MoMaGenは、マルチステップ両手モバイルマニピュレーションのためのデモ生成フレームワークです。従来のアプローチでは、静的な両手操作に限定されたデータ生成が行われていましたが、本研究は動的な環境を考慮し、ハード制約（到達可能性）とソフト制約（視認性）をバランスさせる制約最適化問題としてデータ生成を定式化しています。実験では、MoMaGenが既存手法よりも多様なデータセットを生成し、単一の人間デモから効果的な模倣学習ポリシーを訓練できることが示されました。この成果により、物理ロボットにおける運用が実現可能となります。