commissure、『Physical AIの模倣学習を加速するアドオン型触覚統合プラットフォーム』がNEDO「NEP躍進コース3000」に採択

株式会社commissure
人の作業とロボットを触覚データでつなぐ技術を開発。UMIデバイスによるデータ取得からフィジカルAIの現場導入へ




株式会社commissure（本社：東京都目黒区、代表取締役：溝橋正輝／堀江新、以下「commissure」）は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が実施する2026年度「ディープテック分野での人材発掘・起業家育成事業（NEP）」の「躍進コース3000」に採択されました。

本事業では、人が作業を実演してデータを集める機器（UMIデバイス）と、学習した動作を実行するロボットの双方に取り付けられる触覚モジュール、およびそのデータを学習に利用するソフトウェアを開発します。狙いは、人が機器を使って物を扱う際の圧力や接触状態を記録し、ロボットが作業を学ぶために利用できるようにすることです。

commissureは今回の研究開発を、UMIによる現場データの取得、ロボットの学習・実機検証、企業への導入支援につなげます。東京大学で培った触覚・身体情報学の知見を、人手不足や技能継承といった社会課題の解決に生かし、フィジカルAI領域での事業拡大に取り組みます。

■ 研究開発の背景と特長

部品を差し込む、コネクターを接続する、ケーブルを扱う。こうした作業で人は、目で位置を確認すると同時に、手に伝わる抵抗や接触の変化を手がかりに力加減を調整しています。ロボットが同じ作業を学ぶ際にも、映像や動きに加えて接触状態を学習データとして扱うことが、本事業の出発点です。

触覚を活用するには、センサーを取り付けるだけでなく、映像や動作との時刻合わせ、データ形式の整理、学習ソフトウェアへの接続が求められます。人の実演から集めた触覚データと、ロボット側で取得する触覚データを対応させることも課題です。

commissureの研究開発は、この収集側と実行側を共通の触覚データでつなぐことに焦点を当てています。既存機器への後付けを想定した小型モジュールとソフトウェアを一体で開発し、研究者や企業が触覚を使ったデータ収集・学習を始める際の作業負担を減らします。

さらに、公開可能なデータセット、学習済みモデル、データ仕様を研究コミュニティへ共有する計画です。第三者が再現・比較できる環境を整え、触覚を取り入れたロボット学習の研究と実用化を後押しします。

■ NEDO「NEP躍進コース3000」の概要

NEP（NEDO Entrepreneurs Program）は、NEDOが実施する、創業前から創業初期の起業家候補人材の育成・支援を目的とした事業です。躍進コースは、ディープテック分野の具体的な技術シーズとビジネスモデルを持つ事業者を対象に、事業化可能性の調査や研究開発、実証を支援します。

「躍進コース3000」は、補助対象費用3,000万円以内、補助率1／1、事業期間12カ月以内の制度です。資金面の支援に加え、事業化支援の専門家であるカタライザーによる助言、研修、経理支援を通じて、技術の事業化と事業の拡大を支えます。

※上記の金額・補助率・期間は2026年度の制度概要です。当社への交付決定額を示すものではありません。
制度の詳細：NEDO 2026年度公募情報／NEP躍進コース

■ 本事業で開発する技術

本事業では、触覚データの収集からロボット学習までを扱う、次のハードウェアとソフトウェアの開発を計画しています。
触覚モジュール「HaptoAtom」
ロボットの指先と、UMIデバイスの指先に後付けできる、薄型・軽量の触覚モジュールです。接触面の圧力分布を捉え、収集側と実行側で共通の読み出し方式・データ形式を使う構成を目指します。既存のデバイス構成の変更を最小限にとどめ、アドオンで触覚センシングを実現します。
統合ソフトウェア「HaptoConnect」
触覚データを映像や動作データと時刻同期し、ロボット学習に使える形にするソフトウェアです。UMI方式でのデータ収集に対応し、学習フレームワーク「LeRobot」やシミュレータ「Isaac Sim」への出力・接続を通じて、データ取得から学習・評価までの手順を整えます。

検証対象として想定しているのは、差し込みやコネクターの接続など、ワイヤーハーネスに関わる作業です。触覚情報の有無による学習結果の比較や、研究機関での試験導入を通じて、実際の使いやすさと作業への適用可能性を確かめます。

※HaptoAtomおよびHaptoConnectは本事業の開発計画上の名称です。製品仕様、提供時期、販売条件は開発・検証の進捗に応じて案内します。

■ UMIデータ取得から現場導入への事業展開

commissureは、人の作業を携帯型デバイスで記録し、ロボット学習や導入検討に利用できるデータへ加工する「UMIデータ取得サービス」を発表しています。UMI（Universal Manipulation Interface）は、カメラを備えた手持ち型グリッパーを用いて、人の作業の実演からデータを収集する仕組みです。

今後は、本事業で開発する触覚技術をUMIによるデータ取得へ組み合わせ、接触や力加減が作業結果を左右する工程へ対応範囲を広げます。目指すのは、現場ごとに対象作業と成功条件を定め、データの収集・加工・品質評価から、モデルの学習、ロボットでの実機検証までを一貫して支援できる体制です。

研究開発にとどまらず、企業向けのフィジカルAI研修、技術設計、導入支援までを提供するのがcommissureの事業です。製造現場の反復作業や熟練者の技能を具体的な検証対象とし、研究成果を現場で使える製品・サービスへ育てることで、働き手の不足や技能継承の課題に応える事業を広げてまいります。

現場データの取り扱いは顧客と合意した範囲に限定し、研究用に公開するデータとは区別します。データ取得や触覚技術の活用、共同での実証に関するご相談は、下記フォームからお問い合わせください。

お問い合わせフォーム

■ 創業者コメント

溝橋 正輝（株式会社commissure 代表取締役CEO）


コメント「私たちは、研究で培った触覚技術を、現場で働く人や事業を支える技術に育てたいと考えています。大切なのは、技術を開発するだけでなく、人手不足や技能継承に悩む現場で、ロボットが一つでも作業を担えるようにすることです。今回の採択を契機に、UMIによるデータ取得から学習・実機検証までをつなぎ、企業の皆さまと具体的な現場での実証を重ねていきます。研究成果を製品・サービスとして届ける機会を増やし、フィジカルAI領域での事業拡大に取り組みます。」
略歴
野村證券、サイバーエージェント、セールスフォース・ジャパンを経て、2020年にH.R.I代表取締役に就任。2023年1月に堀江新とcommissureを創業し、代表取締役CEOを務めています。



堀江 新（株式会社commissure 代表取締役CTO／博士（工学））


コメント「人は物に触れたときの抵抗や接触の変化を感じながら、手の動かし方や力加減を調整しています。そういった触覚情報を、UMIで人の実演から集めるとともに、ロボットが実行するときに扱える必要があります。本プロジェクトではそのための触覚モジュールと、学習につなぐソフトウェアを一緒に開発します。研究者や企業が触覚を取り入れた実験を始めやすい環境を整え、公開できる成果をコミュニティと共有しながら、現場の作業に役立つ技術へと磨いていきます。」
略歴
1993年、福島県福島市生まれ。博士（工学）。東京大学先端学際工学専攻にて身体性の理解に基づいた触覚提示手法の研究や企業との共同研究を主導した。学術振興会特別研究員DC2を経て、JST ACT-X研究代表として研究を推進。東京大学先端科学技術研究センター特任助教に着任し、2023年1月に溝橋正輝と(株)commissureを創業、代表取締役CTOを務める。現在は慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科にて特任講師を兼務し、研究プロジェクトを推進。身体性と触覚の工学的実装を核とし、Physical AIの領域で研究開発と社会実装に取り組む。

■ 会社概要

株式会社commissureは、東京大学で培われた触覚・身体情報学の研究を基盤に、ロボティクスとフィジカルAIの社会実装に取り組むスタートアップです。

提供内容として、独自カリキュラムによる人材育成、要件に合わせた技術設計、現場での触覚データ取得、現場環境に合わせた実装まで、企業や研究機関の課題と段階に応じ、開発から導入まで幅広く支援しています。

commissure公式サイト：公式サイト
本リリースに関するお問い合わせ：お問い合わせフォーム

■ 直近のリリース情報（フィジカルAI）

2026年8月31日：「Tokyo Physical AI Summit」にcommissure CTO 堀江新（@ArataHorie）が登壇
2026年8月28日：人の作業をロボット学習用データに変える「UMIデータ取得サービス」の提供開始
2026年8月27日：フィジカルAIのデータ収集デバイスを比較できる「Awesome-UMI」の公開
2026年8月25日：法人向け「フィジカルAI研修」の提供開始