FastLabel、経済産業省及びNEDOが実施する国家プロジェクト「懸賞金活用型プログラム／GENIAC-PRIZE 2026 テーマ２：人材育成 自由参加課題」に採択

FastLabel



ロボット基盤モデル及びドメイン特化のVLA（Vision-Language-Action）モデル開発を支援するFastLabel株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：鈴木健史、以下、FastLabel）は、経済産業省及び国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（以下、NEDO）が実施する懸賞金型コンテスト「NEDO懸賞金活用型プログラム／GENIAC-PRIZE 2026」テーマ2「フィジカルAIに向けた開発者育成（学生）のための公開型の基盤モデル開発」における自由参加課題として、FastLabelが提案した「データセントリックVLAモデル開発コンペ」が採択されたことをお知らせいたします。

本コンペは、ロボティクスAI開発におけるデータ収集後の後処理プロセス、即ち収集データの品質を担保しつつスケーラブルに実施するキュレーション及びラベリング修正技術の確立を目指すことを目的としています。本コンテストのスクリーニングを通過した学生個人を対象に、FastLabelが提供するロボット操作データセットをベースとして、１.データの改善（キュレーション・修正・追加）、２.モデルの学習、３.実機評価による改善、の3つのステップを繰り返し、VLAモデルの性能向上に挑戦していただきます。実機評価には、FastLabelオフィスに設置したロボットアーム「SO-ARM101」を用いて実施します。実施期間は2027年1月から2月にかけての約2.5週間を予定しており、参加者はソースコード、提出モデル、学習に用いたデータセット、取り組み内容をまとめたレポートの4点を提出します。実機評価とレポート評価をもとに審査を行い、懸賞金を授与します。

【データセントリックVLAモデル開発コンペ概要】


※上記は2026年10月30日時点の予定であり、今後変更となる可能性があります。

【今後の展望】
FastLabelは、本コンペをフィジカルAI人材育成の中核的な取り組みとして位置づけています。本コンペでは、実機評価を起点にデータのキュレーションからモデル学習、性能改善までを一通り経験することで、実行層であるVLAモデル開発とデータ品質の実践を学ぶことができ、「動くAI」までの一連の開発プロセスを体系的に習得できます。

AIロボティクス分野では、モデル設計に比べてデータの見極め・整形・改善といったデータセントリックな技法を体系的に学ぶ機会が限られています。本コンペで学んだ知見はコンペ終了後もコミュニティで継続的に共有され次の挑戦者へと引き継がれていきます。

FastLabelは今後も、データを起点にモデルを育てられる人材を一人でも多く輩出し、 次世代フィジカルAI開発者の発掘・育成を通じて、日本のAI人材基盤の強化に継続的に貢献してまいります。

【FastLabelについて】
FastLabelは、データの専門企業として、Data-Centric AI開発を支える高品質なデータの提供、データパイプライン及びデータ管理基盤の構築に取り組んでいます。 ロボティクスを含むフィジカルAI領域に注力し、各種データ収集、シミュレーション環境の構築支援、モデル開発支援、データパイプライン構築などを通じて、ロボット基盤モデルの開発に取り組む企業を幅広く支援しています。

社名：FastLabel株式会社
所在地：東京都新宿区西新宿2-6-1 新宿住友ビル24階
代表：代表取締役社長 鈴木 健史
事業内容： Data-Centric AI開発を支援する「フィジカルAI-Ready」ソリューション等の提供
URL： https://solutions.fastlabel.ai/

【本プレスリリースに関するメディアの方からのお問い合わせ】
FastLabel株式会社 コーポレート本部
pr@fastlabel.ai