# 企画書：π0.5 が実機で外れたとき、学習を足す前に見るところ

### ページの名前と URL の案
- 名前：π0.5 が実機で外れたとき、学習を足す前に見るところ ― mechArm 270 の失敗と原因の台帳
- URL：/pi05-before-more-training

### 誰に（1人に絞る。その人がどこから来て、何に困っているか）
自分の小型アームで、Physical Intelligence の π0.5 の追加学習を試している開発者1人です。

- 来る道：「π0.5 を追加学習したのに実機で掴めない」と Google で検索するか、ChatGPT や Claude に聞いて、個々のログに直接来ます。今のサイトに来る人の多くもこの道です。
- 困っていること：学習中の予測はお手本とよく合っているのに、実機では外れます。原因がモデルにあるのか、お手本にあるのか、アームにあるのかを切り分けられません。そのため、借りた GPU の時間を足して、学習の回数を増やそうとしています。

### この人がこのページで得るもの（1文）
学習を増やす前に疑う場所の順番が、自宅の1台のアームで実際に起きた症状と原因の組で手に入ります。

### 最初の画面（見出しと、その下の3行）
**π0.5 の学習を倍にしても、爪は奥へずれた**

自宅の mechArm 270 で π0.5 を追加学習した、フィジカルAI研究室の34本の記録です。
予測はお手本とほぼ一致したのに、実機では爪がブロックに乗りました。
失敗の原因は、浅いお手本と、アームの電源でした。

（3行目の根拠：Log#23「π0.5 の失敗の原因を探ると、浅いお手本だった」、Log#30「ブロックを落とす理由は、まさかの電源不足」）

### 見せ場（このページにしかないもの。ログのどの事実か）
**症状と本当の原因の台帳**を1枚の表にします。各行から元のログへ送ります。

| 実機で見えた症状 | 分かったこと | ログ |
|---|---|---|
| 予測はほぼ一致、実機では爪がブロックに乗る | 予測が合っても、実機で成功するとは限らない | Log#5・#6 |
| 学習を倍にしても、爪が奥へずれる | 学習の量では直らなかった | Log#7 |
| 肩が88°を超える姿勢では動かない | アームの側の制約 | Log#9 |
| 失敗が続く | 浅いつかみのお手本が原因 | Log#23 |
| ブロックを落とす | 電源が足りなかった。5A に替えて落とさなくなった | Log#30・#34 |
| ゲームパッドで直す操作が遅い | 原因は pymycobot の版 | Log#20 |
| 位置2を外す | **公開前に本文で確かめる**（下の注を参照） | Log#28・#29 |

注：Log#29 は、題名が「原因はカメラの傾きではなかった」、URL が「カメラの傾きが原因」と逆の意味になっています。本文で確かめるまで、この行には原因を書きません。

今ある LP は、配膳ロボット、GPU、1年の記録の3本です。失敗の原因を一覧にしたページは、まだありません。大手の研究所が出す成功の動画の裏側として、個人の1台で起きた失敗は、この開発者がほかでは手に入れにくい情報です。

### 構成
1. **予測は合い、実機は外れた**
   - Log#5（/record/pi05-mecharm-lora-2000-steps）：2000ステップで、予測はお手本とほぼ一致した
   - Log#6（/record/pi05-mecharm-first-real-run）：実機では爪がブロックに乗った
2. **学習を倍にしても直らなかった**
   - Log#7（/record/pi05-mecharm-4000-steps）：倍学習しても爪は奥へずれた
   - Log#8（/record/drag-teach-waypoint-replay）：手で教えた動きの再生なら、4回続けて箱に入った。アームそのものは動ける、という切り分けになる
   - Log#9（/record/teach-replay-19-demos）：お手本19本。肩88°を超えた姿勢は動かなかった
3. **お手本を変えると、初めて入った**
   - Log#10：置き場所を変えたお手本で学習し直した
   - Log#11：π0.5 はお手本の「待ち時間」まで覚えた
   - Log#12：初めてブロックを箱に入れた
   - Log#13：お手本の3か所すべてで箱に入れた
   - Log#14：回数で測ると、苦手な置き場所が見えた
4. **人が直す時間を、1回13秒に**
   - Log#15〜#17：失敗を巻き戻して人が直し、その5回で学び直した
   - Log#18：学び直しても、まだ人の直しが要った
   - Log#19〜#22：ゲームパッドで直す形に。1回13秒になった
   - Log#32：人が直す時間を測り、次に縮める所を決めた
5. **原因はモデルの外にあった**（見せ場の表をここに置く）
   - Log#23〜#27：浅いお手本だったと分かり、5か所10本、計50本のお手本で一から学習し直した
   - Log#28・#29：位置2で外れた
   - Log#30・#34：電源不足が分かり、5A に替えた
6. **同じ環境から始めるには**
   - Log#2：借りた GPU で動かした
   - Log#3：要る GPU メモリを測った（数値はログ本文のものだけを使う）
   - 396（/record/why-pi05-runpod-claude-code）：π0.5 と Runpod と Claude Code を選んだ理由
   - LOG234：2TB の外付け SSD を学習データの置き場にした

### 束ねるログ
- 研究室の環境：/record/building-a-physical-ai-lab-at-home、/record/where-learning-data-lives、/record/why-pi05-runpod-claude-code
- π0.5 を動かす：/record/openpi-remote-inference-first-run、/record/pi05-libero-benchmark-first-run、/record/pi05-mecharm-demo-to-inference
- 予測と実機：/record/pi05-mecharm-lora-2000-steps、/record/pi05-mecharm-first-real-run、/record/pi05-mecharm-4000-steps
- 手で教える：/record/drag-teach-waypoint-replay、/record/teach-replay-19-demos
- 学習し直し〜初めて入る：/record/pi05-retrain-five-positions、/record/pi05-learned-the-pauses、/record/pi05-first-block-in-box、/record/pi05-all-three-positions、/record/pi05-weak-position-d
- 人が直す：/record/rewind-and-correct-pi05、/record/rewind-correct-real-arm、/record/retrain-pi05-with-human-corrections、/record/retrained-pi05-still-needs-human-corrections、/record/gamepad-ready-to-correct-mecharm-270、/record/gamepad-moves-mecharm-270-pymycobot-version、/record/gamepad-correction-mecharm-270-settled、/record/gamepad-fixes-mecharm-270-ai-in-13-seconds
- 原因を探す：/record/pi05-failures-traced-to-shallow-grasp-demos、/record/reading-mecharm-270-servo-current-for-learning、/record/reteaching-mecharm-270-grasp-with-gamepad-for-deep-demos、/record/even-ten-demos-per-spot-mecharm-270-reteaching、/record/retrain-pi05-from-base-on-50-even-demos、/record/pi05-even-demos-on-arm-misses-position-2、/record/pi05-position-2-miss-caused-by-camera-tilt、/record/mecharm-270-drops-block-underpowered-adapter、/record/measure-mecharm-270-recovery-time-decide-what-to-cut、/record/mecharm-270-5a-adapter-stops-dropping-block

### 今あるページとのつなぎ方
- **トップ**：「シリーズ」の節で、フィジカルAI研究室の横にこのページへのリンクを置きます。新しいキャッチコピーは足さず、ページ名だけを載せます。
- **シリーズ**：フィジカルAI研究室のシリーズのページの、資料の欄にリンクを足します。
- **今ある LP**：/gpu-buy-or-rent は、50%まで読む人が52%いるのに、75%では10%に落ちます。その手前に「借りた GPU で何が起きたか」としてリンクを置きます。ただし21件しかないので、効果は判断しません。
- **個々のログ**：形式は変えません。リンクはこのページから各ログへ送る一方向だけです。
- **AI に読まれる作り**：表は文章に崩さず、症状・原因・ログの組がそのまま引用されやすい形にします。

### 公開後に見る数字（30件たまるまでは判断しない）
1. **このページから個々のログへ移った割合**：今は、ログからほかのログへの移動が数件ずつしかありません。束ねる入口が回遊を生むかを見る、いちばん大事な数字です。
2. 75%まで読んだ割合：参考として /gpu-buy-or-rent の10%と並べますが、どちらも30件未満のうちは比べません。
3. AI の利用者の依頼で、このページを読みに来た数（ChatGPT-User・Claude-User など）。
4. リンク先のログで、「AIで読む」ボタンが押された数と、コード・素材のファイルが取られた数。どちらも、誰かが同じ環境を作り直そうとした兆しとして見ます。
5. サイト名で検索して来た人の数（今は0）。