# Maniformer、日本のNexTech Week 2026 秋のヒューマノイドロボット展に初出展

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> - headline: Maniformer、日本のNexTech Week 2026 秋のヒューマノイドロボット展に初出展
> - datePublished: 2026-11-14T01:00:00+09:00
> - publisher: プレニカ編集部（外部発表の紹介記事）
> - articleSection: 小売・EC
> - url: https://www.prenica.jp/news/retail-ec/3092-25ceed82/
> - isBasedOn: https://www.value-press.com/pressrelease/384442

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## リード

ロボットの実環境学習を支えるデータ基盤を掲げるManiformerが、日本市場で初披露した内容を伝える。

## 本文

【プレニカ編集部による要約】
Maniformer（觅蜂科技）は、2026年11月11日に幕張メッセで開催されたAI・人工知能EXPO（NexTech Week2026 秋）で日本市場に正式初披露した。同社は身体性知能向けのフィジカルAIデータプラットフォームを掲げ、実世界のデータを通じてロボットが人の観察・把持・操作・協働を学べる環境を目指す。展示では、ロボット本体を使わずにデータを収集する「MEgo」シリーズ（MEgo Gripper、MEgo View、MEgo Glove）とデータプラットフォーム「MEgo Engine」を紹介した。MEgoシリーズは作業する人を異なる角度から記録し、視覚・動作・触覚などを1ミリ未満の精度で同期して記録する。MEgo Engineは収集データの前処理、空間認識、アノテーション、品質評価を担う。2026年8月末時点で、ロボット本体を使わずに収集・作成したデータは累計100万時間を超えた。日本の企業・研究機関との協業を通じ、製造、物流、小売、高齢者介護などでの活用可能性を探りたいとしている。

【プレニカ編集部の見解】
ロボット導入を検討する製造や物流、小売の現場にとって、今回の発表が投げかけるのは「ロボット本体の性能」ではなく「学習させるデータをどう確保するか」という論点だ。実機を動かさずに人の作業を記録し、学習用データへ変換する仕組みは、導入前の検証や現場ごとの調整を進める際の選択肢になり得る。触覚や動作の軌跡まで含めて収集・同期する設計は、単純な反復作業だけでなく、把持の安定性が問われる工程を想定する現場にとって参考になるだろう。とはいえ、累計100万時間というデータ量が日本の現場の課題にどこまで直結するかは読み切れず、収集から学習、実装までのプロセスが実際の運用コストや精度にどう影響するかは今後の検証を待つ必要がある。展示会での初披露の段階にとどまり、導入効果を示す具体的な導入事例が示されていない点は、慎重に見ておきたい。

## 連絡先・補足

プレニカ編集部ピックアップ（出典は記事末尾のリンクをご覧ください）

## 出典

- 元記事（一次情報）: https://www.value-press.com/pressrelease/384442

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