アイデンティティレイヤー
すべてのデータセットに永続的なアイデンティティを
センサーデータ、ラベル、スキーマ、権限、エクスポートを、チームが検索、再現、引用できる一つの安定したレコードのもとでバージョン管理します。
オープンでプログラム可能
Physical AIモデルが学ぶインフラの上に構築する。
エージェントをホスト型 MCP サーバーに接続し、Python と TypeScript の SDK で開発し、すべてのシーケンスのメタデータを読み取り、LeRobot データセットをインポートまたはエクスポートできます。
ロボットと AI に作る価値があるのは、人のためになるときだけです。教える人、所有する人、そしてそのそばで働く人のために。
Avalaを選ぶ理由
あらゆるPhysical AIモデルを支えるデータ基盤
Avala はフィジカル AI チームに、4D センサーデータを統制されたモデル入力へ変える一つの運用システムを提供します。ばらばらなラベリング案件の連鎖ではありません。
運用コントロールプレーン
データからモデルまでのループ全体を運用
取り込み、4D 再構成、可視化、人と AI のラベリング、品質管理、公開、トレーニング、ドリフト、再ラベリングを一つのシステムで連携させます。
マネージドオペレーション
スタックを分断せずに実行規模を拡大
高い処理能力が必要なときは、認定された人材、自動化ワークフロー、厳格な合意形成を追加できます。データとリネージは同じコントロールプレーンに留まります。
一つの継続的なループ
センサー収集からモデル改善まで
すべての段階が同じガバナンスされたレコードに書き戻されるため、コンテキスト、品質、来歴を失わずに開発を加速できます。
- 取り込み
- キュレーション
- ラベリング
- 品質管理
- 公開
- 学習
- 改善
データセットオペレーション
データを大規模に機能させる
組み込みのバージョニング、リネージトラッキング、検索で大規模なセンサーストリームを管理。プロトタイプではなく本番ワークロード向けに設計。
同じデータセットレコードに接続
アノテーションオペレーション
人間の専門知識を本番データに変換
タスクをルーティングし、ラベリングガイドラインを適用し、主観的ではなく測定可能なQCで分散チームを調整。
同じデータセットレコードに接続
モデル管理
モデルの動作を理解
ドリフトを監視し、実世界での性能を追跡し、あらゆるリリースをそれを生み出したデータ・ラベル・判断まで遡って追跡できます。
同じデータセットレコードに接続
Mission Control
最終納品だけでなく、作業そのものを可視化・制御
一つのワークスペースで、センサーデータの探索、ワークフロー設計、品質検査、データセットのバージョン管理、モデル判断の追跡を行えます。
- データ管理
整理、検索、共有
Avala は追跡可能なデータセット納品を現在運用し、再現可能な学習に向けて安定参照、不変リビジョン、マニフェスト、権利情報を開発しています。
- アノテーションとアラインメント
完全なトレーサビリティでラベリング
同期したカメラ、LiDAR、テレメトリをPhysical AI向けのレビュー済み学習データへ。モデルが必要とする文脈を失わず、2D、3D、シーケンス全体でラベリングできます。
- トレーニングと評価
学習と評価をつなぐ
実験の系譜を管理し、データセットをフォークして素早く反復し、自動ベンチマークや人間のレビューでリリースを判定します。各データセットリリースは判断の記録とともにお客様の学習スタックへ公開され、その結果は次の収集へ戻ります。
- インテグレーション
既存インフラを接続
データ、学習、デプロイの各スタックを接続
Physical AIのために構築
多様なロボット形態と環境を横断する一つのインフラ
ロボティクス、自律システム、現場データ収集、重要インフラに、同じガバナンスされた運用モデルを適用できます。
ビジネス価値
収集データ1時間あたりのモデル進化を最大化
ツールやベンダー間の受け渡しを、再現可能で次の学習サイクルに使える、価値が積み上がるバージョン管理データ資産へ置き換えます。
モデルのコンテキストを保持
モデル、ベンチマーク、本番環境の問題を、それを形づくった正確なデータセットバージョン、ラベル、ポリシーまで追跡できます。
反復サイクルを短縮
ツールやベンダーをまたいでコンテキストを作り直すことなく、データ発見から修正、再学習まで進められます。
要件に合わせてデプロイを統制
Avala Cloudで運用可能。権限、保持、監査性、エンタープライズ統制がワークフローに組み込まれています。標準のBYOS（Bring Your Own Storage）により、ソースデータはお客様のリージョンに残り、Avalaが管理するインフラとAPIメタデータは米国内に置かれます。
必要なときに使えるオペレーション
ソフトウェアによる制御とマネージド実行
Avalaは、高度なプログラムを支える認定された人材と自動化を提供できます。これらは需要に応じて増減し、データセットのアイデンティティとコントロールプレーンはお客様が保持します。
オープンでプログラム可能
Avalaで開発する
Python SDK、REST API、CLI。データセットの管理、アノテーションの実行、結果のエクスポートをプログラムで実行。
$ pip install avala
from avala import Client
client = Client()
dataset = client.datasets.get("dataset-uid")
People-First AI の理念
機械は人から学ぶ。私たちは、その人たちを中心に会社を築いた。
15,000 人以上の登録コワーカーが、モデルには解決できないものを教え、確かめ、正しています。柔軟に働き、受け入れられた仕事に対して報酬を受け取り、仕事を通じて学びます。その判断こそが、次のリリースを前回より良くするのです。
訓練された判断
コワーカーは自動化では解決できないケースを引き受け、その修正が次のリリースに反映されます。
受け入れられた仕事に報酬を
柔軟な勤務時間、その仕事と地域の標準を上回る報酬、そして受け入れられた仕事に対する支払い。
より高度な仕事への道
トレーニングが仕事の中に組み込まれているため、経験を積んだ人は慣れた仕事を続けながら、より難しいタスクへと成長していきます。
データパートナー
すでに撮影していますか。私たちのブリーフに基づいて供給してください。
ロボットフリート、テレオペレーションセンター、撮影スタジオ、リグ製作者には受理時間単位で支払い、権利は明示条件で保持され、別のお客様のデータと混在することはありません。
調査と知見
Physical AIチームが今学んでいること
より優れたデータからモデルへのシステムを構築するための技術分析、現場からの知見、実践的ガイド。
2026年9月4日Insights
The largest market in history, and our bet on it
Every fleet should learn from its own experience. Why Avala is building the open fleet learning infrastructure for people-first AI and robotics, what we are optimizing for, and how today's work earns it.
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Four bottlenecks, three workarounds: robot learning in 2026
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Research
モデルが継続的に価値を積み上げられるデータ基盤を構築
すべてのセンサーデータセットを、持続的なモデル進化へ
Avalaが、データ、オペレーション、本番モデルを一つのインフラでどうつなぐかをご覧ください。