# Encord、ロボット学習向け最大規模の筋電信号データセット「EMG-1」を公開

> 前腕の筋電図（EMG）記録300時間超と一人称視点映像を収録。指先の追跡誤差を25％低減します。

Oossa · 2026-10-20 · https://oossa.com/ja/encord-launches-emg-1-the-biggest-open-dataset-of-muscle-signals-for-robot-train

Encordは、筋電信号（EMG）と一人称視点映像を同期させた300時間超のオープンソースデータセット「EMG-1」を公開しました。類似する公開データセットの約30倍の規模です。検証では、映像にEMGを加えることで指先の追跡誤差が25％低下し、映像が短時間途切れた際の誤差も35％減少しました。データはencord.com/data-labsからダウンロードできます。

## 事実

- EMGと映像の記録300時間超
- 2026-10-20に公開

## なぜ重要か

ロボット開発チームは、手が遮られた状況での姿勢追跡を改善でき、産業用ロボットによる操作の信頼性向上につながります。

## 出典と参考資料

1. [ENCORD RELEASES EMG-1, THE LARGEST OPEN DATASET LINKING MUSCLE SIGNALS TO ROBOTIC AI DEVELOPMENT](https://www.prnewswire.com/news-releases/encord-releases-emg-1-the-largest-open-dataset-linking-muscle-signals-to-robotic-ai-development-302914344.html) – PR Newswire RSS, 2026-10-20

最終更新: 2026-10-20