Mifeng Technology、「Mifeng Pai」でデータ収集を一般公開
TREE NEWS 報道： 9月23日、中国のスタートアップMifeng Technologyは、身体性AI向けのクラウドソーシングデータ基盤「Mifeng Pai」を正式にローンチした。この基盤では、一般の人々がMEgoデバイスをレンタルし、アプリを通じてデータ収集タスクを受注し、検証済みのデータ時間に基づいて報酬を得ることができる。2026年2月に設立された同社は、実機データ、身体なしデータ、シミュレーションデータを網羅し、身体性AI業界全体にサービスを提供するサードパーティのデータ基盤として自らを位置づけている。
この動きは、身体性AIにおける学習データ需要が爆発的に増加する中で行われた。Mifengの会長兼CEOであるYao Maoqing氏は、100万時間規模のデータセットが業界全体の供給目標から顧客ごとの要件へと移行しつつあり、一部の顧客は数千万時間を要求し、上位顧客は週あたり5万〜10万時間を求めていると指摘した。オペレーターがロボットを遠隔操作して反復作業を行う従来の集中型データ収集工場は、コストが高く、線形的に拡張することが難しい。
Mifeng Paiは、データ生産を現実の作業環境や生活環境に分散させることで、この状況を変えようとしている。参加者はMEgoデバイスを1日39元（プロモーション価格：19元）でレンタルし、有効1時間あたり約20元の基本リターンに加え、都市やタスク品質に応じた動的補助金を得ることができる。タスクはメンテナンス、飲食、物流、高齢者ケア、家事など20以上の領域に及ぶ。ベータテスト初月には、基盤は2万人のユーザーを登録し、1万3千件のタスク提出を生み出し、上位の稼得者は1か月で5,000元以上を稼いだ。
市場への示唆：ロボティクスにおける新たな石油としてのデータ
このローンチは、AI・ロボティクス業界が学習データをどのように調達するかという、より広範な転換を示唆している。身体性AIモデルがより高性能になるにつれ、より多くの時間だけでなく、より多様なシナリオ、より高い空間精度、より豊かな行動意味論が必要となる。Mifengのクラウドソーシングモデルは、データ収集コストを引き下げ、汎用ロボットの開発を加速させる可能性がある。投資家にとって、これはAIバリューチェーンにおけるデータインフラの重要性の高まりを浮き彫りにする——このセグメントは多額のベンチャーキャピタルを引き付けており、規模が重要になるにつれて統合が進む可能性がある。
Mifengはまた、ホテル、小売、製造などの分野で50社以上の企業や機関と「シナリオデータアライアンス」を発表した。同社は、オンデマンドでデータ収集タスクを派遣できるネットワーク、いわば「データ版Meituan」を構想している。しかし、このモデルは課題に直面している。分散したワーカーからのデータ品質の確保、複雑なオペレーションの管理、そしてロボットメーカーが自社フリートの拡大に伴い最終的に自らデータを収集する可能性との競争である。
投資家向けの重要ポイント
- データインフラは重要なボトルネック：身体性AI企業は、大規模で多様なデータセットを必要としている。そうしたデータを効率的に集約・処理できる基盤は、不可欠なサプライヤーになる可能性がある。
- クラウドソーシングはコストを削減し得るが、運用の複雑さを増す：専用のデータ収集センターのオーバーヘッドを避けられる一方で、品質管理とタスクの標準化は依然として大きなハードルである。
- 統合の可能性が高い：需要が増大するにつれ、顧客は一貫した品質で数百万時間を提供できる、より少数の大規模サプライヤーを好む可能性がある。Mifengは寡占市場を予想している。
- 長期的リスク：ロボットがより自律的になるにつれ、自ら学習データを生成し、成熟したタスクにおいて人間が収集したデータへの依存を減らす可能性がある。
Mifengの賭けは、世界には依然としてロボットが習得していない無数のシナリオが存在し、人間労働者の分散ネットワークが、どの集中型工場よりも速く安くそれらに到達できるというものである。その賭けが実を結ぶかどうかは、実行力とロボティクス普及のペースにかかっている。
