ロボットアームのための Remote Robot Teleoperation、ローカルでのデータ記録、クラウド推論、学習、シミュレーター、マーケットプレイス

Remote Robot Teleoperation

Remote Data Collector があなたのロボットを遠隔操作。

あなたのアームを Remote Data Collector のネットワークにつなげば、自分でリーダーアームの前に座らなくても、デモンストレーションデータを24時間集められます。

24/7
対応可能な Remote Data Collector
30-70 ms
世界中での遅延
$6/時間から
明朗な時間単価
ライブ
見守りと引き継ぎ
クライアントをダウンロード:

業界リーダーから信頼されています

世界中のロボティクス研究開発を支援

NVIDIA
KUKA
Google DeepMind
Hugging FaceHugging Face
手動コントロール

自分でアームを導き、同時に録画

カメラ映像、遅延、グリッパーを一つの窓に。キーボード、スライダー、または第二アームが動きを写すリーダー・フォロワーモードで操作。動きはそのままデータセットへ。

マニュアル制御サンプルデータ
camera_25遅延品質73%LIVEグリッド
camera_25ダブルクリックでズーム · ドラッグでパン1×
リーダー・フォロワーモード

リーダーロボットを手で動かすと、フォロワーがその動きをそのまま再現します。

Leader
Follower
録画
データセット
+ 新規
録画中: Leader → Followerarm
primary camera_17wrist camera_25camera_18camera_20camera_24
  • 同時最大5カメラ、うち1台は手首
  • 同じ画面から録画の開始と停止
  • 遅延と画質を常に表示
クラウドロボティクス推論

ポリシーはクラウドGPUで動き、アームは手元で動く

モデルを選び、平易な言葉で指示を入力し、開始。計算はロボット上ローカルかレンタルGPUで走り、関節目標がストリームで戻ります。

推論サンプルデータ
AIパイロット — 自律制御

モデルを選び、学習済みポリシー(またはベースモデル)を選び、平易な言葉で指示を入力します。モデルが関節目標を計算し、パイロットを止めるまでロボットへストリームします。

設定
モデル
ポリシー学習済みポリシー 7件
指示
計算先
アーム
グリッパーをテスト
ホーム位置
保存済み (11.08.2026)
移動姿勢を保存設定
Denoising steps(GR00Tのみ、1-8、空欄 = 自動)auto
GPUはすでに準備中 — 0 s から
  • GR00T N1.7とN1.5、Pi0.5、SmolVLA、ACT、Cosmos 3
  • 自作ポリシー、またはファインチューニングなしのベースモデル
  • 関節角、遅延、予測をライブ表示
トレーニング

エピソードから自分のポリシーへ

録画したデータセットを選び、モデルとハイパーパラメータを設定し、実行を開始。GPUは時間単位で借り、完成チェックポイントはワークスペースに戻り、アームで使えます。

トレーニングサンプルデータ
モデルを選択

学習するVLAモデルのアーキテクチャを選びます

データセットを選択

学習するデータセットを1つ以上選択

学習設定⌄
ポリシー名 *
バッチサイズ
学習率
最大ステップ数
20000
実行準備完了
ステップ
0 / 20,000
Loss
-
  • 5つのアーキテクチャ、それぞれに妥当な既定値
  • AY-Robots、Hugging Face、またはローカルディスクのデータセット
  • 学習中にステップ、loss、実行時間を表示

リモートオペレーターにロボットアームを操作・監督してもらう

セットアップは、学習済みのポリシーでそのまま動き続けます。アームが止まると、リモートオペレーターがライブ映像でそれに気づいて引き継ぎ、アームを開始位置まで戻して、制御をポリシーに返します。

アニメーションで見せる生産セルです。画面には実際のアプリが映っています。現場のローカルコックピットと、クラウド経由のオペレーター画面です。
  1. 1ポリシー実行中 学習済みのポリシーが、タスクを自力で進めます。
  2. 2アームが停止 アームが止まったことを、オペレーターがライブ映像で確認します。
  3. 3オペレーターが引き継ぎ 「引き継ぐ」を1回クリックすると、ポリシーが一時停止します。
  4. 4開始位置へ戻す オペレーターがキーボードで関節を1つずつ動かし、アームを開始位置まで戻します。
  5. 5ポリシーに戻る ポリシーは修正された姿勢から続行します。介入は回数に数えられます。
ステップ 1 / 5ポリシー実行中

学習済みのポリシーが、タスクを自力で進めます。

実際の録画の上に重ねたオペレーター画面の、アニメーションによるモックアップです。ステップ 4 では録画を逆再生します。実際のライブセッションでは、オペレーターにあなたのカメラ映像が表示されます。

セットアップはそのまま稼働

アーム、カメラ、ポリシーは今の場所のまま動き続けます。実行を開始して、ロボットをオペレーターに開放するだけです。

必要なときだけ人が対応

オペレーターが介入するのはポリシーが止まったときだけで、終わったらすぐに制御を戻します。緊急停止はいつでも手の届くところにあります。

支払いは時間単位

ロボットを開放するときに、時間単価の上限を設定します。課金されるのは、セッションが実際に動いた分数だけです。

地図を読み込み中...

仕組み

3つの簡単なステップで開始

01

ロボットを選択

サポートされているロボットアームから選択するか、お使いのハードウェアのサポートをリクエスト。

02

ソフトウェアをダウンロード

ロボットコントローラーに軽量クライアントをインストール。

03

操作を開始

オペレーターネットワークに接続してデータ収集を開始。

学習データを得る3つの方法

自分で録る、録ってもらう、または買う

ポリシーの質は背後のエピソード次第です。自分の手で集め、世界中のオペレーターにセットアップで録ってもらうか、マーケットプレイスで完成データセットを買えます。

自分で録る

アームをデスクトップクライアントに接続し、録画を押すと、エピソードがLeRobot形式で自分のマシンに保存されます。Python不要、週末のセットアップも不要。

デスクトップクライアントを入手

オペレーターを雇う

50か国超の熟練オペレーターが遠隔でアームを操作し、指定タスクを録画します。時給課金で、予約したセッション分だけ支払います。

料金を見る

データセットを買う

録画をスキップ。ロボット、タスク、品質で既製エピソード集を探し、その日のうちに学習を始められます。

マーケットプレイスを開く

どの道も同じゴールへ: ワークスペース内のLeRobotデータセット、学習の準備完了。

Dataset Marketplace

アームがなくても大丈夫。データセットを買おう。

エピソードのプレビュー付きの完成済みLeRobotデータセット。5つのアーキテクチャすべてですぐに学習できます。自分の録画を出品して収益を得ることもできます。

作成者を確認済み品質チェック済み重複検出Stripe経由で支払い
Pick & Place BasicsOpen Source / LeRobot SO-100 (SO-ARM100) · 111エピソード€29
Kitchen ManipulationOpen Source / LeRobot SO-100 (SO-ARM100) · 121エピソード€79
Warehouse Bin-PickingOpen Source / LeRobot SO-100 (SO-ARM100) · 240エピソード€149
Sim-Pretraining MuJoCoOpen Source / LeRobot SO-100 (SO-ARM100) · 500エピソード無料

カタログからライブ表示

Large-Scale Data Packages

ラボ規模のデータパッケージ

研究機関、ファウンデーションモデルのチーム、企業向け: 仕様に合わせたデータセット。複数のアーム、複数のシーン、QA、独占提供、納品SLAつき。

Data Packagesの詳細

対応ロボットアーム

ホビーキットから産業用アームまで。各カードのラベルは、現在AY-Robotsで動くものと、ご要望に応じて接続するものを示します。

すべて表示
SO-100 / SO-ARM100
ホビー&オープンソース現在対応

SO-100 / SO-ARM100

TheRobotStudio / LeRobot (Hugging Face)

5 DoF + グリッパー

当社の基準アーム。低コストでオープンソース、リーダーとフォロワーのペアとして記録します。

画像: TheRobotStudio · Apache-2.0 · 編集済み

Franka Emika Panda
産業・研究ご要望に応じて対応

Franka Emika Panda

Franka Emika

7 DoF855 mm3 kg

トルク制御の研究用アーム。公開されている多くのマニピュレーションデータセットに登場します。

画像: Ims · CC BY-SA 4.0 · 編集済み

SO-101 / SO-ARM101
ホビー&オープンソース現在対応

SO-101 / SO-ARM101

TheRobotStudio / LeRobot (Hugging Face)

5 DoF + グリッパー

SO-100の後継で、手首を改良。サーボも手順も同じです。

画像: TheRobotStudio · Apache-2.0

KUKA LBR iiwa
産業・研究ご要望に応じて対応

KUKA LBR iiwa

KUKA

7 DoF

7軸の繊細な動きが得意な軽量ロボット。可搬質量は7 kgまたは14 kgから選べます。

画像: Xavier Caré / Wikimedia Commons · CC BY-SA 4.0 · 編集済み

Koch v1.1
ホビー&オープンソースデータ互換

Koch v1.1

LeRobot (Hugging Face)

5 DoF + グリッパー

Dynamixelサーボを使ったオープンソースのアーム。そのLeRobotデータセットは、SO-100のデータと同じように学習できます。

画像: Jess Moss · Apache-2.0 · 編集済み

Universal Robots UR16e
産業・研究ご要望に応じて対応

Universal Robots UR16e

Universal Robots

6 DoF900 mm16 kg

UR eシリーズの協働ロボット。重い可搬質量に対応します。

画像: Auledas · CC BY-SA 4.0 · 編集済み

OpenArm
ホビー&オープンソースご要望に応じて対応

OpenArm

Enactic (Open Source)

7 DoF + グリッパー633 mm

7軸のオープンソースのヒューマノイドアーム。通常は2本1組で組み立てます。

画像: Enactic · Apache-2.0 · 編集済み

FANUC LR Mate 200iD
産業・研究ご要望に応じて対応

FANUC LR Mate 200iD

FANUC

6 DoF717 mm7 kg

小さな部品のハンドリング向けの、コンパクトな6軸産業用ロボット。

画像: BorbaZal · CC BY-SA 4.0 · 編集済み

Dobot Magician
ホビー&オープンソースご要望に応じて対応

Dobot Magician

Dobot

4 DoF320 mm0.5 kg

学校や大学、メイカースペース向けの卓上アーム。

画像: Giacomo Alessandroni · CC BY-SA 4.0 · 編集済み

ABB YuMi (IRB 14000)
産業・研究ご要望に応じて対応

ABB YuMi (IRB 14000)

ABB

2 × 7 DoF559 mm0.5 kg

小さな部品の組み立て向けの双腕協働ロボット。

画像: Stilfehler · CC BY-SA 4.0 · 編集済み

MeArm
ホビー&オープンソースご要望に応じて対応

MeArm

Phenoptix / Mime Industries

ホビー用サーボを使った、レーザーカットのアクリルキット。最初のロボットアームの定番です。

画像: Phenoptix · CC BY-SA 3.0

Yaskawa Motoman GP25-12
産業・研究ご要望に応じて対応

Yaskawa Motoman GP25-12

Yaskawa

6 DoF2010 mm12 kg

到達距離2 mの6軸産業用ロボット。ハンドリング作業向けです。

画像: WikiNDND · CC0 · 編集済み

デスクトップアプリ & CLI

あなたのアーム。あなたのマシン。あなたのデータ。

AY-Robotsクライアントを入れ、SO-100や対応アームで模倣学習データセットを録画。Python不要、ターミナル不要、週末のセットアップも不要。

  • アームとカメラを自動検出
  • ガイド付き録画: タスク、リセット、録画、確認、アップロード
  • LeRobotデータセット形式へ直接エクスポート
  • アップロードするまでデータはローカルに保持

全ダウンロードとインストール案内

ターミナル派?CLIはワンコマンドでインストール。

CLIのビルドはまだ公開されていないため、ここにはインストールコマンドを表示していません。表示しても「no release published yet」と出て止まるだけです。最初のビルドが出た時点で表示されます。公開状況はダウンロードページで確認できます。

CLIはMCPサーバーとしても動くので、Claude Codeなどのエージェントがあなたのアームを直接操作できます。 MCP連携

ブラウザ内シミュレーション

ここでSO-100を操作

WASDでベース、Q/EとR/Fで関節、スペースでグリッパー。インストール不要、アカウント不要、実機と同じキネマティクス。

マニュアル制御 - SO-100 シミュレーションサンプルデータ
camera_frontFPS--SIM
キーボード

シーンにカーソルを合わせると、WASDでベースと肩、Q/Eで肘、R/Fで手首、T/Gで回転、スペースキーでグリッパーを閉じられます。押したキーはここで光ります — マウスで押し続けることもできます。

録画

シミュレーター内の動きは、実機の場合とまったく同じように、エピソードとして保存できます。

データセット
+ 新規
録画中: SO-100 (Sim)
camera_frontcamera_topcamera_sidecamera_gripper
0 エピソードを記録済み

解決する問題

なぜAY-Robotsを選ぶのか?

信頼性とスケールのためのエンタープライズ遠隔操作プラットフォーム

超低遅延

世界中で~50msの遅延。自然なリアルタイム制御。

24時間365日対応

訓練されたオペレーターのグローバルネットワーク。自動フェイルオーバー。

トレーニングデータ

AIモデル用の高品質なデモンストレーションデータを収集。

エンタープライズセキュリティ

エンドツーエンド暗号化と安全なデータ処理。

自動フェイルオーバー

オペレーターが切断された場合、別のオペレーターが即座に引き継ぎます。

スマートスケジューリング

調整、支払い、スケジューリングを私たちが担当。

MCP連携

AIエージェントがアームを動かす

CLIはMCPサーバーとしても動きます。Claude、ChatGPT、Grok、そしてMCP対応のあらゆるIDEが、ホスト型のエンドポイントに接続して、データセットの照会、録画の開始、アームの操作、そしてバグ報告をそのまま当社に送れます。インストール不要で、公開ツールはキーなしで使えます。

Hugging Face MCP Serverと組み合わせて使えます: 当社のデータセットはHubにあり、エージェントは公式のHFツールで直接見つけて読み込めます。

お使いのクライアント用の設定をコピー
Claudedrive_arm()
GPTChatGPTstart_recording()
Cursor / Grokexport_lerobot()
GitHub Copilotreport_bug()
AY-RobotsMCPサーバー
SO-100 - あなたのアーム

手先に自信はありますか? Remote Data Collector になりましょう。

他のチームのロボットを遠隔操作しながら、学習データを集めましょう。報酬は時間単位で、シフトは自分の都合で決められ、すべてブラウザで完結します。自分のロボットも、学習も、推論も不要です。

Remote Data Collector になる
シンプルな料金

シンプルで透明な料金

遠隔操作の時間単位で支払い。料金は地域によって異なります。

6 - 22€
時間あたり

オペレーターの地域に基づきます。ボリュームディスカウントあり。

24時間365日サポート
自動フェイルオーバー
セッション録画
データエクスポート

ロボット運用をスケールアップする準備はできましたか?

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