APTO Physical AI Data Factory

APTO Physical AI Data Factory｜株式会社APTO

ロボットの動作学習に必要なデータ収集・品質管理・評価を支援する。

ロボットの動作・環境・センサーデータの収集から、品質管理、VLAの追加学習、強化学習、評価までを扱います。テレオペレーションや現場計測、シミュレーションから実環境への適用を案内しています。評価メニューではタスク成功率とモデルの安全性を扱い、データ収集から評価までを管理する基盤も紹介しています。

支援内容・データ基盤：ロボット学習用データの収集・整備・品質管理を支援。／確認 2026-09-15／https://apto.co.jp/robotics/

支援内容・学習と評価：VLA追加学習・強化学習とベンチマーク評価を扱う。／確認 2026-09-15／https://apto.co.jp/robotics/

評価の対象・成功率と安全性：タスク成功率のベンチマーク、モデル安全性評価、データ影響度の分析を案内。／確認 2026-09-15／https://apto.co.jp/robotics/

工程管理・収集から評価まで：収集、アノテーション、学習、評価をつなぐData Pipeline Platformを紹介。／確認 2026-09-15／https://apto.co.jp/robotics/

対象：ロボット学習の評価を依頼し、人の介入があった試行と自律完了を区別したい研究・開発担当者。。形式：AI開発・実装支援。言語：日本語の公式説明を確認。対応言語は製品・契約範囲に応じて確認。。利用条件：公式窓口で利用料金・導入条件を確認。

確認事項（編集部）：ここで示すのは評価記録の準備です。実機の操作・安全設計を代替しません。対象機種、モデル、シミュレーションとの差、実施範囲と検査責任を提供元と確認します。

出典：株式会社APTO「APTO — Physical AI Data Factory | VLA・データ収集・安全性評価」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://apto.co.jp/robotics/

人が途中で助けた試行を、自律動作の成功に混ぜず評価したい

編集部の整理 · 2026-09-15

対象物を人が置き直した、操作を引き継いだ、停止してやり直した場合、最終的に作業が完了しても自律動作の成功とは同じ意味になりません。成功条件と介入の定義を先に決め、試行の開始から終了まで記録します。タスク完了の割合だけで安全性を評価せず、接触や停止理由も別に扱います。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 一試行の範囲を定義する：開始状態、対象物、終了条件、制限時間と試行IDを決めます。人による初期設定と、試行中の介入を分けて記録する形式を相談します。

2. 結果と介入を別々に残す：自律完了、介入後の完了、未完了、停止を区別します。映像・センサーログ・モデル版を対応させ、停止ややり直しの理由も保存する計画を作ります。

3. 評価担当と利用条件を合意する：実験環境、実機での評価を行う担当、実施条件と中止判断を確認します。モデル更新後は同じ条件で再評価し、追加条件の結果を区別します。

ここで示すのは評価記録の準備です。実機の操作・安全設計を代替しません。対象機種、モデル、シミュレーションとの差、実施範囲と検査責任を提供元と確認します。