FastLabel、経済産業省及びNEDOが実施する国家プロジェクト「製造業データ等のAI-Ready化に関する研究開発（GENIAC）」に採択

～国内大手自動車OEMと連携し、フィジカルAIへの活用を見据えた暗黙知のAI-Ready化技術に係る研究開発を開始～

FastLabel

2026年5月15日 16時50分

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「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／製造業データ等のAI-Ready化（※1）に関する研究開発（GENIAC）（※2）」において、当社の提案「生産技能者が保有する暗黙知の構造データ化に係る技術開発及び産業汎用性の検証に関する研究開発」が、委託対象として採択されたことをお知らせします。なお、 GENIACにおいてAI-Ready化に関する公募は、今回が初めてとなります。

本事業では、国内大手自動車OEMと連携し、工場の現場技能者が保有する暗黙知（経験則による感覚的な判断、微細な動作調整等）を高品質かつ再現性の高い構造化データへ変換する汎用技術の開発・実証に取り組みます。具体的には、現場技能者の作業動画・骨格動作・視線データをラベリングし、VLM（※3）等のAIモデルや差分解析技術による暗黙知の自動検出の実現を目指します。

【応募背景】

経済・産業活動のデジタル化が進展する中、データは生産性向上やイノベーション創出の基盤となる重要な資源となっています。一方、これまでAIの性能向上を支えてきたウェブ上の公開データは学習が進みつつあり、今後は企業や組織が保有する実データ活用の重要性が一層高まっています。また、政府が策定したAI関連政策においても、高品質なデータの整備・活用は重要な柱の一つとして位置づけられています。

一方日本の根幹産業の一つである製造業では、少子高齢化を背景に深刻な生産技能者不足が見込まれており、現場技能者が長年にわたり体得してきた暗黙知が、退職と同時に消滅する構造的リスクが顕在化しています。従来のAI-Ready化の取り組みは、生産系システムデータの整備や図面・手順書を対象としたRAG（検索拡張生成）・AIエージェント化に留まっており、そもそもデータ化されていない現場の暗黙知に関しては、収集・構造化の手法そのものが確立されていません。

FastLabelは創業以来、Data-centric AI開発を支えるデータ基盤の構築をはじめとした総合ソリューションを提供し、多くの製造業各社におけるAI開発を、データの側面から支援してまいりました。

国内大手企業の支援で培った知見及びノウハウに基づいた手法により、ドメイン知識が求められる専門領域における高品質なデータ提供を実現しています。

本事業において「暗黙知のAI-Ready化」という未開拓領域に取り組むことで、国内製造業におけるAI活用の推進という社会命題に貢献してまいります。

【採択の概要】

公募事業名：

ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／製造業データ等のAI-Ready化に関する研究開発（GENIAC）

取組テーマ：

生産技能者が保有する暗黙知の構造データ化に係る技術開発及び産業汎用性の検証に関する研究開発

概要：

本事業の活動にあたり、製造業の現場技能者・管理者・経営幹部を対象に複数社へのヒアリング及び現場調査を実施したところ、製造業の共通課題として暗黙知が存在していることが明らかになりました。こうした課題を踏まえ、FastLabelはAI活用に向けたデータ整備の段階を以下の3つに整理しています。

【AI－Ready化のフェーズ】

AI-Ready 1.0：SCADA（監視制御システム）で取得できる時系列データやBOM（部品構成表）等の生産系構造化データの整備・活用
AI-Ready 2.0：図面・手順書等に記載されている既存の非構造化データのOCR・RAG化
AI-Ready 3.0：データとして収集・蓄積することが難しい暗黙知に関するデータの抽出・蓄積

本事業では、AI-Ready 3.0を最終目的とし、暗黙知抽出プロセスを同業他社や他業界でも再現可能な形で構築するため、以下の4つの研究開発を行います。

【研究開発の主な内容】

①マルチモーダルデータ収集手法・技術

②暗黙知データの構造化・抽出手法・技術

③VLM等AIモデルの精度評価手法・技術

④データ収集支援システム

公募詳細：

https://www.nedo.go.jp/koubo/CD2_100422.html

採択結果公表ページ：

https://www.nedo.go.jp/koubo/CD3_100422.html

【今後の展望】

本事業は、製造業における熟練技能者の暗黙知をAI-Ready化するための実データ収集・構造化・VLM学習・評価を一貫して実施するもので、その過程で開発された手法は、将来的なマルチモーダル基盤モデルの開発・評価において不可欠な技術となり得ると考えています。

特に、フィジカルAIに求められるマルチモーダル基盤モデルの開発には、大量かつ高品質なマルチモーダルなデータが必要です。熟練技能者の一人称視点のデータ収集方法を確立し、データの取得の難易度を下げることは、AIの性能がデータ量等に比例して向上するAIスケーリング則に基づいた開発に繋がります。

FastLabelは、2026年4月にロボティクスAI事業本部を設置し、製造業各社とフィジカルAIに関する実証研究を進めています。本事業で研究開発する技術を活用し、製造業における暗黙知のAI-Ready化を推進するだけではなく、一人称視点データの取得から構造化までの一連の仕組みをソリューションとして確立し、フィジカルAI開発プロジェクトに活用してまいります。さらに、本事業の中で培ったノウハウや技術的知見を経済産業省とも共有・連携することで、データの面から日本のフィジカルAI、特にAIロボティクスの成長に貢献いたします。

【関係者コメント】

経済産業省商務情報政策局情報産業課 AI産業戦略室長渡辺琢也様

本事業は、企業・組織が保有する実データをAIが利活用可能な状態（AI-Ready）へ高度化し、その有用性の実証と成果の共有を通じて産業全体の競争力強化を図るものです。日本の産業競争力を確保する上で重要な事業です。特に、FastLabel社の今回の取組は、現場の暗黙知の構造化まで含んだ総合的なものであり、その成果を期待しています。

FastLabel株式会社代表取締役社長鈴木健史

このたび、経済産業省およびNEDOによる「製造業データ等のAI-Ready化に関する研究開発（GENIAC）」の初回公募において、当社の提案を採択いただいたことを大変光栄に思います。

AIの性能がデータの量に比例することは、スケーリング則が示すとおりで、ウェブ上の公開データの学習が一巡しつつある今、次の主戦場は、各産業の現場に眠る実データをいかにAI-Ready化するかにあります。とりわけ日本の製造業が誇る現場技能者の暗黙知は、少子高齢化により失われつつある一方で、これを構造化し未来へ継承することは、フィジカルAI時代における日本の競争力を左右する重要なテーマと捉えております。

FastLabelは創業以来、Data-centric AI開発を支えるデータ基盤の構築に取り組み、多くの製造業のお客様のAI開発を支援してまいりました。本事業では、国内大手自動車OEMと連携し、暗黙知のAI-Ready化という領域に挑みます。本事業で確立する技術と知見を、製造業全体、そして広くフィジカルAI開発に還元することで、日本のものづくりの未来とAI産業の発展に貢献してまいります。

（注釈）

※1：AI-Ready化

分かりやすい構造（構造化・モデリング）、適切なサイズ（チャンキング）、適切な意味づけ（ベクトル化・ラベリング）、高い品質（誤り・偏りの少ないデータ）、統一された管理（ガバナンス・セキュリティ）、継続的な改善（モニタリング＆フィードバック）等を指す。

※2：GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）

国内の生成AIの開発力強化を目的とした、経済産業省及びNEDOが実施するプロジェクト。生成AIのコア技術である基盤モデルの開発に対する計算資源の提供や、データやAIの利活用に向けた実証調査の支援等を実施する。「製造業データ等のAI-Ready化に関する研究開発」については今回が初の公募となる。

※3：VLM（Vision-Language Model）

画像や動画などの「視覚情報」とテキストなどの「言語情報」を同時に理解・処理できるマルチモーダルAIを指す。

【FastLabelについて】

FastLabel株式会社は、Data-centric AI開発を支えるデータ基盤の構築に取り組み、データ収集・生成からアノテーション、モデル開発、DataOps構築までを一気通貫で支援しております。近年はロボティクスを含むフィジカルAI領域にも注力し、ロボット基盤モデル及びVLAモデル開発を支えるデータパイプラインの構築を推進しております。

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開発を支援するプロフェッショナルサービスとプロダクトの提供

URL： https://fastlabel.ai/service/robotics

【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

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