なぜこれから【ロボティクス2.0】なのか？―日本の製造業に訪れる大変革
トランプ関税が大きな課題として立ちはだかってきた今、日本の製造業が世界で生き残るカギは、NVIDIAの産業デジタルツインのOS、Omniverse上で可能になる新しいタイプのロボティクス、【ロボティクス2.0】なのではないか？と考え始めています。
先日のGTC2025の基調講演で、NVIDIA CEOのジェンセン・フアン氏がプレゼンテーションした愛嬌のあるロボット"Blue"がよちよち歩く姿には感動しました。Blueの中では自分自身のデジタルツインが動いており、リアルタイムで自分の挙動をシミュレーションしながらその最適のものを選択して動作として出力している様が見てとれたからです。
Jensen Huang Introduces Blue: NVIDIA & Disney Research's AI Robot | GTC 2025
この関連、言及しなければならないテクノロジーアイテムが極めて多く、また、投稿数も多くしなければならないので、要所要所でChatGPT + ディープリサーチの執筆の助けも借りながら、展開して行きたいと思います。
ロボティクスが課題解決の鍵に
人手不足の解決策として自動化・ロボット導入への期待が高まっています。事実、「労働力不足への対応策として多くの日本企業が自動化技術やロボットの導入に踏み切っている」との指摘もあり、日本はもともと産業用ロボット大国ではありますが、昨今の逼迫した人手不足がさらなるロボット需要を喚起しています。国際ロボット連盟(IFR)の伊藤副会長も「産業用ロボットやサービスロボットは優れた自動化ソリューションとなり、過酷で単調かつ危険な作業から労働者を解放し、生産性ギャップの解消に役立つ」と述べています。まさに、単純作業や重労働はロボットに任せ、人間はより付加価値の高い業務にシフトすることで、人手不足下でも生産性を維持・向上させる方向が示されています。
日本の製造現場でも、3K（きつい・汚い・危険）作業のロボット無人化が加速しています。例えば重量物の搬送・積み上げや、機械への重い部品セット、有毒ガスや強烈な光を伴う溶接、有機溶剤を扱う塗装など、人に高負荷・高リスクな工程でロボット導入が進んでいます。こうした危険で負担の大きい作業をロボット化することで労働災害リスクを低減できる上、生産性や品質の向上、さらには24時間連続稼働といったメリットも得られています。
実際、ある中堅製造業向けの調査では「熟練工不足への対応策として協働ロボット導入」が注目されており、協働ロボット（コボット）によって人とロボットが協調しながら柔軟に生産を行う事例も増えています。
ロボット技術の進歩により、以前は自動化が難しかった複雑な作業もセンサー制御やAI画像認識の発達で可能になり、様々な工程に適用範囲が広がっています。つまり、ロボットは単なる人手代替に留まらず、スマートファクトリー実現の中核要素として進化しているのです。
一方、DX推進という観点からもロボティクスは重要です。工場のIoT化が進み機械や設備からデータが取れるようになると、そのデータを元にAIで最適化を図る**「データ駆動型の生産」が可能になります。ロボットは高度なセンサーや通信機能を備え、リアルタイムで稼働データをクラウドに送信したりAIから指示を受けたりできます。これにより、生産ライン全体のデジタルツイン（後述）上で人・機械・ロボットの動きを最適化することも夢ではありません。
例えば危険個所に置いた設備をIoTで監視し、故障予兆をAI検知して人が点検に行く手間を省く、あるいは自動搬送ロボット(Automatic Guided Vehicle, AGV)が部品供給を自動で行いラインの滞りを無くすといった具合に、ロボット＋AIによる自動化×省人化×省力化のトリプル効果が期待できます。DXによって工場全体を俯瞰しつつ、現場のロボット群が柔軟に動的最適化される未来像は、まさに"Factory of the Future"の姿でしょう。
さらに、脱炭素の文脈でもロボティクス活用の意義があります。生産プロセスの省エネ・効率化はCO2排出削減に直結します。ロボットを導入することでムダな動きや待機時間を減らし、稼働エネルギーを最小限に抑えることができます。人間では難しい微細な制御によって歩留まりを上げ、不良品削減や材料ロス削減にもつながります。
加えて、将来的にロボット製造そのものが新たなビジネスチャンスとなる可能性があります。後述するヒューマノイド型ロボットなど、新種のロボットが社会に普及する段階では、高品質なロボット部品や精密機構の供給が求められます。自動車部品メーカーが培ってきた精密加工・量産技術は、ロボット分野でも大いに活かせるでしょう。
実際、ヒューマノイド開発のFigure社は「既存のサプライチェーンが未成熟なため、アクチュエーターやモーター等ロボット主要部品の多くを自社設計せざるを得なかった」と述べています。この供給網の空白は、優れたものづくり企業にとって参入の好機となりえます。
以上の理由から、ロボティクスは日本製造業の構造課題を解決し得る強力な武器となります。人手不足を補いDXを加速しつつ、脱炭素にも資する一石三鳥のポテンシャルがあります。
ただし、その真価を発揮するためには最新のロボット技術や開発手法を取り入れる必要があります。従来型の産業用ロボット（固定されたアームロボットによる自動化）だけでなく、近年進化が著しいAIを搭載したロボットやデジタルツインを用いた開発など、新潮流を理解することが重要です。次章では、ロボット開発を巡る最新動向である「フィジカルAI」とデジタルツイン技術、そしてそれがもたらすインパクトについて見てみましょう。
NVIDIA Omniverseが変えるロボット開発：デジタルツインと物理AI
ロボット技術の急速な進歩を支えているものの一つに、デジタルツインと呼ばれる最先端のシミュレーション技術があります。デジタルツインとは、現実世界の機械やシステム、環境の精巧な仮想モデルであり、仮想空間上で現実とほぼ同じ挙動を再現できるものです。
特にNVIDIA社が提供するOmniverse（オムニバース）プラットフォームは、このデジタルツイン技術を大規模に活用できる強力な開発基盤として注目されています。Omniverse上では3D空間に現実世界を模したバーチャル環境を構築でき、しかも物理法則（重力や摩擦、剛体運動など）が忠実に再現されます。言わば「ロボットのためのフライトシミュレーター」のようなものです。開発者は実機のロボットを用意しなくても、仮想上のロボットにセンサーやAIを搭載して動かし、何百万回もの試行錯誤を低コストで回せるのです。
具体例として、NVIDIAのロボットシミュレーション環境Isaac SimはOmniverse上に構築された高精度シミュレータで、産業用ロボットの設計・テスト・AIトレーニングを仮想空間で行うことを可能にしています。Isaac Simでは現実さながらの高 fidelity（精細）なシミュレーションが実現されており、精密な動作やセンサー挙動の検証ができます。
例えば複雑なロボットアームを仮想環境に取り込み、物理エンジン上で動かして動作プログラムを調整したり、AIアルゴリズムに膨大な仮想データを与えて学習させたりできます。このようにシミュレーションとAI学習を融合することで、現実の工場に投入する前にロボットの動作を最適化できるのです。
ETHチューリッヒが開発した四足歩行ロボットANYmalの例では、NVIDIAのシミュレーション上で数分間学習させるだけで、現実では数週間かかる歩行動作の習熟を達成したと報告されています。シミュレータ上で鍛えたAIを実機ロボットに移植したところ、すぐに安定して歩行できたとのことで、仮想空間での訓練が現実のロボット開発期間を飛躍的に短縮した好例です。
倉庫内の人間作業者と多数のロボット（搬送ロボットやロボットアーム）が協働する生産環境を再現したデジタルツインを紹介するYouTube動画（AccentureおよびKION Groupによるシミュレーションモデル）。
KION teams with NVIDIA and Accenture to optimize Supply Chains | KION Group
このようにデジタルツイン上で仮想工場を丸ごと再現すれば、人とロボットの動線計画や機器レイアウトの最適化、AGV（自動搬送車）の経路シミュレーション、稼働スケジュールの調整まで、一括して検証できます。
現実の工場では試せない危険なシナリオ（例えばロボットが誤作動した場合の人への影響など）も、仮想空間なら安全にテスト可能です。NVIDIAはこのような技術コンセプトを「フィジカルAI（物理AI）」と呼び、新たに「Cosmos」という世界モデル基盤を公開しました。Cosmosは膨大な実世界の動画データやセンサーデータとOmniverseのシミュレーションを組み合わせて、ロボットや自動運転AIが動きや力学を理解できる大規模モデル（＝物理世界対応のAI）を構築するためのプラットフォームです。これにより、雪道での自動運転や、人混みの中でロボットが作業するような高リスク環境も、現実を再現した3Dシミュレーションで短期間に何度も試行できるようになります。
言い換えれば、ロボット開発の「仮想化」と「AI化」が一気に進んでいるのです。
トヨタもNVIDIA Omniverseでロボットアームの物理シミュレーションを行なっている！
日本企業もこうした動きを取り入れ始めています。例えばトヨタ自動車は、自社工場の鍛造工程においてロボットアームの動きや把持動作をOmniverse上で物理シミュレーションし（リンク先重要です）、最適な動作パターンを検証しています。これにより、鍛造品を運搬するロボットのティーチング（動作プログラミング）時間を大幅短縮する成果を上げています。
従来、産業用ロボットを新しい作業に対応させるにはエンジニアが現場で細かな動きをプログラムし試行錯誤する必要がありました。しかしデジタルツイン上で事前に最適化できれば、立ち上げ調整の時間とコストを削減できます。
安川電機なども人と協働する次世代コボットの開発にシミュレーションを活用しており、理経（システムインテグレーター）は工場内レイアウトを仮想空間上で作成できるデジタルツールを提供し始めています。
このようにロボット開発の手法そのものがデジタル化しつつあり、ソフトウェア開発に近いスピード感でハードウェアであるロボットを改良できる時代が到来しつつあります。
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