaserobotics.ai |
| 公開データの取り込み | 商用に使える許諾 (Apache-2.0・CC BY 4.0) の両腕ロボットのデータ約1,300時間分を、D1の関節に合わせて変換する工程につないだ | omakaserobotics.ai |
| 現場のばらつき | 同じ配茶でも置き方などの環境が変わっただけで、つかむ成功率が初日の100%から翌日に52%へ下がった | omakaserobotics.ai |
| 仮想の現場での評価 | 視覚・言語・行動モデルは5回の試行で、つかむ動作に4回、持ち上げに4回、注ぐ動作に3回成功した | omakaserobotics.ai |
🔩 各部品と部品メーカー
部品は諸元表と発表で存在を確かめたものを並べ、メーカーは会社か部品メーカーの発表、有価証券報告書、分解調査の報道で供給元を確かめられたときだけ社名を書いた。確かめられない部品は「公表されていない」。載っていない会社は「関与していない」ではなく「公表資料で確かめられていない」。確度 A は会社の一次資料、B は報道。
| 部品 | 品名・型式 | メーカー | 銘柄 | 国・製造拠点 | 根拠 |
|---|---|---|---|---|---|
| シミュレーター | Isaac Sim・Isaac Lab ソフト。米ナスダック市場に上場 |
エヌビディア | — | 米国 公表されていない |
Omakase Zenの技術解説 A |
| クラウドの基盤 | AWS 親会社のアマゾン・ドット・コムは米ナスダック市場に上場 |
アマゾン ウェブ サービス AWSジャパン |
— | 米国 公表されていない |
AWSジャパンの制度の成果発表 A |
| ロボットの基盤モデル | Pi API (フィジカル・インテリジェンスの基盤モデルの追加学習) 未上場。π0.7のD1向けの追加学習は進行中 |
フィジカル・インテリジェンス | — | 米国 公表されていない |
D1を先行利用の事例として紹介した会社発表 A |
🔗 部品製造サプライチェーン
材料から部品・組み立て・販売までを、上流から下流の順に並べた。
- 1データの収集D1が病院・介護施設と、現場を再現した自社の拠点で実演データを集める企業: ジールス
- 2人手の確保タイミーと、ロボットの学習用データを集める短時間の仕事の設計を検討する企業: タイミー
- 3学習と評価自社のデータの記録の仕組みの上で学習させ、エヌビディアのシミュレーターで評価する。基盤モデルの一部はフィジカル・インテリジェンスの計算基盤で追加学習させた企業: ジールス・エヌビディア・フィジカル・インテリジェンス
🏗️ 製造ライン
工場の中でこの製品がどう作られるか。工程の順に、ラインの構成・設備・自動化・検査・生産能力を、会社の発表と工場見学の記録で確かめた範囲で書いた。
- 1学習の流れ収録から品質検査・変換・人の確認・学習・仮想の現場での評価を経て、基準に満たないモデルは実機に載せる前に外す設備・企業: ジールス
💴 販売価格
| 型番・グレード | 税込価格 (円) | 時点 | 出所 |
|---|---|---|---|
| 単体 | 公表されていない | 2026-11-12 | omakaserobotics.ai |
🛒 購入方法
| 経路 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| D1を通じて | Zenで学習させたモデルをD1に配る。外部の企業に単体で売る経路は公表されていない | omakaserobotics.ai |
🛠️ アフターサービス・保守サービス
| 項目 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| モデルの更新 | 現場で稼働して集めたデータで改善したモデルを、再びD1に配る | omakaserobotics.ai |
🌏 海外輸出
| 仕向け地 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 公表されていない | 海外での提供は公表されていない。輸出規制の対象かどうかも公表されていない | omakaserobotics.ai |
💰 金額
| 項目 | 値 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|
| 単体の料金 | 公表されていない | omakaserobotics.ai |
解析 — 部品・製造・販売の特徴
ジールスはロボットの競争力を、現場のデータをどれだけ速く学習に生かせるかに置く。Zenはそのための仕組みだ。ジールス自身が、同じ配茶でも置き方が変わるとつかむ成功率が100%から52%に落ちたと公表した。学習した場所の外で動きが崩れる問題に、現場のデータを素早く学習に戻すことで対処する考え方だ。仮想の現場での99.2%は右腕だけのシミュレーションの値で、実機の成績ではない。基盤モデルには米フィジカル・インテリジェンスの技術を使い、計算はAWSとエヌビディアのソフトに頼る。自前の部分は、データの集め方と記録の管理、評価の仕組みにある。D1の台数が増えるほど集まるデータも増えるので、出荷台数がZenの伸びを左右する。タイミーと組んで人手でデータを集める仕事を設計するのも、同じ狙いに沿う。
公表されていないこと
- 学習に使う計算資源の量と費用
- Zenを外部に提供する予定の有無
- 2か所目の介護施設の名前
出所
- Omakase Zen 技術解説 (2026-11-12)
- D1を病院へ初投入 (重工大須病院) (2026-08-28)
- AWSジャパン「フィジカルAI開発支援プログラム」最終成果発表会 (2026-08-31)
- 米Physical Intelligence、Pi APIの先行利用事例としてD1を紹介 (2026-10-13)
- D1の出荷を10月1日より開始 (2026-10-01)
- D1 採用情報 (2026-11-12)
- タイミーと共創パートナーシップを締結 (2026-08-27)
出所との照合日: 2026年11月12日。数字は出所の書類のまま。株価・時価総額は扱わない。
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