シリコンバレーのスタートアップ、Human Archive はインドのギグエコノミーを活用し、ロボットの訓練データ収集に注力しています。同社はインドで急成長しているフードデリバリーや家事代行プラットフォームと提携し、作業者が装着した特殊な帽子型カメラを通じて、日常生活の業務を第一人称視点で撮影する取り組みを展開しています。現在、複数拠点で 1,000 台以上のヘッドセットが稼働しており、この実績を背景に 820 万ドル（約 12 億円）の資金調達に成功しました。出資には Y Combinator や OpenAI、NVIDIA、Meta の関係者などが名を連ねています。 同社は 2024 年、ロボティクス業界が直面している「高品質な実世界作業データの不足」というボトルネックに着目し、インドの人手不足を補うギグワーカーをデータソースとして活用する戦略を掲げました。創業者は UC バークレーやスタンフォード大学の出身者で、ロボット工学とハードウェアの専門知識を有しています。しかし、主要な家事代行大手である Urban Company や Pronto からの提携断られ、一部の創業者からは激しい対立が報じられました。これに対し、Human Archive は中小のギグ企業と提携し、消費者がサービス利用料を割引価格で提供する代わりに、撮影に同意するモデルを構築しています。 技術的には、単なる映像データだけでなく、触覚センサー付グローブや全身モーションキャプチャースーツ、リストカメラなどを組み合わせたカスタムハードウェアを開発し、動きや触覚力を同時に記録する多感覚データ収集を可能にしています。同社はこれらのデータを基に AI モデルを微調整し、その有効性を実証することで、主要な研究機関や企業へデータ販売を行う方針です。また、データ収集作業には 1 時間あたり 1 ドルの報酬を支払いますが、これにはインド国内の現場ネットワークを保有しているため他社より低く抑えられる事情があります。 プライバシーについては、個人情報を匿名化し、顔認識を防止する対策を講じていると説明していますが、インド政府もデータ収集の同意プロセスについて監視を強化しています。Human Archive は現在、東南アジアや米国へも展開を進めており、米国の住宅清掃や料理サービスなどでもデータ収集実験を開始する予定です。物理的 AI の開発を急ぐ世界中の企業にとって、人間の実践データをいかに大規模に、かつ多様に収集できるかが鍵となっており、同社のアプローチがその需要に応えられるかが今後の焦点です。