Real first, Sim to scale
APTOは、Robotics AI分野において、高品質なデータ収集、評価基盤の構築、VLAのファインチューニング、強化学習、パイプライン構築まで、一気通貫でご支援いたします。 APTO is a Data Factory for Physical AI — collection, quality control, VLA fine-tuning, RL, evaluation and pipelines, end to end.
株式会社APTOの取引実績 — データアノテーションの専門家として、多くの企業様から信頼されています。 APTO has delivered annotation and data work for leading enterprises across Japan and beyond.
VLAモデルは急速に進化していますが、実世界で動かすためのデータ基盤はまだ十分に整っていません。このギャップを埋めるためには、3つの構造的な課題を解決することが、Physical AIを実用化する鍵になります。 VLA models are advancing fast, but the data foundation that makes them run in the real world is still fragile. Three structural challenges hold Physical AI back.
テレオペには時間と専門スキルが必要で、量を稼ぐと品質が落ちる。さらに少数のノイズデータが学習を歪めるため、「量」と「質」の両立が必要。 Teleop takes time and expertise, and quality falls as you push for volume. A handful of noisy episodes can warp training — both scale and "good" must be solved together.
現実世界で何が「安全」かを測る合意が無く、デプロイ可否の判断が属人化している。 There is no shared definition of "safe" for real-world VLAs. Deploy decisions end up ad-hoc.
ツールがバラバラで、ループを速く回せない。改善サイクルが数週間単位になってしまう。 Disconnected tools stall the loop. Improvement cycles take weeks instead of days.
データ収集から評価、そしてパイプラインまで。APTOは、VLA・RL・Sim-to-Realを現場で機能させるための統合サービス群です。 From collection to evaluation to pipelines. APTO is the integrated service suite that makes VLA, RL and Sim-to-Real actually work in the field.
ロボット動作データ、環境データ、センサーデータの大規模収集。テレオペからフィールド計測まで対応。 Large-scale capture of robot trajectories, environments and sensor streams — from teleop to field recording.
自動品質スコアリング、良質データの定義研究、異常検知。量ではなく「効く」データだけを学習に。 Auto-scoring, "good data" research and anomaly detection. Train on data that actually moves the needle.
OpenVLA・π0 (pi-zero)・RT-2・Octoなど、主要VLAモデルの事後学習に対応。 Post-training for leading VLAs — OpenVLA, π0 (pi-zero), RT-2, Octo and beyond.
シミュレーション環境での強化学習と、Sim-to-Real転移学習をワンストップで。 Simulation-based RL and Sim-to-Real transfer — managed end-to-end.
モデル安全性評価、タスク成功率ベンチマーク、データ影響度分析。「出荷可否」を定量的に。 Safety evaluation, task-success benchmarks and data-influence analysis — make "ship / no-ship" quantitative.
データ収集→アノテーション→学習→評価までを一気通貫で管理する、Physical AI向けData Factory。 The Physical AI Data Factory — collect, annotate, train and evaluate in a single connected pipeline.
APTOは受託にとどまらず、Physical AIの性能と安全性を支える基盤技術の研究開発を進めています。データ品質評価、影響度分析、安全性検証を通じて、現場で機能するData Factoryの土台を磨いています。 Beyond services, APTO invests in foundational research that moves Physical AI forward — safety, data quality, influence analysis, and the Data Factory vision.
実環境で動くVLAの失敗モードを体系化し、再現性・エッジケース耐性を測る評価ベンチマークを構築します。 Classifying VLA failure modes in real environments, and building benchmarks that measure reproducibility and edge-case robustness.
ロボット学習に効くデータの特徴量を定義し、スコアリング関数として実装。キュレーションを科学にします。 Defining features of data that actually improve policies, and turning them into scoring functions. Curation, made a science.
どのエピソードが最終ポリシーを形作っているのかを可視化。失敗の原因をデータに遡って特定します。 Visualizing which episodes actually shape the final policy — tracing failures back to their source in the data.
収集→品質管理→学習→評価までを閉じたループにし、改善サイクルを日単位で回す仕組みを設計中です。 A closed loop from collection to evaluation — designed to turn improvement cycles from weeks into days.
データ収集は一度で完結しません。モデルの挙動評価を起点に、再収集・再学習・再評価を回す。この改善ループ自体を、APTOは開発基盤として提供します。 Data isn't a one-off harvest — it's re-evaluated and re-collected through how the model behaves. APTO is productizing that closed loop.
APTOはHugging Faceにて、Physical AI、Computer Vision、LLM安全性、ドメイン特化のFT用LLMのデータセットを公開しています。研究開発の成果を外部に開き、APTOの技術基盤と実装力を継続的に検証可能な形で示しています。 Under the APTO-001 account we publish datasets across Physical AI, robotics, LLM safety and reasoning — real work, shared with the research community.
エンジニア、リサーチャー、データオペレーション — APTOではVLA・ロボティクス・データ基盤を支えるチームを募集しています。詳細・募集ポジションは採用ページをご覧ください。 Engineers, researchers, and data operations — we're growing the team behind APTO's VLA, robotics, and data infrastructure work. See open roles on our careers page.
VLAファインチューニング、データ収集、評価基盤の構築まで、Physical AI開発における課題解決のためAPTOが伴走支援いたします。まずはお気軽にご相談ください。 From VLA fine-tuning to data collection to evaluation stacks — APTO partners with you project-deep. Reach out to start the conversation.
