〜AI学習データ基盤の高度化を実現、100台量産・累計1万時間の現場稼働に向け社会実装を推進〜

株式会社ZEALS（所在地：東京都目黒区、代表取締役：清水正大、以下「ジールス」）は、2026年8月31日（月）、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下「AWSジャパン」）が開催した「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」の最終成果発表会に登壇し、準国産コンパクトヒューマノイド「D1」の実機展示およびデモンストレーションを実施しました。

本発表会では、日本の現場環境に適したD1の開発思想に加え、ハードウェア・ソフトウェア・AIモデルを統合した開発成果や、AWSの技術支援を通じて構築したAI学習データ基盤について発表しました。

ジールスは、今回の成果を活用し、D1の現場導入と稼働データに基づくAIモデルの継続的な改善を推進します。2026年度に掲げる100台量産・累計1万時間の現場稼働を目指し、フィジカルAIの社会実装と事業拡大に取り組んでまいります。

1．「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」について

本プログラムは、AWSジャパンが日本におけるフィジカルAIの開発・社会実装を支援するために実施した取り組みです。

2026年3月のキックオフから約6か月間、採択された51社に対して、専門家による技術支援、コスト最適化支援、コミュニティ形成、Go-To-Market支援などが提供されました。

8月31日にAWS麻布台ヒルズオフィスで開催された最終成果発表会では、13プロジェクト・14社が登壇し、それぞれの開発成果や社会実装に向けた取り組みを発表しました。

ジールスは本プログラムへの参加を通じ、ヒューマノイドのAIモデル開発に必要なデータ処理基盤の構築や学習環境の高度化に取り組み、その成果を発表しました。

2．日本の現場を起点に進化するフィジカルAIの実現へ

ジールスは、医療・介護、製造・物流、サービス業など、深刻な人手不足に直面する日本の現場こそが、フィジカルAIの社会実装と進化を加速させる重要な基盤になると考えています。

フィジカルAIの高度化には、ロボットが実際の環境で動作することで得られる現実世界データが不可欠です。人の動線や設備の配置、物品の形状、作業時の力加減など、現場ごとに異なる条件を捉え、AIモデルの学習・改善に活用していく必要があります。

一方、日本の医療・介護施設をはじめとする屋内環境では、限られた通路幅や人との近接、安全性への配慮など、ロボットの導入にあたってさまざまな条件が求められます。

こうした環境で実際に稼働し、現場データを継続的に収集できるロボットを目指して開発したのが、準国産コンパクトヒューマノイド「D1」です。

D1は、走行ベース幅約48cmのコンパクトな車輪移動型の機体に双腕構造を組み合わせ、日本の屋内環境における安全性と実用性を重視して設計されています。

ジールスは、単にロボットを現場へ届けるだけでなく、現場での稼働を通じて得られるデータをAIモデルの学習・改善に活用し、さらに高度化したロボットを再び現場へ展開する開発サイクルの確立を目指しています。

3．AWSの技術支援を通じたAI学習データ基盤の高度化

ジールスは、本プログラムの開始時点では他社製ロボットを活用したソフトウェア開発を中心に取り組んでいましたが、その後、準国産コンパクトヒューマノイド「D1」、会話や自律移動を支える統合ソフトウェア群「Omakase OS」、マニピュレーション知能基盤「Omakase Zen」の開発を進め、ハードウェア・ソフトウェア・AIモデルを一体で開発する体制を構築しました。

特に、Omakase Zenの開発では、AWSの技術支援のもと、ロボットが現場で収集したデータをAIの学習・評価に活用するためのデータ処理基盤を構築。データの分散処理や変換処理の最適化を進め、データ変換処理を従来比10倍に高速化しました。

D1の現場導入が拡大するにつれて、ロボットが取得するデータ量も増加していくことが想定されます。そのため、収集したデータを効率的に処理し、AIモデルの学習・評価につなげられる基盤の整備は、今後の事業拡大を支える重要な要素となります。

今回構築したデータ処理基盤を活用することで、現場で得られたデータを継続的に学習・評価へつなげ、改善したモデルを再びD1へ展開する開発サイクルの高度化を進めてまいります。

これにより、D1の導入拡大とAIモデルの継続的な進化を両立し、多様な業務や環境への対応力を段階的に高めていくことを目指します。

4．今後の展望｜100台量産・累計1万時間の現場稼働を通じたD1事業の拡大

ジールスは、2026年度にD1の100台量産と、実際の現場における累計1万時間の稼働を目標に掲げています。

この目標において重視しているのは、ロボットの販売台数だけでなく、実際の業務環境でどれだけ稼働し、現場データを蓄積できるかという点です。

研究開発環境では再現しきれない人や物の動き、設備の違い、想定外の状況への対応など、現場での稼働を通じて得られるデータは、AIモデルの自律性や業務対応力を高めるための重要な資産となります。

ジールスは、2026年8月26日から28日にかけて、名古屋市の重工大須病院にD1を2台投入し、3日間で延べ35時間の現場稼働を実施しました。来院者の案内、軽量物運搬、配茶補助、下膳補助、体操進行の5つの院内業務を検証し、実際の業務環境における適応可能性を確認しました。

今後は、医療・介護領域での実証をさらに進めるとともに、物流・製造・サービス業など、人手不足が課題となるさまざまな領域への展開を目指します。

また、AWSの技術支援を通じて構築したデータ基盤を活用し、現場での稼働からデータ収集、AIモデルの学習・改善、再展開までを一体で推進してまいります。

**「現場への導入が進むほどデータが蓄積され、AIモデルが進化し、さらに多くの業務に対応できるようになる」**という継続的な改善サイクルを構築することで、D1の実用性と事業としての競争力を高めていく方針です。

ジールスは、日本の現場が持つ知見とフィジカルAIの技術を掛け合わせ、人とロボットがともに働く社会の実現を目指してまいります。

関連情報

AWS公式｜「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」最終成果発表会
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-japan-physical-ai-development-support-program-results/

重工大須病院におけるD1実証実験
https://omakaserobotics.ai/news/jukoosu-poc

D1公式サイト
https://omakaserobotics.ai/