東京大学発フィジカルAI企業「株式会社commissure」、フィジカルAIのデータ収集デバイスを比較できる「Awesome-UMI」を公開　CTO堀江新（@ArataHorie）が制作を主導

論文、GitHub、製品情報を集約。触覚センサー、双腕対応、商用化段階など9項目で絞り込み可能

株式会社commissure

2026年8月27日 10時10分

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）は、フィジカルAIの研究開発や事業開発に携わる企業・研究機関向けに、模倣学習用データ収集デバイスの比較サイト「Awesome-UMI」を公開しました。

Awesome-UMIでは、UMI（Universal Manipulation Interface）スタイルのデバイスを、触覚センサー、双腕対応、姿勢トラッキング、商用化段階など9項目で絞り込めます。各デバイスの論文、GitHub、製品ページにも直接アクセスできます。

Awesome-UMIを見る：https://commissure-inc.github.io/Awesome-UMI/

■ フィジカルAIの情報収集における課題

フィジカルAIの開発では、ロボットに作業を学習させるため、人による作業の実演データを収集します。その第一歩となるのが、作業内容や取得したいデータに適した収集デバイスの選定です。

しかし、模倣学習に用いるデバイスの情報は、論文や研究プロジェクト、GitHub、企業の製品ページなどに分散しています。触覚データを取得できるか。双腕操作に対応しているか。実際に購入できるか。ソースコードは公開されているか。こうした条件を横断的に比較するには、複数の一次情報を一つずつ確認し、整理する必要があります。

この情報収集の負担は、研究者だけの問題ではありません。これからフィジカルAIの事業開発や導入検討に取り組む企業にとっても、自社の用途に適した候補を見つけ、比較検討を始めるまでのハードルとなっています。

■ 本企画の原点

「Awesome-UMI』は、CTO堀江自身の経験から生まれました。

フィジカルAIでの事業展開として、UMIを使ったデータ収集を検討し、触覚センサーを含む候補デバイスを調べた際、必要な情報が各所に散らばっており、全体像をつかむだけでも多くの時間がかかりました。

調査に費やす時間を減らし、研究者や事業開発担当者が実験や検証へ早く進めるようにしたい。

そこでcommissureは、公開情報を共通項目で整理し、比較結果から一次情報までたどれるカタログを制作しました。

掲載情報はオープンに公開し、未掲載デバイスの追加や既存情報の修正もGitHubから提案できます。利用者からの提案を取り込みながら、変化の速い分野の情報を更新していきます。

■ Awesome-UMIの主な機能

利用者は、用途に合う候補を短時間で洗い出し、技術検証、購入検討、開発パートナーとの協議に必要な情報をそろえられます。

掲載デバイスと関連データセットを一覧で確認
形態、触覚センサー、力覚センサー、姿勢トラッキング、双腕対応、ライセンス、開発国・地域、商用化段階、初出年の9項目で絞り込み
論文、プロジェクトページ、GitHub、製品ページなどの一次情報へ直接アクセス
GitHubから未掲載デバイスの追加や既存情報の修正を提案
コードはMIT License、カタログデータはCC BY 4.0で公開

■ 製作者、CTO堀江新の紹介

堀江新（株式会社commissure 代表取締役CTO／博士（工学））

略歴/コメント

東京大学の稲見研究室で触覚・身体情報学を研究し、博士（工学）を取得。触覚領域において、国内外の学会で発表した実績を有する。

現在では、企業との共同研究にも携わり、その知見をフィジカルAIの事業開発を通じて、触覚技術の社会実装を目指している。

「私自身、UMIによる模倣学習データ取得を検討した際に、デバイスの情報があちこちに散らばっており、どのデバイスで何を計測できるのかを見比べるだけでも相当な時間がかかりました。
同じ調査を多くの研究者や企業が繰り返すより、見つけた情報をオープンに共有した方が、この分野の研究開発の裾野を広げることに繋がると考えています。
Awesome-UMIが調査にかかる時間を減らし、実験や検証を始めるきっかけになることを願っています。」