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。
Physical AIモデルイネーブルメント
Physical AIのためのモデルイネーブルメントレイヤー
生のセンサーデータを、バージョン管理され追跡可能な学習アーティファクトへ変換し、すべての本番モデルを、そのモデルを形づくったデータにつなぎ続けます。
Avala Cloud、お客様のクラウド、またはオンプレミスMCAP、LiDAR、動画、画像、音声、テキスト
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、センサーデータをガバナンスされたモデル入力へ変換する単一の運用システムをPhysical AIチームに提供します。分断されたラベリングプロジェクトの寄せ集めではありません。
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、可視化、人とAIによるラベリング、品質管理、公開、学習、ドリフト、再ラベリングを一つのシステムで統合します。
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。
- 1取り込み
- 2キュレーション
- 3ラベリング
- 4品質管理
- 5公開
- 6学習
- 7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QA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、実世界のパフォーマンスを追跡し、影響を与えたトレーニングデータまで任意の予測をトレース。
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
単一の運用画面から、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。
トレーニングとデプロイ
トレーニング、ホスト、監視
実験リネージを管理し、高速イテレーション用にデータセットをフォークし、自動ベンチマークまたは人間のレビューでリリースをゲート。トレーニングからホスティングまで、Mission Controlが自信を持って監査可能なデプロイのためにすべての決定を記録します。
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ネーブルメントレイヤー
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
運用上の受け渡しを、次の学習サイクルでも有用かつ再現可能な、価値が積み上がる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、お客様のクラウド、またはオンプレミスで運用可能。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。
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、高度なプログラムに必要な運用能力を提供できます。人材と自動化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。
マネージドオペレーションを見る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")
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。
Research2026年8月10日
Four bottlenecks, three workarounds: robot learning in 2026
Robot learning's strongest 2026 papers attack memory, reasoning, dexterity, and world modeling. Three of the four work around data the field cannot collect yet.
続きを読むPhysical AI2026年8月8日
The data quality curve: what each data defect costs
Some defects wash out, some poison a policy at trace doses, and the worst hide behind healthy training loss. We map the curve, and set out to price it.
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Robotics Data2026年7月9日
What robot data costs, and where budgets leak
Cost per hour differs by orders of magnitude across the four layers of robot data, and it is the wrong metric. Four budget leaks to audit.
続きを読む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ネーブルメントレイヤーでどうつなぐかをご覧ください。