Hike Venturesの投資先であるHuman Archiveが、$8.2Mの資金調達を実施しました。今回のラウンドにはWing Venture Capital、NVP Capital、Y Combinatorなどが参加しています。また、同社の取り組みはTechCrunchでも紹介されました。
Human Archiveは、ロボットやPhysical AIモデルの学習に必要となる、人間が現実世界で行う作業データを収集・提供するスタートアップです。
LLMがインターネット上に存在する大量のテキストや画像を学習して発展してきた一方、ロボットが現実世界で物を扱い、移動し、さまざまな作業を行うためには、人間が実際にどのように身体を動かし、環境と相互作用しているかを示すデータが必要になります。
Human Archiveは、インドを中心にホームサービス、ホテル、飲食などの現場で働く人々にカメラ付きヘッドセットを装着してもらい、一人称視点の作業データを収集しています。現在、複数の拠点で1,000台以上のアクティブなヘッドセットを展開しています。
同社が収集するのは映像だけではありません。触覚グローブ、全身モーションキャプチャースーツ、手首カメラなど複数のデバイスを組み合わせ、RGB-D映像に加えて、身体の動きや力覚、触覚などのデータを同期して取得しています。こうした複数のモダリティを組み合わせることで、ロボットが現実世界の作業をより詳細に学習できるデータセットの構築を目指しています。
Physical AIの開発が進むにつれ、モデルやロボット本体だけでなく、それらを学習させるための高品質な現実世界のデータが重要なインフラになりつつあります。Human Archiveは、人間が日常的に行っている作業そのものをデータ化し、Physical AIの学習基盤を構築することを目指しています。
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Hike Ventures portfolio company Human Archive has raised $8.2 million in funding, with participation from Wing Venture Capital, NVP Capital, Y Combinator, and others. The company and its approach to collecting real-world training data for robotics were also recently featured by TechCrunch.
Human Archive collects and provides human activity data used to train robots and Physical AI models.
While large language models have advanced by learning from vast amounts of text and images available on the internet, robots operating in the physical world need a different kind of training data: examples of how humans move, manipulate objects, and interact with real-world environments.
Human Archive works primarily with workers in home services, hospitality, and restaurants in India, equipping them with camera-enabled headsets to capture everyday tasks from a first-person perspective. The company now has more than 1,000 active headsets deployed across multiple locations.
Its data collection goes beyond video. Human Archive combines devices including tactile gloves, full-body motion capture suits, and wrist-mounted cameras to synchronously capture RGB-D imagery alongside movement, force, and tactile information. By combining multiple modalities, the company aims to build richer datasets that enable robots to learn complex physical tasks more effectively.
As Physical AI continues to advance, high-quality real-world data is emerging as a critical layer of infrastructure alongside models and robotic hardware. Human Archive is working to build that layer by turning everyday human activity into training data for the next generation of intelligent machines.
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