アクシス・ロボティクス、1200万ドルをシード調達　フィジカルAIデータ事業拡大

フィジカルAI向けデータ基盤を手がけるアクシス・ロボティクス（Axis Robotics）が1200万ドルのシード投資を調達した。

アクシス・ロボティクスは7月27日、Hack VCが主導したシードラウンドで1200万ドルを調達したと発表した。出資にはノマド・キャピタル（Nomad Capital）、パイ・ネットワーク（Pi Network）、10Kベンチャーズ（10K Ventures）のほか、複数のエンジェル投資家が参加した。調達資金は、ロボット人工知能（AI）の学習に必要なデータ生成技術の高度化と、グローバルデータネットワークの拡大に充てる。

同社が構築を進めるフィジカルAIでは、大規模言語モデル（LLM）と異なり、実際のロボットが学習できる高品質データを大量に確保しにくいという課題がある。多様な作業環境やロボットの形状を反映したデータが不足しているため、データ構築にかかるコストと時間が性能を左右する重要な要素になっている。

アクシス・ロボティクスは、データの生成から収集、学習、改善までを一つのプラットフォームで担う「コンパウンディング・データ・エンジン」を開発している。ブラウザーベースの遠隔データ収集プラットフォームとモバイルデータ収集システムを通じ、世界中の参加者がロボット学習データを生成できるよう支援する。現在は10万人超のグローバルなデータ貢献者が参加しており、毎月1200時間超のシミュレーションデータと2万時間超の実環境データを確保している。

技術面の成果も公開した。シミュレーション用データセット「Sim Dataset V1」は、ロボット性能評価ベンチマークのLibero Plusで、既存のPi0.5ベースラインに比べ全体の成功率を12.9ポイント高めた。

事業化も加速している。現在はブースター・ロボティクス（Booster Robotics）、マニコア・テック（ManiCore Tech）、ピジョン・ロボティクス（Pigeon Robotics）、デクスマル（Dexmal）、ロータス（Lotus）、ジーリー・オート（Geely Auto）などと協力し、ロボットメーカーやフィジカルAI企業にカスタム学習データを供給している。9月には「Sim Dataset V2」、11月には「DAgger Dataset」を順次公開する予定だ。

創業者のクリス・ファン氏は「フィジカルAIの競争力は、モデルよりもデータをどれだけ速く蓄積し、改善できるかにかかっている」と述べた。さらに「グローバルデータネットワークとコンパウンディング・データ・エンジンを基盤に、汎用ロボット知能の実現に必要なデータインフラを構築していく」と強調した。