山﨑 加周（Kashu Yamazaki）

プロフィール

カーネギーメロン大学言語技術研究所(LTI)博士課程に在籍し、物理シミュレーションを応用したロボット学習の研究に従事。以前はアーカンソー大学にて情報工学の修士号を取得、コンピュータービジョン、マルチモーダルAIの研究に従事。また同大学にて機械工学の学士号を最優秀で取得。これまでに機械学習、ロボティクスの主要な国際会議・論文誌において多数の論文を発表し、2025年にForbes Japan 30 Under 30に選出。

主な実績・採択歴

• 2025年「Forbes Japan 30 Under 30」選出

研究題目

多指・全身制御のためのスケーラブルなデータ生成基盤の構築

研究キャッチコピー

「データの壁」を仮想世界で突破し、あらゆる環境で働くロボットを。

研究ビジョン

現在、AIが物理世界で活動する「Physical AI」の進展により、ロボット学習用データの確保が世界的な 競争軸となっている。しかし、現状の主流は、大規模な施設と多数のオペレーターを動員する「物理的 なデータファクトリー」に依存している。これは、土地や人的リソースが限られた国や組織にとっては 大きな参入障壁であり、地政学的なリスクや開発サイクルの停滞を招いている。 

本研究では、現実世界を精密に模したシミュレーターを活用し、データ生成を物理的なハードウェアか ら切り離すことで、この「データの民主化」を実現する。単にデータを増やすだけでなく、どのような データが学習に有効かという「モードの評価基盤」を提示することで、安価かつ高速にAIロボットを開 発できる社会実装モデルを構築する。これにより、研究室やスタートアップが、巨大資本に依存せずとも高度な多指・全身制御ロボットを開発できる未来を目指す。