❶ 応募
- 応募フォームから必要事項を入力して応募
リーダー・メンバーで締切が
異なります。
締切
チームリーダー: 7/31(金)12:00
メンバー: 8/31(月)12:00
学生対象コンテスト
フィジカルAIに向けた開発者育成のための 公開型の基盤モデル開発
応募対象
12歳~29歳の学生
本コンテストは個人でご応募いただき、スクリーニング後にチーム編成を行う予定
※12歳未満であっても応募を認める場合あり
応募締切
チームリーダー応募締切 2026年7月31日（金）昼12:00
メンバー個人応募締切 2026年8月31日（月）昼12:00
賞金
懸賞金
上位入賞チームの他、特定の項目等に秀でた応募者への特別賞として懸賞金を授与予定。
最終審査進出者へも懸賞金をお渡し予定。詳細は別途公表予定
懸賞金総額
万円
応募方法
応募要項 APPLICATION GUIDELINES
テーマ2：人材育成 フィジカルAIに向けた開発者育成（学生）のための公開型の基盤モデル開発
応募概要
フィジカルAIへの適用を見据えたAI基盤モデル開発に取り組む学生向けの懸賞金型コンテストを実施します。スクリーニングを通過した応募者は、事務局が提示するチームリーダーが組織するいずれかのチームに所属し、必須課題に取り組みます（最大4億円相当の計算リソースを提供）。
自由参加課題については、企業・団体等から広く課題提案を募集し、選定された課題を本サイトにて順次公開する予定です。
応募資格
応募対象者は、原則として、2026年4月1日時点において、学校教育法に基づく学校もしくはこれに相当すると認められる海外の教育機関、または国・地方公共団体等が設置する教育訓練機関に在籍し、日本の国籍を有する1996年4月2日～2014年4月1日生まれの者です。
未成年が応募する場合は、保護者の同意書の提出を必須とします。
卓越した能力・実績を客観的に証明できる者については、12歳未満であっても応募を認める場合があります。
応募は個人単位で受け付けます。
- 一方、事前にチームリーダーを決めて複数人でお申込みいただく場合は、ご希望のリーダーのチームとなるよう、可能な限り配慮してチーム編成を行います。
(詳しくは後述のチーム編成を参照ください)
本コンテストは、応募段階で初学者の方でも応募いただくことが可能です。
- コンテストへの参加にあたっては、Deep LearningやLLMの基本的な知識を持っている方やPythonを用いた機械学習モデルの実装経験があることを推奨しています。
- これらの知識、経験は全て本年度開催の松尾研LLM講座を受講いただくことで習得可能です。そのため、応募時点で十分な知識・経験のない方でも、本年度開催の松尾研LLM講座と同時に申込んでのコンテストへの参加を大いに歓迎します。
- フィジカルAIの学習・開発経験を有する方も歓迎しますが、全ての応募者の方に求めるものではありません。
スケジュール
応募から結果発表・表彰までの各フェーズと実施時期は以下のとおりです
❷ チーム編成・
基礎講座受講
- リーダーは書類＋面接、メンバーは書類(＋場合によってはテスト)
スクリーニングを実施 - (申込者は)松尾研LLM講座を受講
- 課題取組に際して推奨される知識やスキルを習得
- チームを編成
❸ 必須課題予選
❹ 必須課題決勝
- 必須課題の予選に取り組む
- 決勝進出チームを決定
最大4億円相当の計算資源を
活用しながら課題に挑戦
- 予選通過チームが必須課題の決勝に取り組む
❺ 自由課題
- 希望者は自由課題にも挑戦可能
- 事業者の出題する実践的なフィジカルAIの課題
- 11月から2月の間で各課題ごとに随時取り組む
❻ 結果発表・表彰
- 最終審査プレゼンテーションを実施
- 受賞者を決定
- 結果発表・表彰式を実施
最終審査を経て結果を発表し、表彰式を実施します。
応募内容
別途公開する応募フォームから、所定の必要事項を記入の上、応募します。チームリーダーとしての参加を希望する者は、応募締切が異なるためご注意ください。
チームリーダー応募締切：7月31日昼12:00
メンバー個人応募締切：8月31日昼12:00 ※状況に応じて延長・変更する場合があります
【3分でわかる応募方法】
応募をご検討中の方向けに、本コンテストの概要や応募の流れ、応募時のポイントを約3分間でわかりやすくご紹介しています。
当日投影資料はこちら
【応募の類型】
チームリーダー・メンバーや、松尾研LLM講座の受講状況によって応募方法が異なります。該当する応募フローをご確認ください。
応募に際しての質問/相談は コチラ
審査方法
チームリーダー候補およびメンバー候補について、書面スクリーニングを行います。チームリーダーについては面接を含みます。
スクリーニングを通過した応募者に取り組んでいただく必須課題では、予選審査および最終審査を実施します。予選審査ではチーム単位でAI基盤モデルの開発を行い、モデルの性能評価により審査します。最終審査では、予選審査を通過したチーム等を対象に、AI基盤モデルの高度化および実装を行い、その成果に基づき審査します。CaP-X上でのシミュレーションを通じて評価を実施する予定です。
自由参加課題では、企業・団体等が提案するフィジカルAIに関する課題に取り組んでいただき、その成果に基づき審査予定です。
詳細は決定次第本サイトにて公表予定です。
＜スクリーニングプロセス＞
【チームリーダー】
-
応募フォームに記載された内容に基づき、事務局にて書面スクリーニングを実施します。以下の①②③を共に満たす場合は、書面スクリーニング通過となります。
-
①以下のいずれかに該当する方※詳細は
- 本年度、東京大学松尾・岩澤研究室が開催する「2026年大規模言語モデル講座_1」に申込みが完了し、修了予定の方
- これまでに東京大学松尾・岩澤研究室が開催した過去の「大規模言語モデル講座」の修了実績を有する方
- 特定のコンテストにおける受賞実績等、特に優れた実績を有する方
- フィジカルAIに関する学習・実装経験を有する方
- ②チームリーダーを担うことが出来ると判断される開発経験・資格、チームリード経験を有する方※詳細は
-
③コンテスト開催期間（2026年11月〜2027年3月）の参加条件について、以下の全てを満たす方
- 途中離脱なく継続して参加可能であること
- 週10時間以上の稼働時間を確保可能であること
- 完全オンラインでのチーム活動・コミュニケーションに対応可能であること
-
①以下のいずれかに該当する方※詳細は
-
書面スクリーニング通過者数に対して面接を実施し、予選審査参加となるチームリーダーを決定します。
【メンバー】
-
応募フォームに記載された内容に基づき、事務局にて書面スクリーニングを実施します。以下の①②を共に満たす場合は、書面スクリーニング通過となります。
-
①以下のいずれかに該当する方※詳細は
- 本年度東京大学松尾・岩澤研究室が開催する「2026年大規模言語モデル講座_1」の修了が認められる方
- これまでに東京大学松尾・岩澤研究室が開催した過去の「大規模言語モデル講座」の修了実績を有する方
- 特定のコンテストにおける受賞実績等、特に優れた実績を有する方
- フィジカルAIに関する学習・実装経験を有する方
-
②コンテスト開催期間（2026年11月〜2027年3月）の参加条件について、以下の三点全てを満たす方
- 途中離脱なく継続して参加可能であること
- 週10時間以上の稼働時間を確保可能であること
- 完全オンラインでのチーム活動・コミュニケーションに対応可能であること
-
①以下のいずれかに該当する方※詳細は
-
書面スクリーニング通過者数が想定を上回る場合には、追加選考としてLive-Benchの評価項目を用いたコンペティションを実施する場合があります。
＜チーム編成＞
チーム編成にあたっては、チームリーダー・メンバー双方の希望をヒアリングし、同じチームとなるよう最大限配慮して編成を行います。
＜必須参加課題概要＞
VLAや世界モデルは、細粒度の動作制御を主な訓練対象としており、長期タスクの計画・段取りを明示的に担う設計にはなっていません。
本課題では、この段取りをLLMに担わせ、ロボットへの指示書となる制御コードを自動生成するAIモデル（Code-as-Policy）を開発します。
以下テーマのポイント
- 初学者でも挑戦できる、フィジカルAI入門の第一歩
- ICML2026採択の最新研究「CaP-X」を使い、シミュレータ上で多面的に評価
- LLMの推論力を生かした、ロボット制御の実践フローが学べる
＜自由参加課題概要＞
-
- 自由参加課題（以下、自由課題）では、現在公募中の企業・団体等が提案するフィジカルAIに関する課題に取り組んでいただき、その成果に基づき審査予定です。
- 自由課題へ応募いただける企業は以下応募要件を確認の上、応募フォームへご記入ください。（8月31日昼12:00締切）
＜協力企業・団体の募集について＞
本事業では、様々な観点から事業にご協力いただける協力企業・団体を募集します。
学生と企業等との接点を増やし、フィジカルAI人材の裾野を広げることを目的として開設した本事業の学生参加者向けSlackに企業・団体等の皆様にもご参加いただき、以下のルールの範囲で、学生への情報提供・交流を行っていただけます。
なお、本ルールに同意の上Slackにご参加いただける企業・団体等については、ご希望に応じてロゴをご提供いただき、本事業の協力企業・団体として特設サイト等で公表します。
-
-
1．勉強会・イベント等
- フィジカルAI、AI、ロボティクス等に関する勉強会・イベント等をSlackでご案内いただけます。
- 製品・サービスの紹介・販売促進など、主として商用・営業目的の案内はご遠慮ください。
-
2．インターン
- 原則として、3月中旬以降に受入れ可能なインターンをSlackでご案内いただけます。
- 期間、報酬・費用、受入人数、選考方法等に特段の制限は設けません。
- 応募・選考・面談・受入れ等は、学生と企業等との間で直接実施いただき、事務局は原則として関与しません。
- 学生が各企業等で通常募集されているインターン等に自ら応募することを妨げるものではありません。
-
3．自由課題
- 自由課題については、別途定める「自由課題要件」を踏まえ、指定のフォームからご応募ください。
-
共通事項
- 本事業内で実施するイベント等への参加など、学生との積極的な交流を歓迎します。
- 本事業終了時に「企業賞」等の副賞をご用意いただくことも歓迎します。
- 企業間で不公平が生じる活動や、学生の本事業における活動を妨げる行為はご遠慮ください。
- Slackを利用した過度な営業活動・採用勧誘はご遠慮ください。また、SlackのDMを利用した学生への個別のスカウトはお控えください。
- 本ルールに沿わない活動等が確認された場合、事務局の判断により、投稿の削除、活動の見直しのお願い、Slackからの退出等をお願いする場合があります。
- 判断が難しい場合は、事前に事務局へご相談ください。
-
1．勉強会・イベント等
＜基礎講座について＞
本テーマにおける基礎講座（松尾研LLM講座）の位置づけ
-
本テーマは東京大学松尾・岩澤研究室の開催する「Deep Learning応用講座」における「大規模言語モデル1」（以後、松尾研LLM講座）と連携しています。本テーマの応募者は原則として、当該講座の修了※を有しているものとします。
本年度開催の講座に加え、過去開催の「Deep Learning 応用講座 大規模言語モデル」のいずれかの講座修了も含みます。
松尾研LLM講座とは
-
本講座は、大規模言語モデル（LLM）に関する体系的な知識と、実践的なスキルの習得を目的として開講します。講義では以下のスキルを中心に習得します。
- LLMの基礎理論とアーキテクチャの理解（Transformer・Attention機構など）
- 事前学習から事後学習（RLHF含む）までの開発フローの理解
- モデル推論の仕組みと最新事例
- 公開済みモデル・APIの活用による性能最適化の実践手法
-
詳細は松尾・岩澤研究室HPをご確認ください。
松尾研LLM講座：大規模言語モデル講座1 - 東京大学松尾・岩澤研究室（松尾研）- Matsuo Lab -
なお、松尾研LLM講座へは本特設サイト内の応募フォームより、本テーマへの申込後にもお申し込みいただけます。
-
本テーマは、東京大学松尾・岩澤研究室のご協力のもと実施いたします。また、東京大学松尾・岩澤研究室においても、特設サイトにて本テーマをご紹介いただいております。
審査員紹介 JUDGE
国立高等専門学校機構 北九州工業高等専門学校 生産デザイン工学科 知能ロボットシステムコース 教授
久池井 茂
東京大学 大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻 教授
松尾 豊
COMING SOON
よくあるご質問 Q & A
両テーマ共通
問い合わせ先
問い合わせ先はどこか
下記メールアドレスへお問い合わせください。
GENIAC-PRIZE運営事務局 geniac_prize@bcg.com
GENIAC-PRIZE運営事務局 geniac_prize@bcg.com
応募要件
本事業の応募に必要な提出物は何か
テーマ１については、応募時に取組概要の提出が必要です。また、11月末までに提案書及びデモ動画等の提出が別途必要となります。
テーマ２については、応募時に参加者情報（氏名、学校名等）の提出が必要です。
提出物の詳細、提出期限及び提出方法については、特設サイトにてご案内いたします。
テーマ２については、応募時に参加者情報（氏名、学校名等）の提出が必要です。
提出物の詳細、提出期限及び提出方法については、特設サイトにてご案内いたします。
社会課題と人材育成の両テーマを選択しても問題ないか
複数テーマへの応募は問題ございません。ただし、各テーマの応募要件に従ってご応募ください。
今後の説明会等のイベントへの参加は必須なのか、出席した方が有利なのか
説明会への参加は必須ではございません。また、説明会への参加が直接審査に有利になることはありません。
説明会動画は別途公開されるか
別途公開予定です。
懸賞金の支払・制度
懸賞金についても検査・確定行為を行うのか
懸賞金としての支払が認められた予算であり、民法に基づき支払うため懸賞金の検査・確定行為は行いません。
懸賞金の税務処理はどのように行うのか
獲得した懸賞金において必要な税務等の手続きについては、受賞者において適正に処理するようお願いします。なお、税務処理に関する個別のご相談には対応いたしかねますので、あらかじめご了承ください。
審査
審査結果に不服がある場合、異議申し立ては可能か
審査状況や審査内容など、個別のお問い合わせにはお答えできませんのでご了承ください。
想定以上にレベルが高い場合、事前想定順位よりも多く懸賞金授与する可能性はあるか
各領域で示した懸賞金の他に特定の項目等に秀でた応募者などには特別賞を授与する予定です。
想定以上にレベルが低い場合、事前想定順位よりも少ない表彰になる可能性はあるか足切りのようなものはあるのか
必要な基準に到達しない場合は賞金を付与しないことがあり、想定より少ない表彰となる可能性もございます。
テーマ 社会課題：エッセンシャルワーカーの人手不足解消に資するAIを活用した業務プロセス改革
AI活用
テーマ１において活用するAI技術に制限はあるか
本テーマでは、エッセンシャルワーカーの人手不足解消に資する業務プロセス改革の成果を評価対象としています。活用するAI技術については、生成AIを含む様々なAI技術を活用することが可能です。また、生成AIと従来型AIを組み合わせたシステムも対象となります。
一方で、本テーマでは国産基盤モデルを活用した開発・実証を実施することを応募要件としております。詳細については懸賞広告をご確認ください。
一方で、本テーマでは国産基盤モデルを活用した開発・実証を実施することを応募要件としております。詳細については懸賞広告をご確認ください。
RPAや既存ツールとの組み合わせでも可能か
可能です。ただし、AIの導入を通じた業務プロセス改革を実現する提案を期待します。
応募要件
ユーザーとは何か。どのような対象を指すのか
ユーザーとは、AI事業者ガイドラインで規定している、AI利用者を指し、日本国内の法人（企業、大学、国研等）、団体（官公庁、地方公共団体等）および農業・林業・漁業経営体（個人を含む）を含みます。
ユーザーとして応募する場合、自社の業務においてAIを実際に活用し、エッセンシャルワーカーの人手不足解消に資する業務プロセス改革を実施・実証する立場であることが求められます。開発者と組んで応募することも、内製で開発することも可能です。業務課題の特定・ユースケース設計・実証・評価を主体的に担う役割が期待されます。
ユーザーとして応募する場合、自社の業務においてAIを実際に活用し、エッセンシャルワーカーの人手不足解消に資する業務プロセス改革を実施・実証する立場であることが求められます。開発者と組んで応募することも、内製で開発することも可能です。業務課題の特定・ユースケース設計・実証・評価を主体的に担う役割が期待されます。
エッセンシャルサービス業を「支援する」立場の企業（メーカー、卸売業、関連サービス業等）はユーザーとして応募可能か
応募者はユーザー（AI利用者）であることが条件です。ただし、エッセンシャルサービス業を支援する立場であっても、自社の業務においてAIを実際に活用しエッセンシャルワーカーの人手不足解消に資する業務プロセス改革を実施・実証する立場（＝AIの自社開発・利用）であれば、ユーザーとして応募可能です。
自治体や官公庁の職員もエッセンシャルワーカーに含まれるか
自治体や官公庁の職員がエッセンシャルサービスを担う場合、自治体や官公庁の職員もエッセンシャルワーカーに含まれます。
個人事業主でも応募は可能か
テーマ１の応募資格は、日本国内の法人（企業、大学、国立研究開発法人等）、団体（官公庁、地方公共団体等）及び農業・林業・漁業経営体（個人を含む）となります。
このため、農業・林業・漁業経営体に該当する場合は応募可能です。
このため、農業・林業・漁業経営体に該当する場合は応募可能です。
応募可能な企業に企業規模の制約はあるか
企業規模の制約は設けておりません。大企業や中小企業等の企業規模問わず応募可能です。
一般社団法人・社会福祉法人等は応募対象となるか
日本国内の法人（企業、大学、国立研究開発法人等）であれば、共に応募対象となります。
海外企業との連携は可能か
国外企業との連携応募も可能ですが、国内に籍を有する者を責任者として設定いただきます。
補助金等の他公的支援を受けている事業についても応募可能か
提出する成果は「国の競争的研究費（内閣府の「競争的研究費制度」に該当するもの）」のみで作製されたものではないこととしております。
連名や複数法人での応募は可能か
連携や複数法人による応募は可能です。ただし、グループによる応募の場合、グループの代表者が懸賞金を一括受領する参加者一者（代表者自身でも構わない）を指定いただきます。詳細は懸賞広告別添をご確認ください。
応募フォーム提出後に応募者情報（応募主体）を変更することは可能か
各テーマの応募資格に沿い、応募形態を切り替えることは問題ございません。変更される場合には、応募フォームで再提出する際に、「受付番号」をご入力ください。「受付番号」は新規提出時の返信メールに記載されます。
応募フォーム提出後に内容の修正・再提出は可能か
応募期日の2026年9月30日12:00の締切までであれば、内容の修正・再提出が可能です。詳細は事務局までご連絡ください。
用語などをまとめた資料はあるか
社会課題用語集を特設サイトに公開しています。
用語集はこちら
用語集はこちら
開発者から応募することは可能か
原則ユーザーからの応募となります。開発者が応募フォームに記載する場合は、自由記述欄に、その理由を記載してください。
ロボット基盤モデルとはどのようなものか
ロボット基盤モデルとは、AIによる知能の高度化を通じて自律制御を実現する機械システムに搭載され、当該ハードウェアを直接制御するモデルとします。OpenVLA（Stanford University）、π0（Physical Intelligence）、GR00T（NVIDIA）、Cosmos（NVIDIA）等がこれに該当します。
懸賞広告では、「開発・実証において、いずれかの国産基盤モデルの活用を必須とする（※ロボット基盤モデルは除く）」と記載されていますが、この「ロボット基盤モデルは除く」とはどのような意味か
テーマ1において、応募者がロボット基盤モデルを活用してプロトタイプを開発する場合は、国産基盤モデルの開発実証を必須とする要件の対象外となります。
１つの法人が複数の応募を行うことや、複数の応募に関与することは可能か
可能です。取組内容や体制が異なれば、１つの法人による応募件数の上限はありません。
提案するユースケースの自由度はあるか
「エッセンシャルワーカーの人手不足解消に資する業務プロセス改革」という課題に即していれば、応募者が自由に設定可能です。
運輸業や製造業など懸賞広告の「課題の例」に記載がない分野も応募対象となるか
記載がない分野のユースケースでも応募可能です。エッセンシャルサービス業の定義は「人々の生活に不可欠な物品又は役務を供給する業務」であり、懸賞広告の「課題の例」に挙げられた分野に限定されるものではありません。
省庁別のユースケース例について、この例に沿ったテーマを募集しているということか。それらのテーマに係るユーザーとなりうる法人が主体となって応募する必要があるか
社会課題「エッセンシャルワーカーの人手不足解消に資するAIを活用した業務プロセス改革」に基づき幅広いテーマでの応募を募集しています。協力省庁が提示している課題・ユースケース例は、省庁特別賞に関するテーマの例示であり、これらテーマに限らずとも応募可能です。
基盤モデル開発事業者が、開発者としてAI関連企業と共同提案する場合の応募方法は
応募者はユーザー（AI利用者）であることが必要です。当該ユーザーと組む形で、基盤モデル開発事業者、および、AI関連企業を開発者として応募いただく形となります。
ユーザーと開発者の連携は必須か、単独での応募は可能か
単独での応募も可能です。開発企業が自社内の業務プロセス改革として応募することも認められます。
社内用の開発物での応募も可能か、
AI開発会社が自社の効率化を実施した内容として応募することは可能か
社内用の開発物、内製での応募も可能です。応募対象に当てはまるのであれば、AI開発会社が応募することも可能です。
ユーザーと開発者とのマッチングイベントはあるか
事務局によるマッチングを目的としたイベントは予定しておりません。
一方で、地方説明会等の開催にあわせて、参加者同士の交流・情報交換の機会として、交流等を実施する予定です。
一方で、地方説明会等の開催にあわせて、参加者同士の交流・情報交換の機会として、交流等を実施する予定です。
協力省庁で募集している課題以外も応募可能か
応募可能です。本事業は、業種・分野を問わず幅広いテーマでの応募を募集しており、協力省庁の課題・ユースケース例はあくまで協力省庁の特別賞に関するテーマの例示に過ぎません。協力省庁の特別賞を目指さない一般枠のみでの応募も可能です。
※ 協力省庁以外のユースケース例はこちら
※ 協力省庁以外のユースケース例はこちら
国産基盤モデル
国産基盤モデル以外を活用した提案も可能か
可能です。ただし、国産基盤モデルを用いた開発・実証は必須 です。開発・実証を実施したうえで、最終的に採用しないと判断した場合は、その理由を提案書において明確に記載してください。
国産基盤モデル開発事業者リストは今後増える予定か
国産基盤モデル開発事業者リストは、国産基盤モデル開発事業者からの申請を受け、7月上旬を目途に順次追加して参ります。
国産基盤モデルをメインではなく補助的に使用するだけでも要件を満たすか
国産基盤モデルを用いた開発・実証は必須で、補助的に利用する場合はその理由を提案書で明確にしてください。
応募前の試作段階では海外モデルを活用し、実証フェーズで国産基盤モデルに移行するアプローチは可能か
可能です。開発・実証において国産基盤モデルの活用が必須ですが、海外モデルとの比較検討を行うことも認められています。試作段階での海外モデル活用後、実証フェーズで国産基盤モデルへ移行するアプローチも対象となります。
活用する国産基盤モデルのバージョン特定・優先順位はあるか
特定のバージョンへの縛りや優先順位は設けておりません。ただし、採用理由を提案書に記載してください。詳細は懸賞広告および特設サイトをご確認ください。
国産基盤モデル開発事業者への接続・斡旋のサポートはあるか
事務局が国産基盤モデル開発事業者リストを特設サイトに公開しております。応募者はリストを参照の上、各事業者へ個別にお問い合わせください。事務局による個別のマッチング・斡旋は予定しておりません。
循環型医療・農業用VLM等の特定分野向け特化型モデルは国産基盤モデルとして認められるか
国産基盤モデルの定義は下記となり、それを満たす限りにおいては、対象となり得ます。
日本国内で登記され、かつ、日本国内に開発拠点を有する企業・大学等が開発したモデルを指す。具体的には以下のいずれか：
・フルスクラッチモデル
・既存の基盤モデル（国産基盤モデルに限らない）を事前追加学習したモデル
・国産基盤モデルをファインチューニングしたモデル
日本国内で登記され、かつ、日本国内に開発拠点を有する企業・大学等が開発したモデルを指す。具体的には以下のいずれか：
・フルスクラッチモデル
・既存の基盤モデル（国産基盤モデルに限らない）を事前追加学習したモデル
・国産基盤モデルをファインチューニングしたモデル
AIの定義はLLM・VLMに限られるか。自律走行・ロボット等も含まれるか
本事業でのAIはLLM・VLMに限りませんが、国産基盤モデルかロボット基盤モデルを用いた開発・実証が応募対象になります。
国産基盤モデル開発事業者リストに記載のない、新規設立の企業が開発した基盤モデルも国産基盤モデルの対象となるか
国産基盤モデルの定義は下記となり、それを満たす限りにおいては、対象となり得ますが、当該基盤モデル事業者が、国産基盤モデル開発事業者リストに登録されている必要があります。
日本国内で登記され、かつ、日本国内に開発拠点を有する企業・大学等が開発したモデルを指す。具体的には以下のいずれか：
・フルスクラッチモデル
・既存の基盤モデル（国産基盤モデルに限らない）を事前追加学習したモデル
・国産基盤モデルをファインチューニングしたモデル
日本国内で登記され、かつ、日本国内に開発拠点を有する企業・大学等が開発したモデルを指す。具体的には以下のいずれか：
・フルスクラッチモデル
・既存の基盤モデル（国産基盤モデルに限らない）を事前追加学習したモデル
・国産基盤モデルをファインチューニングしたモデル
特定の国産基盤モデルに縛りはあるか。また低精度のモデルでの推論でも応募可能か
特定の国産基盤モデルへの縛りはありません。推論精度については審査基準の「技術の優位性」に基づき評価されますが、低精度であること自体が応募を妨げるものではありません。
開発・実証
開発・実証の期間に制約はあるか
定められた期間内に、成果物を開発・実証の上、提案書等各テーマの懸賞広告に沿い提出する必要があります。
提案技術に使用するデータの提供はあるか
事務局からのデータ提供はございません。
開発実証を進めるなかで、9月末に提出した応募内容から応募内容を変更することは可能か
開発実証を進めて頂く中で応募内容の変更は可能です。変更が生じる場合は速やかに事務局までご連絡ください。
実証に使用するデータはどのようなものが望ましいか
原則としてユーザーが保有する現場データの活用を想定しています。
プロトタイプの作成においてOSS・SaaS・PaaSなどの利用は可能か、また、可能な場合の制限事項はあるか
OSS、SaaS、PaaSの利用は可能です。制限事項については、本事業としての制限はありませんので、OSS、SaaS、PaaSそれぞれの利用規約に準じて利用をお願いいたします。
既に開発済み・以前から実証中のAIシステムで応募してもよいか
応募可能です。ただし、本事業では、AIシステムの開発・実証を本事業期間内に実施いただくことを求めています。既存システムをベースとした場合でも、国産基盤モデルを用いた新たな開発・実証を期間内に実施することが必要です。
実証中・未確定の段階のAIシステムでも申請可能か
実証中・未確定の段階でも申請可能です。9月末の取組概要提出時点では構想・設計レベルでも問題ありません。11月末に提案書およびデモ動画を提出いただく際には、成果を示してください。
9月の取組概要と11月提出の提案書の内容が変わっても問題ないか。評価は11月の提案書で行われるか
開発実証を進める中で応募内容の変更は可能です。審査の評価は最終的に11月末に提出された提案書およびデモ動画をもとに行います。
11月提出時点でAIシステムはどの程度まで実装されている必要があるか
実装段階は問いません。ただし、提出物として、開発したAIシステムプロトタイプの機能・使い方が理解できるよう実証の様子をまとめたデモ動画（3分以内厳守）の提出が必要です。
11月提出時にPoC規模での提出でよいか
11月末の提出時点ではPoC（概念実証）・デモ段階のものでも応募は可能ですが、ユーザーの業務プロセス改革が、効果的且つ継続的に実施できていることが求められます。
審査
審査結果はどこまで公表されるか、個社ごとにフィードバックをもらえるのか
表彰される上位企業の順位は公表しますが、個社ごとの点数・評価は公表・共有しない予定です。
エッセンシャル性（課題の妥当性）はどのように評価されるか
審査基準に基づき委員会で評価します。詳細は懸賞広告の審査基準をご確認ください。
人手不足解消の効果はどのように測定・評価されるか
審査基準に基づき委員会で評価します。詳細は懸賞広告の審査基準をご確認ください。
ロボット基盤モデルを活用してプロトタイプを開発する場合、国産基盤モデルを利用しないと、「国産基盤モデル開発への貢献」に関する審査項目はどのように評価されるか
テーマ1において、応募者がロボット基盤モデルを活用してプロトタイプを開発する場合は、国産基盤モデル開発実証を必須とする要件の対象外となります。
ただし、応募者には、活用したロボット基盤モデルに関する評価結果や課題、改善点等の知見を整理し、提案書に記載して、フィードバックいただくことを求めます。当該フィードバックについては、今後の国産ロボット基盤モデルの研究開発および社会実装への貢献という観点から審査対象となります。
なお、ロボット基盤モデルへの該当性が不明なモデルを活用する場合は、応募前に事務局へ相談してください。
ただし、応募者には、活用したロボット基盤モデルに関する評価結果や課題、改善点等の知見を整理し、提案書に記載して、フィードバックいただくことを求めます。当該フィードバックについては、今後の国産ロボット基盤モデルの研究開発および社会実装への貢献という観点から審査対象となります。
なお、ロボット基盤モデルへの該当性が不明なモデルを活用する場合は、応募前に事務局へ相談してください。
提案書の作成にあたりフォーマットはあるか
提案書には指定フォーマットがあり、本サイトの応募概要に公開予定です。
提出物のデモ動画はどのような内容を収録すべきか
デモ動画は実証内容やAIシステムの機能・操作方法が分かるような内容を収録ください。提出物の詳細は本サイトの応募概要に公開予定です。
デモ動画の長さに制限はあるか
デモ動画は3分以内を厳守とします。動画が3分を超過する場合は超過部分を審査対象外とします。
提示されております審査基準において、各項目間の配点やノックアウト基準はあるか
配点・ノックアウト基準は非公開となります。
どういったユースケースが高く評価されるか
審査基準（懸賞広告参照）に基づき、「課題設定の妥当性」「業務の再設計・導入効果」「ユースケースの波及効果」「技術の優位性」「国産基盤モデル開発への貢献」の観点から総合的に評価されます。
特別賞に応募すると全体審査から外れるか
省庁特別賞と通常の懸賞金の審査は並行して行われるため、特別賞への選出・応募により全体審査の対象から外れることはありません。
AIの独自性があり業務改善率が大きい場合は審査で評価されるか
審査基準の「技術の優位性」および「ユースケースの波及効果」に関して審査対象となり得ます。詳細は、懸賞広告の審査基準をご参照ください。
社会課題の法律・制度的な解決余地も審査で評価されるか
審査基準には直接「法律・制度的解決余地」の項目はありませんが、「課題設定の妥当性」「ユースケースの波及効果」の観点から、社会制度・環境を踏まえた課題設定は評価対象となり得ます。詳細は懸賞広告の審査基準をご確認ください。
公知化されている既存技術は審査で不利になるか
公知化されている技術を活用すること自体は問題ありませんが、審査基準の「技術の優位性」において「既存のサービスや競合他社に類似するものがないか」が評価されます。既存技術をベースにしつつ独自の改良・組み合わせによって革新性を示すことが重要です。
実証評価における国産基盤モデルの利用実績はどのように審査されるか
提案書に記載した国産基盤モデルの利用内容と実証実績をもとに審査されます。審査基準の「国産基盤モデル開発への貢献」の観点から、モデルへのフィードバック・評価結果も審査対象となります。詳細は懸賞広告の審査基準をご確認ください。
教育機関が産学連携で代表者として応募することは可能か
応募者はユーザー（AI利用者）であることが条件です。本条件を満たし、教育機関が、日本国内の法人に該当する限りにおいては応募が可能です。
少人数・一人での開発でも審査上不利にならないか
審査においては実証規模の大小のみで評価が決まるわけではなく、業務プロセス改革の実効性・ユースケースの妥当性・技術の優位性等が総合的に評価されます。少人数での開発であっても提案の質や課題解決への貢献が高く評価されれば受賞の可能性があります。詳細は懸賞広告の審査基準をご確認ください。
懸賞金の支払・制度
獲得した賞金で開発費用を賄えない場合は、残りは自社負担という考えでよいか
相違ございません。
ユーザーと開発者で組んでの応募となるが、懸賞金はどちらに支給されるのか
グループ体制の場合、代表者が請求書において賞金を代表で一括受領する参加者一者（代表者自身でもかまわない）を指定し（海外口座の指定は不可）、NEDOは当該参加者に当該グループ分の懸賞金全額を振り込みます。
受賞者（代表者）は法人代表者である必要があるか。また振込先は法人口座でよいか
受賞者は、応募の代表者となるため、法人代表者とは限りません。グループ体制の場合、代表者が懸賞金を一括受領する参加者一者（海外口座の指定は不可）を指定いただき、NEDOが懸賞金全額を振り込みます。振込の詳細は採択後に事務局よりご案内します。
懸賞金の入金時期はいつになるか
受賞者決定後（2027年3月下旬の表彰式以降）、入金は2027年5月頃を想定しています。詳細は受賞者決定後に事務局よりご案内します。
成果波及
事業内容・結果はどの内容まで公表されるか
応募概要（提案書の一部）は原則として本サイトで公表します。非公開希望の箇所がある場合は、明確に範囲と理由をお示し頂き事務局までご連絡ください。また、受賞者についてはNEDOのHPで公表するとともに、本サイトでも公表します。
開発成果を開発期間中含め学会や論文等に発信することは問題ないか
応募申請後、開発期間中含め学会や論文等で発信頂いて問題ありません。
開発した技術を事業化するための支援はあるか
直接的な事業化支援は含まれませんが、本事業で実施予定の成果発表キャラバン等の実施を通じて事業化を促進します。また、各省庁特別賞において、支援インセンティブの検討も進めています。
成果波及にあたってどのような取組みを予定しているか
表彰式や成果発表キャラバンへの招待、GENIACのイベントを通じたPR支援などを予定しています。また、本サイト等でも広く成果を発信します。
成果物の権利（知的財産権等）はどこに帰属するか
成果物の知的財産権はすべて応募者に帰属します。ただし、第三者の権利を侵害しないよう十分留意してください。
テーマ 人材育成：フィジカルAIに向けた開発者育成（学生）のための公開型の基盤モデル開発
応募関連・参加条件
参加資格に年齢・学生要件はあるか。社会人は参加可能か
応募対象者は「12歳以上29歳以下（2026年4月1日時点）の学生」に限定されています。具体的には、学校教育法に基づく学校（または海外の相当する教育機関、公的な教育訓練機関）に在籍している、1996年4月2日〜2014年4月1日生まれの方が対象です。会社に属している人についても、上記条件を満たしている方は対象です。
日本国籍を持たない留学生や海外在住者も参加できるか
応募対象者は「日本の国籍を有する」ことが必要になります。そのため、日本国籍を持たない留学生は対象外となります。
日本の学校教育法の認可を受けていない海外発の教育機関に在籍していますが、応募できますか？
教育機関が海外において学士相当の資格を取得できる機関として認められている場合は、「海外の学校教育機関に相当する機関」と判断し、応募を認めています。不明な場合は事務局までお問い合わせください。
日本国内のプログラミングスクールや民間の教育機関に通っていますが、応募できますか？
応募できません。日本国内で設立された学校教育法の認可を受けていない教育機関は対象外となります。
応募締切を過ぎた場合、参加することは難しいか
応募締切は、チームリーダー参加希望の方は2026年7月31日 昼12:00、メンバー参加希望の方は2026年8月31日 昼12:00です。なお、状況に応じて延長・変更する場合がございます。
今年度参加できなかった場合、次年度以降も同様のプログラムに参加可能か
実施の有無を含めて未定です。
応募フォームの記載内容を送信後に確認・修正することは可能か
応募フォームのご提出時に、応募番号をご連絡します。内容の確認が必要な場合は、当該応募番号を基に事務局まで問い合わせをお願いします。応募内容の修正は、提出期限内であれば、応募フォームにて、各自の過去の応募番号を記載の上、新規に申請をお願い致します。
AIに関する知識がほとんどない状態で参加可能か
参加可能です。知識がない状態でも、松尾・岩澤研究室「Deep Learning応用講座 大規模言語モデル1」受講を通して知識を身につけることが可能ですのでご安心ください。
ロボットの実機を扱った経験がなくても参加可能か
ロボットの実機経験はなくても参加可能です。
松尾・岩澤研究室「グローバル消費インテリジェンス寄付講座（GCI）」修了レベルまたは参加しているレベル感では知識・技術的に不足か
応募要件を満たしている限りにおいては、知識・技術的に不足は想定していません。
松尾・岩澤研究室「グローバル消費インテリジェンス寄付講座（GCI）」「Deep Learning応用講座 大規模言語モデル講座」の修了やG検定合格程度の知識はあるものの、LLM学習やプログラミング経験がなくても参加可能か
参加可能です。ただし、松尾・岩澤研究室「Deep Learning応用講座 大規模言語モデル1」(2025年度以前は「大規模言語モデル（LLM）基礎」) の修了証を有する/現在受講中であり修了見込みである、を応募要件の1つとしています。必須課題がLLMを用いたロボット制御コードの生成（CaP-X）であるため、チーム開発を円滑に進める上である程度のプログラミング経験やLLMの活用知識は有効になると考えています。
Pythonはどの程度使えれば良いか
必須課題は、LLMにロボットの「制御コード」を生成させるベンチマーク（CaP-X）を扱います。そのため、自らコードを書いてデバッグしたり、GitHubで他人のコードを読んで機能を追加したりできる中級者レベルのスキルは推奨されます。
参加後に技術的についていけなくなった場合はどうなるのか
技術的に難しさを感じた場合は、原則チーム内で役割を調整しながら進めていただきます。
海外在住でも、時間を調整できれば参加可能か
日本国籍を有しており、年齢要件（12歳以上29歳以下）を満たす学生であれば参加可能です。ただし、時差がある中でチームの活動や週10時間以上の稼働にコミットするための時間調整は必要不可欠となります。
週あたりの活動時間の目安を教えてほしい
週10時間以上の稼働コミットを想定しています。活動時間や進め方はチームごとに調整していただきますが、チームミーティングや開発作業、成果発表などへの参加は必要です。
週10時間以上の稼働が求められていますが、大学の試験期間や本業の繁忙期に稼働が下回る週がある場合、失格になりえるのか
週10時間以上の稼働コミットはあくまで目安であり、一時的に稼働時間が下回ったことのみを理由に失格となることはありません。大学の試験期間や本業の繁忙期なども考慮しながら、チーム内で事前にコミュニケーションを取り、活動計画を調整していただくことを想定しています。
稼働時間はどのように報告・確認が行われるのか
現時点では、厳密な勤怠管理や稼働時間の証明を求める予定はありません。
活動状況については、チームミーティングや成果物、進捗報告などを通じて確認することを想定しています。詳細な運用方法については、参加者向け説明会やキックオフ時にご案内いたします。
活動状況については、チームミーティングや成果物、進捗報告などを通じて確認することを想定しています。詳細な運用方法については、参加者向け説明会やキックオフ時にご案内いたします。
コンテストの参加を途中で辞退することは可能か
原則として、コンテストの途中で辞退することはできません。やむを得ず辞退する場合は事前に事務局に辞退理由を通知し、許諾を得る必要があります。
スクリーニングにおいてチームリーダーに選任されなかった場合、メンバー選考に切り替えることは可能か
可能です。チームリーダースクリーニングの結果チームリーダーとしての選任に至らなかった場合は、希望する者はメンバーとしてのスクリーニング対象となります。
チームリーダーとして応募していなくてもチームリーダーに選ばれることはあるか
チームリーダー応募者全体から書類・面接スクリーニングを行うため、チームリーダーとして応募していなければ選任されることは原則ありません。
説明会の資料は後日共有されるか
説明会で使用した資料は、説明会終了後に公開予定です。
懸賞金
参加に伴う報酬等懸賞金以外の報酬は発生するか
懸賞金（総額約3,000万円）以外の金銭的な報酬（日当や給与など）は発生しません。ただし、必須課題への参加インセンティブとして、総額約4億円相当のハイスペックな計算リソース（GPU）が各チームに無償提供されます。
懸賞金の総額と、何チームまで賞金が授与されるか教えてほしい
懸賞金の総額は、約3,000万円です。また、最終審査参加者（下記の必須課題と自由課題において表彰を受けるもの）には、全員に一律に懸賞金を支払います。詳細は、別途特設サイトに公開します。
■必須課題
１位（１チーム）
２位（１チーム）
３位（１チーム）
特別賞※（複数者）
■自由課題
特別賞※（複数者）
※特定のテーマ・項目に秀でた応募者に授与予定（詳細は別途公表）
■必須課題
１位（１チーム）
２位（１チーム）
３位（１チーム）
特別賞※（複数者）
■自由課題
特別賞※（複数者）
※特定のテーマ・項目に秀でた応募者に授与予定（詳細は別途公表）
懸賞金はチーム内でどのように分配されるか教えてほしい
チームに対する懸賞金はチームメンバーの間で等分します。ただし、チームリーダーについてはメンバーの3倍の額となるよう分配を行います。なお、千円未満は切り捨てとします。
懸賞金はいつ頃入金されるのか
懸賞金については、2027年度5月頃入金を予定しております。
スクリーニング
予選に参加（スクリーニングを通過）できる人数や倍率を教えてほしい
予選に参加できる定員は、チームリーダー枠：約17人、メンバー枠：約340人〜510人（1チーム 20～30名）を想定しています。
応募者が想定より多かった場合、どうするのか
メンバー枠において、書類スクリーニング通過が想定より多い場合は、Live-Benchの評価項目を用いた追加スクリーニングを実施する予定です。詳細は、別途お知らせします。
スクリーニング結果の通知はいつ頃届く予定か
チームリーダー応募についてのスクリーニング結果は9月頃、メンバー応募についてのスクリーニング結果は10月頃通知を予定しています。
東京大学松尾・岩澤研究室「Deep Learning応用講座 大規模言語モデル1」（2025年度以前は「大規模言語モデル（LLM）」）を受講していないと、応募できないか
スクリーニングにおいては、以下①～③のいずれかの要件を1つ以上満たす必要があります。仮に①を受講していない/修了見込みでない場合は、②または③の要件を満たす必要があります。
①基礎講座である松尾・岩澤研究室「Deep Learning応用講座 大規模言語モデル1」（2025年度以前は「大規模言語モデル（LLM）」）の修了証を有する/現在受講中であり修了見込みである
②特定のコンテストにおける受賞実績等、特に優れた実績を有すること
③フィジカルAIの学習・実装経験を有する
①基礎講座である松尾・岩澤研究室「Deep Learning応用講座 大規模言語モデル1」（2025年度以前は「大規模言語モデル（LLM）」）の修了証を有する/現在受講中であり修了見込みである
②特定のコンテストにおける受賞実績等、特に優れた実績を有すること
③フィジカルAIの学習・実装経験を有する
チーム編成
1チームの人数規模はどのくらいを想定しているか
1チームあたり20人 〜 30人の構成となります。
チームはランダムに編成されるのか、それとも自分の希望するメンバーで組めるのか
スクリーニングを通過したチームリーダーとメンバーに対し、メンバーが希望する任意のチームを選択します。特定のチームに希望者が集中した場合、又はチームの構成が偏在する場合には、事務局において抽選又は調整を行う場合があります。
コンテスト期間中にリーダーを変更することは可能か
原則、リーダーは変更出来ませんが、やむを得ない事情がある場合はGENICA-PRIZE運営事務局へご相談ください。
チームリーダーとメンバーの役割・権限の違いを教えてほしい
リーダーはチームを率いて貢献する役割を担っていただきます。
予選通過後にチームメンバーを追加することは可能か
予選通過後のチームメンバー追加については、懸賞広告に記載の通り予選審査に参加した者のうち、落選となった者に限って認めます。ただし、公平性や運営上の観点から詳細なルール等については決定次第ご案内いたします。
知人と同じチームを組むことは可能か
メンバーは希望する任意のチームを選択することができますが、特定のチームに希望者が集中した場合やチームの構成が偏在する場合には、事務局において抽選又は調整を行う場合があります。そのため、同じチームを組むことを確約するものではありません。
途中で他のチームに転籍することは可能か
原則としてチーム確定後の転籍はできません。やむを得ない事情がある場合は、事務局までご相談ください。
必須課題
なぜ本コンテストのタスクテーマとしてCaP-Xを選定したのか教えてほしい
LLM人材の強みである自然言語理解・コード生成能力を直接活かしつつ、フィジカルAI開発に必要な幅広い要素技術に触れることができることから、フィジカルAI人材への成長機会として適切であると判断し、自然言語の指示からロボットの実行コードを生成するCaP-X系タスクを採用しました。
対面での参加が必要な機会はどの程度あるか
原則として、開発やチーム活動はオンラインで実施されます。ただし、最終審査および表彰式（2027年3月頃を想定）については、対面とオンラインのハイブリット開催となる予定です。
本コンテストで開発する基盤モデルは、ロボットの動作を直接出力するものか。それとも、制御用のコードを出力するか？開発するものを教えてほしい
本コンテストで開発する基盤モデルは、ロボットの動作（関節の角度や電気信号など）を直接出力するものではなく、「ロボットを制御するためのPythonコード」を出力するものです。
予選・最終審査のスケジュールを教えてほしい
予選審査は2026年11月から12月頃、最終審査は2026年12月28日頃から2027年3月頃を予定しています。
最終審査に進めるチーム数は何チームの想定か
最終審査進出チームは、最大5チームを想定しています。
提供される計算リソース（GPU等）の詳細を教えてほしい
総額約4億円相当の最先端GPU環境が、ステージに応じて無償提供されます。予選ではH100 × 8GPU × 1ノード、決勝ではH100 × 8GPU × 3ノードを提供予定です。詳細は、応募状況も踏まえながら、決定します。
必須課題の難易度について教えてほしい
必須課題の難易度はAI経験が少ない学生も取り組み可能な難易度です。
評価指標について教えてほしい
CaP-Xの評価指標（CaP-Bench）をベースに、コンテスト独自の評価指標を作成します。
最終審査の評価基準（スコア・プレゼン等の比重）を教えてほしい
最終審査では、CaP-Xの評価指標（CaP-Bench）をベースに本コンテスト向けに設計した評価指標によるスコアと、プレゼンテーション内容の両方を総合的に審査予定です。
チーム運営について何らかのサポートはあるか
課題における技術的な質疑、チーム運営に関する助言を行うため、各チームに担当のメンターを配置します。また、チームリーダーと定期的なメンタリングを通じてチーム運営をサポートします。
コンテスト期間中、松尾研のスタッフやロボットの専門家から実務的・技術的な支援（コードのデバッグ支援など）を受けることは可能か
公平性を確保するため、特定のチームのみに対する支援は行いません。ただし、上記に記載の通り担当メンターを通した支援を行う予定です。また、必要に応じて全参加者向けのQ&Aや勉強会などの形でサポートを提供する場合があります。
自由参加課題
自由参加課題（以下、自由課題）とは何か、必須課題との違いを教えてほしい
「必須課題」は事務局が用意したテーマにチームで取り組みます。「自由課題」は事業者が設定するフィジカルAIに関するテーマに希望者が個人で取り組みます。自由課題の詳細については、別途特設サイトにて公表を予定しています。
自由課題のみに参加することは可能か
原則、自由課題のみに参加することはできません。
自由課題の参加要件は
原則、スクリーニングを通過した方に限ります。参加を希望する方は別途案内する自由課題申込（仮称）にお申し込みください。詳細は、自由課題決定後、適切なタイミングでお知らせいたします。
自由課題への参加にあたって費用は発生するか
基本的に費用は発生しませんが、企業が提供する課題によっては、現地までの交通費等をご負担いただく可能性があります。詳細は課題決定後、申込案内と同時期頃お知らせします。
自由課題の審査基準はどうなっているのか
課題決定後、特設サイトで公開します。
自由課題の成果はどのように評価されるのか。評価方法と提出物を教えてほしい
課題決定後、特設サイトで公開します。
コンテスト関連
成果を発表する機会はあるか
2027年3月頃に会場での最終審査会および表彰式、さらにそれ以降に「成果普及イベント」という形で成果を発表する機会を予定しています。
自前のGPUやクラウドサービスを併用することは可能か
評価方法の公平性を担保するため、支給された計算リソース内での開発が条件となります。
コンテストに関連する記事や情報を外部に公開する際の注意点はあるか
ガイドラインについては、決定次第あらためてご案内いたします。
コンテスト期間中に開発したコードやリポジトリを公開することは可能か
ガイドラインについては、決定次第あらためてご案内いたします。
成果波及 DISSEMINATION OF RESULTS
表彰式
- 表彰式概要
-
- 日時
- 会場
- TODA HALL
〒104-0031 東京都中央区京橋一丁目7番1号TODA BUILDING 4階
成果発表キャラバン
3月下旬以降にGENIAC-PRIZE応募者が成果を発表する成果発表キャラバンを各都市で実施予定
人材育成協力企業・団体 COOPERATING COMPANIES
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