# 実世界AIの未来を拓く「基盤データ」に焦点！ 日本企業の研究者が世界トップのコンピュータビジョン国際会議「ECCV 2026」でワークショップ「FOUND」を主催 - 出典: fture-scope（https://future-scope.net/） - URL: https://future-scope.net/2026/08/26/%e5%ae%9f%e4%b8%96%e7%95%8cai%e3%81%ae%e6%9c%aa%e6%9d%a5%e3%82%92%e6%8b%93%e3%81%8f%e3%80%8c%e5%9f%ba%e7%9b%a4%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%80%8d%e3%81%ab%e7%84%a6%e7%82%b9%ef%bc%81-%e6%97%a5/ - カテゴリ: テックニュース - 公開日: 2026-08-26 - 更新日: 2026-08-26 --- ## ワークショップ「FOUND」の概要と目的 「FOUND」は、近年のAI技術、特に「基盤モデル」（大量のデータで事前学習され、様々なタスクに応用可能な大規模AIモデル）の進展を踏まえつつも、実世界の課題解決に焦点を当てています。 基盤モデルはコンピュータビジョンを大きく進化させましたが、現実の産業現場では「ラストマイル」と呼ばれる課題に直面しています。これは、データの大部分がごく一部の頻繁な事象に集中し、残りの多くの事象が稀にしか発生しない「ロングテール分布」や、AIモデルが学習した環境と実際に使われる環境が異なることで性能が低下する「ドメインシフト」、さらにはプライバシー・安全性・コストといった「運用上の制約」などが原因で、AIの信頼性を確保することが難しいというものです。 これらの課題を乗り越え、実世界でAIを機能させるためには、優れたモデルだけでなく、稀だが重要なケースや現実の変動を捉えた、特定の領域に特化した高品質なデータ、すなわち「基盤データ（Foundation Data）」が不可欠です。「FOUND」ワークショップは、「基盤データの創出」と「実世界への技術移転」を二つの柱とし、特に「Physical AI」（ロボットなど物理的な身体を持つシステムを制御するAI）と「World Models」（現実世界をシミュレーションし、予測するAIモデル）を重点テーマとして議論を深めます。 ### 開催情報 - **正式名**: The 2nd Workshop on Foundation Data for Industrial Tech Transfer (FOUND) - **開催日程**: 2026年9月9日（水） - **会場**: Malmö Arena and Malmömässan（スウェーデン・マルメ） - **URL**: [https://eccv2026-found-workshop.limitlab.xyz/](https://eccv2026-found-workshop.limitlab.xyz/) ### 主なテーマ このワークショップでは、以下のテーマを中心に議論が行われます。 - **非インターネット／ドメイン固有領域における基盤データの収集・キュレーション・ラベリング**: インターネット上に少ない、特定の分野（製造業など）の専門的なデータを集め、整理し、AIが学習できるように準備する技術。 - **ドメインに根ざしたデータのための自己教師あり・半教師あり・弱教師あり学習**: 少ない手作業でのラベル付け（正解データ）でAIを効率的に学習させる方法。 - **ドメインギャップを埋め、希少なコーナーケースを網羅する合成・シミュレーションデータ**: 現実世界では集めにくい、珍しい状況のデータをコンピューターで作り出し、AIの学習に活用する技術。 - **産業実装におけるドメインシフト・OOD・ロングテール分布へのロバスト性**: AIモデルが学習したデータの範囲外のデータ（OOD）や、学習時と異なる環境（ドメインシフト）、稀なデータが多い状況（ロングテール分布）でも、AIが安定して機能する（ロバスト性）技術。 - **Physical AIとWorld Models：身体性を持つシステムやインタラクティブなシステムのためのデータと転移戦略**: ロボットなど、物理的な身体を持つAIや、人間と対話するAIが現実世界で動くためのデータ活用法や学習戦略。 - **実世界AIに向けた、実装に整合した評価プロトコルと責任あるデータガバナンス**: 現実世界でAIを使う際の、公平で信頼性の高い評価方法と、データの適切な管理・運用体制。 ### 招待講演者 世界的に著名な研究者たちが招待講演者として参加します。 - Iro Armeni 氏（Stanford University） - Marc Pollefeys 氏（ETH Zurich / Microsoft Mixed Reality and AI Lab） - Amir Bar 氏（Imperial College London / AMI Labs） - Anastasia Varava 氏（SEBx / Link） ## ワークショップ採択の背景とスポンサー 「FOUND」ワークショップは、AI技術のより広い産業界への応用を目指し、ドメイン特化の基盤データ構築と各分野の固有課題解決をアカデミアと連携して議論する場として、2025年のICCV（ホノルル）で第1回が開催されました。初回は日本企業を中心に協賛を得て盛況に終わり、産業界とアカデミアの接点としての手応えを確かなものにしました。第2回となる今回は、近年注目が高まるPhysical AIやWorld Modelsといった、実世界への技術移転に直結するテーマに焦点を当てた構成となっています。これは研究段階の取り組みであり、今後の社会実装に向けた議論が期待されます。 今回のワークショップは、以下の3社がスポンサーを務めます。 - キャディ株式会社 - Sansan株式会社 - SB Intuitions株式会社 ## オーガナイザーの紹介 本ワークショップは、産業界とアカデミアをまたぐ国際研究コミュニティLIMIT.Labを母体に運営されています。オーガナイザーには、キャディ・SB Intuitions・LINEヤフー・Sansanの研究者に加え、産業技術総合研究所（AIST）、東京大学、Ericsson、Qualcomm AI Research、Woven by Toyota、Google Researchの研究者が名を連ね、国内外の産学連携で運営にあたります。 ### 福原 吉博 氏（キャディ株式会社 シニアリサーチエンジニア／産業技術総合研究所（AIST）特定フェロー） ![福原 吉博氏](/wp-content/uploads/2026/08/1bf744e2058930f42a7a33891786ecd8.webp) 福原氏は、製造業において既存の汎用的なデータやモデルだけでは解決できない課題が数多く存在すると指摘しています。特に、図面やCADデータといった実務で使用されるデータがインターネット上にほとんど存在しないため、汎用的なアプローチがそのまま通用しない状況にあるとのことです。キャディのリサーチチームでは、こうした専門領域での研究開発に取り組んでおり、「FOUND」は、実問題に向き合う研究者とアカデミアの研究者が同じテーブルで議論できる貴重な場になると述べています。これは、研究段階の課題解決に向けた重要な取り組みです。 ### 大竹 ひな 氏（Sansan株式会社 研究開発部 Automationグループ 機械学習エンジニア） ![大竹 ひな氏](/wp-content/uploads/2026/08/a0b6fc824e75309db4384b2efd0f95d2.webp) 大竹氏は、Sansanが提供する名刺OCR（画像中の文字を認識し、デジタルデータに変換する技術）の研究開発に携わっています。ビジネス文書は、固有の語彙やレイアウト、日常では稀な漢字を多く含むため、汎用的なOCRやVLM（画像とテキストの両方を理解し、関連付けるAIモデル）では正確な読み取りが難しいという課題があります。そのため、その領域に特化したモデルが求められます。「FOUND」が主題とする汎用データと産業データの分布のギャップや基盤データの重要性は、Sansanが日々向き合う課題そのものであり、アカデミアと産業界の協働が深まることを期待しています。これは、すでに実用化されている技術のさらなる精度向上を目指す研究です。 ### 山口 晃一郎 氏（SB Intuitions株式会社 Principal Research Scientist） ![山口 晃一郎氏](/wp-content/uploads/2026/08/0bbfd619dbb4d0b018392ba8fb5431c5.webp) 山口氏は、Webスケールのデータを活用した生成AI技術が各産業に革新をもたらす一方で、Physical AI領域では現実空間のデータ不足が大きな課題であると述べています。SB IntuitionsのPhysical AI部では、この課題解決に向けて、3次元データの生成やシミュレーション環境、World Modelの構築に取り組んでいます。しかし、データの規模や品質、学習・評価手法の確立など、依然として多くの研究段階の課題が残されています。「FOUND」ワークショップは、これらの課題解決に向けた最新の研究成果や今後の方向性を共有し、グローバルな研究者間の連携を通じてPhysical AIの社会実装が加速することに期待を寄せています。 ### 北田 俊輔 氏（LINEヤフー株式会社） ![北田 俊輔氏](/wp-content/uploads/2026/08/3c56bc4060a5c070e6e5ec2eea290dbf.webp) 北田氏は、ChatGPTや画像生成AIなどの「基盤モデル」が注目を集める中で、その性能や信頼性を根底から支える「基盤データ」の重要性が一層高まっていると強調しています。LINEヤフーでもAIの研究開発やサービスへの活用を進める中で、データの質や多様性がモデルの価値を大きく左右することを日々実感しているとのことです。「FOUND」を通じて、これまでモデル開発の前提として扱われがちだったデータそのものに光を当て、Foundation Dataという視点から次世代のAI研究を考える契機を作りたいと考えています。これは、実用化されているサービスにおけるAIの価値をさらに高めるための研究です。 ## 今後の展望 今回ワークショップを主催する4社は今後も、CVPR 2026（VGI・BigMACワークショップ）をはじめとする主要国際会議での継続的な貢献を通じて、コンピュータビジョン分野の最前線を日本からリードしていくことが期待されます。 ## 関連企業情報 ### キャディ株式会社 「物的イノベーションを10倍加速する」をビジョンとするグローバルスタートアップです。製造業のバリューチェーン上に散在するあらゆるデータをAIで解析・構造化し、活用できるデータ基盤「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を提供しています。累計資金調達額は257.3億円に上ります。 [https://caddi.com/ja-jp/company/](https://caddi.com/ja-jp/company/) ### SB Intuitions株式会社 ソフトバンクの子会社として、日本語に強い国産生成AI「Sarashina」シリーズを核に研究開発を進めています。国内最大規模の計算基盤と国内データセンターでの厳格なデータ管理を強みに、言語モデルや視覚言語モデル、音声モデルなど幅広い生成AI技術を開発し、Physical AI領域の研究開発にも取り組んでいます。 [https://www.sbintuitions.co.jp/](https://www.sbintuitions.co.jp/) ### LINEヤフー株式会社 2023年10月にLINE株式会社やヤフー株式会社などのグループ会社再編を経て誕生した、日本最大級のテックカンパニーです。「WOW Our Users!」をミッションに掲げ、検索・ポータル、eコマース、メッセンジャー、広告など、多様な領域で事業を展開しています。 [https://www.lycorp.co.jp/ja/](https://www.lycorp.co.jp/ja/)