AEZITH

フィジカル AI の社会実装

AI を現実世界で動くカタチに。フィジカル AI の社会実装に特化したコンサルタント・ソフトウェアプロバイダ・ PM として、事業構想からタスク生成基盤の利用、複雑な開発の推進まで、あなたの挑戦に丁寧に伴走します。

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2026年7月5日

フィジカル AI 向けソフトウェアサービスを開始しました

2026年6月5日

コーポレートサイトを開設しました

2026年6月4日

フィジカル AI コンサルティング・PM 支援を開始しました

フィジカル AI 向けソフトウェアサービスを開始しました

Aezith（イージス）は、タスク生成に必要なソフトウェアをプロダクトとして提供する「フィジカル AI 向けソフトウェアサービス」の提供を開始しました。データ収集・評価・学習パイプラインなど、事前に開発したソフトウェアをご利用いただけます。

NEWS2026年6月5日

コーポレートサイトを開設しました

Aezith（イージス）の公式コーポレートサイトを開設しました。事業・サービス、会社概要、ニュース、技術ブログ、お問い合わせなどを掲載しています。

NEWS2026年6月4日

フィジカル AI コンサルティング・PM 支援を開始しました

イージスは、強化学習・模倣学習の知見を活かしたフィジカル AI のコンサルティングおよびプロジェクトマネジメント支援を本格化します。

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フィジカル AI・ロボティクスに関する外部連携記事

teddy（note）2026年7月20日

CHORDフレームワーク：3DGSと強化学習による動作生成プロセス

人間の手元動画から、多指ハンドやヒューマノイドへ「巧みな操作」を移したい——というニーズは、フィジカルAIの現場で急速に大きくなっています。これまで「巧みな操作」を実現するには、VLA やワールドモデルを利用した制御ポリシーを用いてきました。しかし今回、NVIDIA の研究チームが発表した CHORD は、強化学習を利…

teddy（note）2026年7月14日

VLAデータ収集のエンジニアリングアプローチ — タスク定義から3段階検証まで

VLA（Vision-Language-Action）の性能は、モデル選定や学習フェーズ設計だけでは決まりません。デモデータの「集め方」と「残し方」、そしてデプロイ前の検証手順が、そのまま成功率と再現性に効いてきます。本記事は、筆者の現場経験に基づき、タスク定義から 3 段階検証までのデータエンジニアリングを一気通貫で…

teddy（note）2026年7月7日

Large Behavior Models（LBM）とは何か — フィジカルAIの次の基盤モデル

筆者が本記事を書き始めたきっかけは、 Russ Tedrake 氏のインタビュー動画です。同氏の話を聞いて、今後 LBM への注目がどんどん高まっていくと考えました。同氏は MIT の研究者で、LBM（Large Behavior Models）を軸にしたステルス AI スタートアップを 2026 年に発表する見込み…

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