テレイグジスタンス、Physical AI Fellowship 2026 成果発表

VLAベースのシングルポリシー自律制御とNVIDIA World Model「DreamZero」の共同実装成果　を公開

テレイグジスタンス株式会社（TX）は本日、Amazon Web Services(AWS)・NVIDIA・MassRoboticsが共同推進する「Physical AI Fellowship 2026」の成果として、ヒューマノイドロボットによるVLAベースの自律動作デモと、NVIDIAのWorld Model「DreamZero」を活用した連携の成果を公開しました。テーマは「From Real Humanoid Data to Physical AI」—大規模な実環境テレオペレーションで収集したデータを基盤モデルの学習に直結させ、物理AIの実現へと繋げるパイプラインの全体像を初めて対外的に示しました。

1. シングルポリシーモデルが、コンビニのレジ袋詰めを自律実行 

今回のデモの核心は、複数のサブタスクを順番につないだものではなく、ひとつのVLAモデル（シングルポリシー）が知覚から行動までをエンドツーエンドで処理する点にあります。

デモ映像では、TXのヒューマノイドロボットが日本のコンビニのレジカウンターで、複数の商品（ペットボトル、おにぎり、お菓子など）を両腕で次々と把持し、レジ袋に詰めていく動作を披露。

「Autonomous」の表記とともに、テレオペ介入なしの完全自律動作であることを明示しています。

Physical AIにおけるシングルポリシーアプローチは、ロボットのスケールアップに向けて重要な技術的賭けです。TXはこの方向に全力を注いでいます。

2. NVIDIA 「DreamZero」による共同実装 ---リアルデータとモデル学習の橋渡し

TXが今回あわせて公開したのが、NVIDIAのWorld Model「DreamZero」を用いた共同での取り組みの成果です。TXはPhysical AI Fellowshipを通じて、NVIDIAおよびAWSのチームと実用化を見据えたDreamZeroの実装を共同で進めてきました。

DreamZeroはロボットと周囲のシーンの「未来の状態」を予測するWorld Modelです。シミュレーション環境での動作予測に加え、実環境のヒューマノイドテレオペデータからのオフライン予測を実施し、TXが実世界で収集したデータが基盤モデル学習に活かされることを実証しました

実世界のダイナミクスを理解した挙動を行うWorld Modelは、Physical AIが未知の事象に対応できる可能性を高める効果が期待されます。TXはNVIDIA・AWSのチームとともにこの研究を継続しており、ロボティクス基盤モデル開発の中核に位置づけています。

 3. 現在地と、これから解く問題 

TXは今回のデモを、完成品としてではなく「研究の現在地」として公開しています。現時点での技術課題は明確であり、それ自体がTXの次なる開発アジェンダです。

動作速度

現状の自律動作は実用速度には届いていません。デモ映像中では等倍（1x）と8倍速（8x）の両方を公開しており、スピードが次の主要課題であることを率直に示しています。模倣学習によるゆっくりとしたロボットへの教示データから、いかにロボットに最適化した実用に耐える動作速度を実現するかが技術ロードマップの最優先事項です。

モーションの滑らかさ

現在の動作出力にはぎこちなさが残っています。VLAモデルの予測した出力をどのようにロボットの最終制御に変換するか、またVLAモデル自体や学習データセットの最適な出力表現の探索など、アクション表現の設計を含めて開発を進めています。

汎化性能（Generalization）

対象物の位置が数センチ変わるだけで動作精度が落ちるケースがあります。これはデータ量・データ多様性の問題であり、スケールで解決できると考えています。ただし「どれだけのデータが必要か」は現時点では未解明であり、これ自体が重要な開発課題です。TXはロボットハードウェアの設計・製造から実際の現場でのロボットオペレーションまでを自ら実施しており、この強みを活かして独自のデータの量・多様性を追求していきます。

 ４. なぜ今、TXに入るのか 

上記の課題はすべて、世界中のトップ研究機関・企業が取り組む未踏の問題です。TXはこれらを、以下のユニークな強みで正面から解きにいっています。

•  実環境×大規模：コンビニという実商用環境で動くロボットを既に運用しており、学術ラボでは手に入らないリアルワールドデータが蓄積されている 

• フルスタック：ハードウェア・データ収集・基盤モデル・制御まで一社で持つことで、開発成果を実機にすぐ反映できる 

• インフラ：AWSを始めとした最先端のGPUクラスタによる大規模な学習の実施、NVIDIAチームと連携した IsaacSim環境を用いたシミュレーション基盤、AWS Generative AI Innovation Centerのエンジニアとの直接協業 

• フィードバックループ：NVIDIAとの共同研究DreamZeroによる世界モデル開発と実機デプロイが同じチームで回る 

「答えのある場所」ではなく、「答えをつくる場所」で働きたいエンジニア・研究者と出会いたいと思っています。

採用ポジション（募集中）

• Head of Robotics System Engineering, Humanoid Team/ ヒューマノイドロボティクスシステムエンジニアリング責任者

• VP of Robotic Foundation Model / ロボティクスAI基盤モデル責任者

• Logistics Robotics Hardware Engineer- Next Gen Products / 次世代物流ロボティクスハードウェアエンジニア

• Product Manager - Retails System / リテールシステムプロダクトマネージャー

• Engineering Manager - Store Applications / ストアアプリケーションエンジニアリングマネージャー

▶️採用詳細・応募　：https://tx-inc.com/ja/career-jp/

「今回公開するデモは、出発点です。シングルポリシーのVLAが実機で動いたことはひとつのマイルストーンですが、スピード・滑らかさ・汎化性能という三つの壁は依然として目の前にあります。これらの問いに向き合える人たちと一緒に、Physical AIの本質を解きにいきたい。」

 

　— 佐野 元紀（Telexistence 創業者 兼 CTO）

Physical AI Fellowship について 

Physical AI Fellowshipは、AWS・NVIDIA・MassRoboticsが共同推進するグローバルプログラムです。高い潜在能力を持つロボティクススタートアップが有望なプロトタイプを実世界展開へと成熟させることを支援します。2026年コホートは世界9社のみが選出されており、TXは日本企業として初の選出となりました。

 テレイグジスタンスについて 

Telexistence Inc.（テレエグジスタンス）は「世界中のあらゆる物体を一つ残らず我々の『手』で掴み取る」をミッションとするAIロボティクス企業です。ロボティクス基盤モデル・World Model・高度な操作AI・専用ハードウェアを統合したフルスタックプラットフォームを開発し、小売・物流・製造分野への知能ロボット展開を推進しています。

本件に関するお問い合わせ 

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