Mecka、ロボットデータと展開を拡大するために$60MシリーズBを調達

ロボット学習のためのデータインフラを構築する企業Meckaは、2026年10月7日に、Sequoia Capitalが主導する$60MシリーズBを調達したと発表しました。同社によれば、今回のラウンドの新規投資家にはNVIDIA、Qualcomm Ventures、Samsung、そしてMicrosoftのベンチャーファンドM12が含まれ、Kindred、Framework Ventures、Neoからの継続的な支援も受けています。

同社によると、参加したエンジェル投資家にはDoorDash創業者兼CEOのTony Xu、元ServiceNowおよびSnowflake CEOのFrank Slootman、元Tesla Optimus責任者のMilan Kovacが含まれます。Meckaは、この資金によりデータインフラを拡大し、社内研究ラボを深化させ、商業用ロボット展開を構築すると述べており、同社はこの取り組みをロボティクス向けのデータおよび展開レイヤーと位置付けています。

同社の仮説は、ロボットが欠いているのは経験であるということです。手がどのように握り、折りたたみ、注ぎ、どれだけの力で押すか、またはいつ離すかといったことは誰も記録していません。「動き、接触、力、幾何はインターネット上に存在しません。これらをスクレイピングしたり、ライセンス取得したり、購入したりすることはできません」と同社はシリーズB発表で述べました。Meckaはこのギャップをロボティクスにおける最大のボトルネックと位置付け、ロボティクスを今後最大の生産性機会と呼び、データが兆ドル規模の市場になると予測しています。

同社のウェブサイトでは、生の活動と利用可能なトレーニングデータの間にある一連の課題が説明されています。実世界のタスクはノイズが多いため、モデルは大規模なエッジケースとタスク固有のデモンストレーションを必要とします。生のビデオだけでは不十分で、チームは注釈、コンテキスト、品質保証、動きの理解、評価ワークフローを整備しなければ、実世界の活動を有用なトレーニングデータに変えることはできません。最後に、ラボはゴールではなく、ロボットシステムは実際のワークフロー、環境、制約に対してテストされなければ、現場で機能しません。

キャプチャとリサーチスタック

Meckaは、物理世界をデジタル化するために、キャプチャハードウェア、再構築モデル、品質インフラストラクチャを含む全スタックを構築しなければならなかったと述べています。同社は各信号クラスに対応するマルチセンサーハードウェアを自社で設計・製造し、センサーの選択と同期は下流のモデルが必要とする要件に基づいて行っています。また、グローバルな生産オペレーションを展開し、キャプチャフリートが家庭や商業環境で人間のデモンストレーションを記録しています。

社内ラボは、ノイズの多い生の現実を構造化された信号に変換するコンピュータビジョンおよびマルチモーダルモデルを構築しており、モーショントラッキング、3D再構築、センサーアラインメントをカバーしています。同社は、野外データにおいて最先端のサブセンチメートルレベルの手の姿勢精度を実現していると報告しています。

同社のウェブサイトでは、信号およびアクションのプリミティブ、すなわち物理現実を捕捉または相互作用する手段として、ピクセル理解、深度とジオメトリ、オブジェクトトラッキング、セグメンテーション、触覚力、音波、速度と動き、ポイントクラウド、表面輪郭、位置特定といったモジュールが列挙されています。Meckaは、環境およびタスク固有のデータを取得するためのiOSアプリに加え、データの閲覧、可視化、クエリ、チームとのデータセット共同作業、推論APIの実行を可能にするウェブツールも提供しています。

EgoVerseデータセットと転送研究

Meckaは、Georgia Tech、Stanford、UC San Diego、ETH Zürich、MIT、Metaの研究者と共に、EgoVerseという人間からロボットへの転送研究を通じて、実世界の人間デモンストレーションに対する自社の仮説を検証したと述べています。EgoVerse論文は、2026年4月8日に初投稿され、2026年7月7日に最終改訂され、データ収集、処理、アクセスを統一されたフレームワークの下で統合する協働プラットフォームを記述しており、個々の研究者、学術ラボ、産業パートナーからの貢献を可能にしています。

本稿の現在のリリースには、80,000エピソードにわたる1,362時間の人間デモンストレーションが含まれ、1,965のタスク、240のシーン、2,087人のユニークなデモンストレーターに跨ります。標準化されたフォーマット、操作に関連する注釈、下流学習向けツールが提供されています。MeckaのFAQでは、EgoVerseをタスク、空間、環境を跨ぐ実世界の第一人称活動から構築された大規模な人間インタラクションデータセットとして説明しています。

データセットを超えて、著者らは人間からロボットへの転送に関する大規模研究を実施し、共有プロトコルの下で複数のラボ、タスク、ロボット実体にわたって実験を再現しました。論文は、ポリシーの性能が人間データの増加とともに一般的に向上するものの、効果的なスケーリングは人間データとロボット学習目標との整合性に依存すると報告しています。著者リストにはJosh GaoとJason Chongが含まれます。

顧客、収益、そしてインテグレーターモデル

Meckaは、最先端ロボティクスラボのいくつかと複数のMag 7企業にソリューションを提供していると述べています。同社は、運営開始からわずか数か月の2026年6月に、現在の売上ペースを年換算した額（run rate）が1億ドルを超え、年末までにその年換算売上ペースが3億ドルに達すると見込んでいると述べました。

同じスタックが同社の商用導入を支えています。Meckaは自社を最新のロボティクス統合業者と位置付けています。従来の統合が一度出荷されて固定されたままであるのに対し、同社の導入は現場でデータを取得し、取得したデータで再学習を行い、稼働するたびに改善されます。物理的なAIを求めるがロボットチームを持たない企業向けに、Meckaはハードウェア、データ取得、ポストトレーニング、統合、継続的な運用を提供すると述べています。FAQでは、Meckaはロボットを製造しないと明言しており、代わりにハードウェア、モデル、商用エコシステムに接続し、データ、統合、評価レイヤーを自社で所有するとしています。この取り組みは同社が「Mecka Loop」と呼んでいます。

Meckaは、今回の資金調達により、より多くのデータを迅速に構築できるようになり、より多くの機器、より深い研究、そして作業現場にロボットを配置できると述べました。発表はJosh、Jason、Meckaチームの署名により行われ、同社は研究、ハードウェア、運用の各分野で採用を進めていると発表しました。