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GENIAC-PRIZE 2026

テーマ2: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
~ 学生限定・フィジカル AI領域のLLM開発コンテスト~
GENIAC-PRIZEでは、生成AIの社会実装を後押しします。

「GENIAC-PRIZE」(※)とは、国内のAI開発力底上げと社会実装促進を目的としたGENIAC(Generative AI Accelerator Challenge)プロジェクトの一環として、生成AIによる解決が望まれる具体的なニーズに基づく生成AIサービスや技術開発成果を広く募集し、審査を経て成果に応じた懸賞金を授与するプログラムです。 東京大学松尾・岩澤研究室は「GENIAC-PRIZE 2026」テーマ2の「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」において、必須課題として実施される学生向けコンテストの運営設計を担当します。
※GENIAC-PRIZEの詳細はこちら

概要

本コンテストは、2026年11月頃の開始を予定しており、学生を対象としたチーム戦形式の公開型フィジカル AI領域のLLM開発コンテストとして開催します。
本コンテストを通じて、フィジカルAI分野を担う学生開発者の育成を目指します。

  • 目的 計算資源利用が難しい学生のモデル開発経験を通じて、日本全体の技術レベル向上に繋げる
  • 対象 12歳以上29歳以下の日本国籍を有する学生
  • コンテスト課題 CaP-X: コード生成エージェントによるロボット操作評価(LLMを用いて言語指示と環境情報からロボット制御コードを生成し、その実行結果を基にタスク達成率や失敗要因を評価)
  • 懸賞金 総額約3,000万円を授与予定 (必須課題優秀チーム(上位3チーム)、個人賞、自由課題特別賞 などを想定)
  • 計算リソース 総額約4億円相当の計算リソースをチームごとに付与予定
  • チーム数 20-30人 × 約17チーム(予定)
GENIAC-PRIZE 2026 タイムライン

参加のメリット

①これまで学んだLLMの知識をそのまま活かせる
LLM・VLM・エージェント開発・事後学習など、これまで学んできた技術をそのまま活かして挑戦できます。本コンテストでは、ロボットの「頭脳」となるLLMベースのモデルを開発するため、ロボットの実機開発経験は必要ありません。LLM開発の延長線上として、フィジカルAI開発の最前線に取り組むことができます。

②フィジカルAIの実践力が身につく
本コンテストでは、言語指示から制御コードを生成する「ロボット操作エージェント」を開発します。知覚・推論・行動計画・評価まで、フィジカルAIシステムの開発プロセスを一貫して体験できます。
実機を用意する必要はなく、運営が提供するシミュレータ環境で開発・評価を行います。そのため、フィジカルAI分野に初めて挑戦する方でも、最先端の技術開発を実践的に経験できます。

③潤沢な計算資源で大規模開発に挑戦
個人では利用が難しい大規模GPU環境を活用し、本格的な基盤モデル開発に取り組むことができます。研究室や個人では実現が難しい規模で実験・学習を行い、高水準の開発環境でモデル性能の向上に挑戦できます。

④総額約3,000万円の懸賞金を授与予定
優秀チーム(上位3チーム)、個人賞、自由課題特別賞などには、総額3,000万円の懸賞金を授与予定です。
また、全国の学生開発者とチームで協力しながら開発に取り組むことで、技術力やチーム開発力を高めるとともに、将来の研究活動やキャリア形成につながる貴重な経験を得ることができます。

応募方法

応募条件

メンバー・リーダー共通:12歳以上29歳以下の日本国籍を有する学生*1
*1 2026年4月1日時点において、学校教育法(昭和22年法律第26号)に基づく学校若しくはこれに相当すると認められる海外の教育機関、又は国、地方公共団体若しくはこれらに準ずる公的機関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
*2 応募時点でチームを編成する必要はありません。応募者確定後、チーム編成を行う予定です。

メンバー

・以下のいずれかの要件を満たす
 ・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)基礎」)の修了証を有する/現在受講中であり修了見込み
 ・特定のコンテストにおける受賞歴等を有する
 ・一定レベル以上のフィジカルAIの学習・実装経験を有する
・週10時間以上の稼働にコミットできる
・最後まで参加し、途中で離脱しない

リーダー

・メンバーとしての条件を満たす
・チームリーダーとしての経験・資質を有する

応募締め切り

チームリーダー応募〆切:7月31日昼12:00
メンバー個人応募〆切:8月31日昼12:00
※ 応募に際しての質問/相談はこちら
GENIAC-PRIZE 2026に挑戦するなら、まずは松尾研講座から!

GENIAC-PRIZE 2026 テーマ2の課題に挑むためのスキルを体系的に身に付ける、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)基礎」) の受講生を募集中。「最先端の技術を学び、コンテストで結果を出したい」方は、ぜひお気軽にお申し込みください。

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