訓練可能
テストのスコアだけでなく、学習に役立つシグナルを生み出すよう設計されたデータと環境。
HumanStars について
HumanStars.AI は 2026 年、清華大学とシリコンバレー出身のトップ AI 研究者によって設立されました。私たちは訓練シグナル（Training Signal）を原動力に、現実の複雑な環境における AI の能力の限界と失敗のパターンを明らかにし、知能が進化し続けるための基盤を築いています。
評価可能
エージェントに何ができて、何ができないのかを明確に可視化します。
再現可能
何度でも再実行・比較・検証できるタスクと環境。
パートナー
AI を前進させるチームのために
事前学習からエージェントの実運用まで、現実の業務を測定可能なモデルの進歩へと変える訓練シグナルを提供します。
基盤モデル企業
三次元の空間と物体に対するモデルの理解を広げる、構造化された事前学習用データ。
エージェント製品チーム
現実のタスクから構築した訓練データとインタラクティブな環境で、エージェントを実務において着実に改善します。
AI 訓練・評価チーム
エージェントに何ができて何ができないのかを正確に示す、再現可能な環境とベンチマーク。
コアデータ・評価資産
現実のタスクに根ざした 4 つの資産
現実の業務を軸に、事前学習、エージェントの能力向上、再現可能な強化学習環境をつなぎます。
01 — PRETRAINING
データセット
3D Assets データ
基盤モデルの事前学習向けに構造化された 3D アセットデータを提供し、三次元の空間と物体に対するモデルの理解を支えます。
02 — CODING AGENT
データセット
Terminal Bench 4 Coding Agent 訓練データ
実際のターミナルでのプログラミングタスクをもとに訓練データを構築し、Coding Agent の実行能力を高めます。
03 — CAD · RL
強化学習環境
工業・建築設計 CAD 強化学習環境
工業・建築設計の現場を想定したインタラクティブな CAD 強化学習環境を構築し、ALE や CADBench などのベンチマークにおける能力向上を支えます。
04 — 3D MODELING · RL
強化学習環境
Blender 3D モデリング強化学習環境
Blender による 3D モデリングのワークフローを中心に強化学習環境を構築し、3D モデリングエージェントの訓練と ALE ベンチマークにおける能力向上を支えます。
私たちのアプローチ
現実の業務から、訓練シグナルへ
問題の数を増やすのではなく、モデルが学習でき、チームが測定できる形で現実のタスクを蓄積します。
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01
現実の業務を捉える
ターミナルでのプログラミング、工業・建築 CAD 設計、Blender による 3D モデリングなど、現実のワークフローから出発します。
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02
訓練シグナルを構築
タスクを構造化データとインタラクティブな強化学習環境へと変換し、モデルがそのまま訓練に使えるようにします。
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03
評価と継続的な改善
再現可能な評価によって、エージェントに何ができ、どこで失敗し、どうすれば改善し続けられるかを明らかにします。
私たちのミッション
問題を増やすのではなく、
現実の仕事を AI 進歩のインフラに。
私たちは現実の業務を訓練可能・評価可能・再現可能なデータと評価資産へと変換し、お客様がエージェントについて何ができて何ができないのか、そしてどうすれば改善し続けられるのかを明確に把握できるようにします。