2025年6月14日（土）〜15日（日）、Hugging Faceのオープンソース・ロボティクスプロジェクトLeRobotによる世界同時ハッカソン「LeRobot Worldwide Hackathon」が開催され、ロボ☆スタディオンはHugging Face公式の東京ローカル会場「JP-TOKYO-1」として2日間の運営を務めました。世界中が同時にロボットAIを開発する熱狂の週末を、写真とともに振り返ります。
LeRobot Worldwide Hackathonとは？
「世界を一つの巨大なロボティクス研究室にする」をコンセプトに、44カ国・100箇所以上のローカル会場・登録参加者3,000人以上という空前の規模で開催された、Hugging Face主催のロボティクスハッカソンです。賞金総額は15,000ドル。低コストのオープンソースロボットアームSO-101を使い、模倣学習やVLA（Vision-Language-Action）モデルで独自のタスクに挑み、1分以内のデモ動画で成果を競いました。
最終的に世界全体で約190チームが成果を提出、250本以上のデモ動画と186件以上のデータセットが公開されるという、オープンソースロボティクス史に残るイベントになりました（Hugging Face公式ページ）。
東京会場「JP-TOKYO-1」として
日本からは東京だけでも、ロボ☆スタディオン（秋葉原）、レアゾン研究所、東京大学 本郷テックガレージ、TAI Design Thinking Japanの4拠点が参加。ロボスタディオンは日本の公式ホストとして立候補し、東京会場「JP-TOKYO-1」として認定されました。末広町駅徒歩1分の会場に、SO-101・工具・3Dプリンタ・Wi-Fi・デモ用ディスプレイを揃えて参加チームを迎えました。
大会の公式パートナー一覧にはNVIDIA、Intel RealSense、Mistral AI、Seeed Studioなどの世界的企業が並び、ロボ☆スタディオンのロゴもその一員として掲載されました。
Day 1（6月14日）— チーム始動、データ収集へ
- オープニングでは、LeRobot主催者によるイントロ配信を全会場で同時視聴
- チームごとに課題を選定し、SO-101のセットアップとテレオペレーションを開始
- テレオペレーションによるお手本データの収集と、模倣学習モデルの訓練へ突入
Day 2（6月15日）— 学習、そして提出締切との戦い
- 収集したデータでの学習を回しつつ、タスクの成功率を上げる最終調整
- 1分以内のデモ動画を撮影してHugging Faceに提出
- ユニークな作品も続々。トルソーマネキン×SO-101×M5Stackの意欲作も登場
結果発表 — 日本チームが世界上位に多数入賞！
世界の頂点に立ったのは、Mistral搭載LLMとACTモデルで複数種類のサンドイッチを組み立てるTeam「LeChef」（世界1位）。2位はTシャツ折り畳みと薬の仕分けに挑んだSFベイエリアの「Ez_2_AI」でした。そして日本勢も大健闘！
- 世界4位：TAIチーム（TAI Design Thinking Japan会場）
- 世界15位：masato-ka & おれっちチーム（当ロボスタディオン会場から参加！）— SmolVLAをファインチューニングし、テキスト指示で指定枚数の皿を取って人に渡すタスクを実現
- 世界18位：えいいっく（箸ロボット）
- 世界29位：team-npaka（エアホッケー）
受賞作品はHugging FaceのSpace「all-winners」で今も閲覧できます。ロボスタディオン会場からの世界入賞は、運営冥利に尽きる結果でした。
会場の空気感
運営してみた感想 🌟
- 良かった点：秋葉原での対面開催ならではの熱量と、地元コミュニティの独自色を出せたこと。初心者でも扱いやすいSO-101と模倣学習の組み合わせは入門に最適でした
- 反省点：動画撮影・アップロードの時間が足りないチームもあり、事前告知の徹底が必要。ネットワーク帯域や電源確保など会場インフラの調整も課題に
- 今後へ向けて：ツールチェックリストの整備、チーム間交流コンテンツの企画、多様なロボットプラットフォームの導入を検討
その後の展開 — ハンズオンは今も続いています
ハッカソン終了後の2025年8月には、世界15位入賞のmasato-ka氏を解説に迎えた「LeRobot Worldwide Hackathonふりかえり夜話」を開催（申込36名）。受賞作品の技術的なポイントを深掘りしました。
そして、このハッカソンをきっかけに始まったSO-101組立＆模倣学習ハンズオンは第10回を超えて現在も定期開催中です。「フィジカルAIを始めたい」という方は、ぜひ秋葉原のロボスタディオンへ。組立完了・模倣学習完了100%の達成率で、あなたの最初の一歩を完全サポートします。
謝辞
本イベントにご参加・ご協力いただいた全ての方々、スタッフ、そして主催のHugging Faceに心より感謝申し上げます。東京ローカル会場としての運営にご尽力いただいた皆様にも厚く御礼申し上げます。