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経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI / ADAS業界日報 by 今泉大輔

20年以上断続的にこのブログを書き継いできたインフラコモンズ代表の今泉大輔です。NVIDIAのフィジカルAIの世界が日本の上場企業多数に時価総額増大の事業機会を1つだけではなく複数与えることを確信してこの名前にしました。ネタは無限にあります。何卒よろしくお願い申し上げます。

NVIDIAを使うとなぜロボティクスの設計・検証のリードタイムが短縮されるのか？

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関連投稿　以下で述べた内容がより強力になってチップ製品として出ました：NVIDIA Jetson Thor：自律ロボットの"学習"の大部分が不要になる「オンボード・リーゾニング」。ロボット産業は自動車業界超え（2025年8月27日）

NVIDIAのロボット開発用技術スタックを使うと、効率的に設計ができ、仮想空間（デジタルツイン）上でのトレーニングも容易になるということを複数のブログで書いてきました。特に以下が総論的な内容を持っています。

NVIDIAがGTC2025でお披露目した茶目っ気のあるAI搭載ロボット「Blue」の技術詳細とフィジカルAI

今回はもっと端的に、NVIDIAを使うと、なぜ、どのようにして設計・検証のリードタイムが短縮できるのか？を説明します。技術的に誤りを含んではならないので、ChatGPTに解説させます。

NVIDIAの「標準チップ＋共通AIスタック」がロボット開発にもたらす革命

ヒューマノイドロボット開発や自律型マシンのプロトタイピングで、「設計から実装までのリードタイム短縮」は長年の課題です。
いま、その解決の切り札として注目されているのが、NVIDIAが提供する標準チップ（Jetson Orin/Thorなど）＋共通AIスタック（Isaac/Omniverse/GR00Tなど）の組み合わせです。

今回は、日本のロボティクス・自動機メーカー（産業用途の自動化装置を設計・製造する企業）の設計者や事業責任者に向けて、なぜNVIDIAが設計・検証の圧縮に寄与できるのかを具体的に解説します。

1. 標準化された「AI処理基盤」でハード設計が単純化

NVIDIAのJetson Orinシリーズや、2025年より本格展開されるJetson Thorは、ロボットに必要な以下の要素を1チップに統合しています：

  • GPU（AI推論処理）

  • CPU（制御系処理）

  • センサーフュージョン用の専用回路

  • 5G/LPDDR/PCIeなどの豊富なI/O

これにより、独自の基板設計や異種チップ間通信の実装を大幅に簡略化できます。
さらに、サードパーティのモジュール設計も進んでおり、「Jetson対応フレーム」で組み上げるだけで動作確認まで可能な設計パターンが多数存在します。

✔︎ つまり、従来3ヶ月〜半年かかっていた「AIモジュールの選定・実装・評価」が、1週間〜1ヶ月で済むようになるのです。

2. Sim2Real環境で「仮想プロトタイピング」が実現

NVIDIAのIsaac Sim（Omniverse上のロボット用Sim）と、2025年発表のIsaac Labは、物理シミュレーションエンジン「Newton」とAIファウンデーションモデル「GR00T」と連携し、現実的な制御検証とAI学習を仮想環境上で完結できるように進化しています。

  • CADデータからすぐに3Dロボットモデルを生成

  • シミュレーション空間で動作検証（例：倉庫内歩行、ピッキング、段差の乗越え）

  • GR00Tによる「模倣学習」や「自然言語→動作変換」の実装が可能

  • 成果モデルはそのままJetson実機で展開可能（コード変換不要）

✔︎ これにより「まず作ってみてから試す」ではなく、「まず仮想空間で学ばせてから作る」という、順序が逆転した開発フローが可能になります。

3. NVIDIA GR00T：ロボットの頭脳を共通化

2024年に発表されたGR00T（Generalist Robot 00 Technology）は、ChatGPTのようなLLMをロボットに応用した、汎用的な動作ファウンデーションモデルです。2025年に公開された「GR00T N1」はFigure AIや1Xなどのヒューマノイド企業でも導入されており（今泉注：どちらも以下告知の視察ツアーで訪問予定です）、

  • 自然言語でタスクを入力

  • 視覚情報（RGB-D）と連携

  • 最適な動作計画を自動生成

  • 現場環境への自己適応を実行

といった「共通知能」を、後から既存ロボットに組み込める設計になっています。これは、個別に設計されたロボットごとにソフトウェアスタックをゼロから構築していた従来とは決別するものです。

✔︎ 言い換えれば、「機体設計と知能設計の並列化」が可能になり、リードタイムは劇的に短縮されます。

まとめ：部品点数の最適化ではなく、思考時間の圧縮が起きている

日本の現場では「ハードウェア構成の効率化」こそが短納期化の鍵とされがちですが、NVIDIAの戦略はまったく逆です。

❝ ハードを共通化し、ソフトを標準化し、仮想空間で"先に学ばせる"ことで、設計思想そのものを圧縮する。❞

この考え方こそが、いま世界の最先端ロボティクスが採用し始めている「AI設計時代」の方法論です。

【告知】

シリコンバレー最先端ヒューマノイド視察ツアーのご紹介　アップデート版

視察申込受付中！申込受付締切は9月10日！

個別の企業様では訪問しにくい企業ばかりです。この機会をぜひご活用下さい！

視察定員は12名となりました。現地でのハンドリング等を検討した結果です。

【視察の狙いと目的】

日本にいると信じられないほどのスピードで開発が進むアメリカのヒューマノイド/ヒト型ロボットの企業群。TeslaのOptimusを初め、Figure AI、Apptronics、Boston Dynamicsなど、YouTube動画で存在感を放つ企業は枚挙にいとまがありません。

今回、弊社で企画した「シリコンバレー最先端ヒューマノイド視察ツアー」は、シリコンバレーに拠点を置く

  1. ヒューマノイド完成体企業
  2. 物流倉庫関連ロボティクス企業

を訪問し、相互交流のきっかけとなる内容になっています。

この視察をきっかけとして、御社と訪問先の個々の会社とで、今後の商談、提携、投資などの展開に入ることができるように視察メニューを設計しています。

この視察ツアーではAI + ロボットの日本の権威である早稲田大学 尾形哲也教授が視察内容を監修し、同行して下さいます。尾形哲也教授が各視察先との関係づくりのフックとなる講演をして下さいます。外国企業視察では、テイク＆テイクの姿勢は好ましいものではなく、必ず、こちらから何らかのものをギブして、ギブ＆テイクのやり取りにすることが鉄則です。そのため尾形哲也教授の日本のヒューマノイド研究を紹介する講演が深い意味を持ちます。

【訪問予定企業と期待される視察内容】　

Figure AIで期待される視察内容

将来ビジョン

Brett Adcock氏は「将来的には人間と同数のヒューマノイドが存在する社会を築く」と語っており、物流や家庭、製造現場へと展開していくロードマップを描いています。

製品ラインナップと技術概要

  • Figure 01
    初期プロトタイプとして2022-2023年頃に開発。物流や倉庫向けに設計され、物体移動や操作などを目的としたヒューマノイド。
  • Figure 02
    2024年8月発表。内部配線、バッテリー統合、6つのRGBカメラ、NVIDIA RTXベースのGPU、音声入出力、5本指／16自由度のハンドを備え、最大25kgの物体を扱えます。BMWの工場において実証テストも実施。
  • Helix（ビジョン‑ランゲージ‑アクションモデル）
    2025年2月発表のFigureの独自AIモデル。以下のような特徴があります：
    • VLA（Vision‑Language‑Action）モデルで、上半身全体（腕・手・胴体・指など）を高頻度かつ高精度に制御可能 。
    • Dual‑systemアーキテクチャ：System 2が場面理解と言語処理、System 1が視覚-動作制御を担い、リアルタイム性と高い汎用性を両立。
    • 複数ロボット同時制御が可能（2体同時にHelixで制御）、音声で指示された動作を実行 。
    • 家庭向けユースケースのデモ（例：買った食材を片付ける）にも活用され、家庭での実用化に向けたAI制御戦略の紹介が可能。

直近の実証・実装成果

  • 物流現場での進展（Helix）
    2025年6月時点で、Helixはさまざまな形状の包装（柔らかい袋、封筒など）にも対応し、ヒトに近い速度と精度での搬送処理を実現。1パッケージあたりの処理時間は概ね4.05秒（以前の約5秒から改善）、バーコード読み取り成功率も約95%と飛躍的向上 。
  • 適応的行動：ロボットがパッケージのしわを"軽く押す"ような動作を自発的に学習し、コード読み取りを助ける動作も観察できる。

1X Technologies シリコンバレー拠点で期待される視察内容

製品ラインナップの技術説明

  • EVE：物流・医療・セキュリティなど産業用途向けの車輪式ヒューマノイド。アクチュエータや制御技術の応用事例。
  • NEO Beta → NEO Gamma：家庭用二足型ロボット。歩行、物体操作、柔らかい被覆、安全設計、内蔵AIモデルなど技術の進歩。

デモンストレーション

  • GTC（Nvidia）での実演のように、ロボットが家の中で歩行しながら掃除、植物への水やり、家具を避けて移動、といった日常シーンを再現する実演。
  • 現段階では完全自律ではなく、遠隔オペレーターによるテレオペレーションによる動作制御が多く、これもリアルに示される可能性。

AI・データインテグレーションの解説

  • 家庭内でのロボット利用によって得られる映像・音声データを用いたAIの学習プロセスや、遠隔操作とのハイブリッド駆動など技術戦略の紹介。
  • OpenAIやNvidiaとの協業事例や、インハウスでのモデル訓練体制。

Boston Dynamics Mountain View Officeで期待される視察内容

​​ソフトウェア＆プラットフォーム解説

  • Spot SDK （商用化されており日本でも発売されている四足歩行ロボット）や Orbit （ロボット複数をマネジメントするフリートマネジメント技術）プラットフォームなど、Spot に対する開発環境や運用支援ツールの技術解説が期待されます。
  • また、ロジスティック系ロボティクス（Stretch など）とのインテグレーションについても期待できます。

実証デモンストレーション

  • 実ビジネス（物流／点検等）現場に近い環境での動作確認：Spot による施設巡回や点検、Stretch による倉庫内作業など、商業展開中のロボットのリアルな挙動を見学できる可能性。

Weave Robotics（ヒューマノイドのニューフェース）で期待される視察内容

Weave Robotics の概要

  • Weave Robotics は、Y Combinator の 2024 サマー・バッチ出身のスタートアップで、エヴァン・ワインランド氏（元 Apple Siri 担当）とカーン・ドゥイルスオズ氏らが共同創業。2024～2025年にかけて創業された、比較的新しい企業。
  • 同社が手がける初の家庭用ロボット "Isaac" は、「家の中の雑然とした場面を自律的に片付け」、「洗濯物をたたむ」、さらには「家を離れている間の見守り」などを行うヒューマノイド型ではない家庭用アシスタント型ロボットです。
  • 最大の特徴は 2025年秋に最初の 30 台を出荷予定という点。月額型サブスクリプション（約 US$1,385／月）か、一括購入（約 US$59,000）で提供予定。

技術解説

  • ハードウェア構成：可動関節の構造やモーター・センサー選定、カメラ収納機構などの詳細。
  • 自律ロジックと人間とのインタラクション：音声認識やアプリ連携によるタスク指示、遠隔操作 Remote Op の仕組み。
  • システムのモジュール設計と拡張性：ソフトウェアスタック・アプリとの連動・将来的な機能拡張の方向性。

デモンストレーション

  • 実演：家事タスクの実行：掃除状態認識 → 片付け → 洗濯物の畳み作業など、一連の流れのリアルタイム展示。

Ambi Robotics（UC Berkeley発の倉庫ロボティクス企業）で期待される視察内容

企業紹介と開発背景

  • 創業経緯：UC BerkeleyでのDex‑Net研究からスタートし、実用向けSim2Real AI技術に進化させた過程。
  • 企業ミッション：AIとロボットの力でサプライチェーンの複雑な課題を解き、人の働きを支えることを目的にしている背景。

技術・製品紹介

  • AmbiSort A‑Series / B‑Series：小包の自動仕分けを可能にするAI駆動ロボットシステム。多様な包装形態に対応し、効率化と安全性の向上に寄与。
  • AmbiStack：AIを活用し、多種多様なSKU（商品）を高密度にパレットまたはコンテナに積む最適化ロボット。倉庫のスペース利用と物流コスト改善を支援 。
  • AmbiOS（Sim2Real AI）：ロボットの学習速度を劇的に高めるシミュレーション→現実環境への移行に優れたAIオペレーティングシステム。
  • PRIME‑1（Foundation Model）：倉庫オペレーション向けに特化されたAIの基盤モデル。3D認識、ピッキング、品質検査など多様なタスクに適応可能な生成モデル 。

デモンストレーション

  • AmbiSortによる自動仕分けの実演：アイテムの認識、適切な搬送先への選定、仕分け精度や速度の確認。
  • AmbiStackの積み付け最適化デモ：「3Dテトリス」とも言われる高密度積載をリアルタイムに実演。

【視察日程】

    • 10月27日（月曜）：日本出発
      • 17:00頃 東京羽田空港からサンフランシスコへ出発(直行便利用)
    • 10月27日（月曜）：
      • サンフランシスコ到着、シリコンバレーへ移動。
    • 10月28日（火曜）
      • 上記の企業1社〜2社を視察予定。先方とスケジュール調整中

  • 10月29日（水曜）

      • 上記の企業1社〜2社を視察予定。先方とスケジュール調整中


      • 10月30日（木曜）
        • 上記の企業1社〜2社を視察予定。先方とスケジュール調整中


        • 10月31日（金曜）
          • 予備日


          • 11月1日（土曜）：サンフランシスコ出発 (直行便利用)
          • 11月2日（日曜）：東京羽田空港到着


            • 各訪問先ともロボティクスに詳しいシリコンバレー在住ITジャーナリストが通訳として同行します。
            • 空き時間にはシリコンバレーならではのGoogleキャンパス見学、コンピュータ歴史博物館見学などシリコンバレーにちなんだアクティビティを予定
            • [現地における移動は全てUBERタクシー3-4台への分乗となります]（理由は米国におけるマイクロバスチャーターにしますと、1人当たりの視察代金が35万円アップとなってしまいます。視察代金総額を落とすため、現地ではUBERでの移動となりました。UBER手配等の一切は後方支援を担当しますインフラコモンズにてカバーいたします）

            ✔︎ 最小催行人数と定員：最少催行人数は10名。現地でのハンドリング等を細かく検討した結果、定員は12名といたします。12名になった時点で締切とさせていただきます。

            ✔︎ 申込期間：8月1日申込受付開始（JTBのOASYS申込ページより）、締切：9月10日（見積・請求はJTB）

            ✔︎ 申込：【アメリカ視察ツアー　OASYS】にて受付。ツアーパスコード：tMCVCFZx5F　操作方法は下端参照

            ✔︎ 旅行代金：127万円（燃油サーチャージ・空港使用料別）

            ◎宿泊先：Comfort Inn Palo Alto

            【視察監修・同行】

            早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 表現工学科　尾形哲也 教授
            2025年よりAIロボット協会理事長。2025年よりJST CREST領域研究総括。深層学習、生成AIに代表される神経回路モデルとロボットシステムを用いた，認知ロボティクス研究，特に予測学習，模倣学習，マルチモーダル統合，言語学習，コミュニケーションなどの研究に従事。

            【視察企画・後方支援】

            株式会社インフラコモンズ　今泉大輔（当ブログ経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI / ADAS業界日報 by 今泉大輔 運営執筆者）。今泉も同行します。

            ヒューマノイドに関して積極的に情報発信を行なっているYouTuberの柏原迅氏も同行します。

            【資料請求および旅行について】

            　株式会社JTB 　
            　https://www.jtbcorp.jp/jp/
            　ビジネスソリューション事業本部 第六事業部 営業第二課内 JTB事務局
            　TEL: 03-6737-9362
            　MAIL: jtbdesk_bs6@jtb.com
            　営業時間:月~金/09:30~17:30 (土日祝/年末年始 休業)
            　担当: 稲葉・野田
            　総合旅行業務取扱管理者: 島田 翔

            【JTB OASYSの申込最初のステップを解説】

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            今泉 大輔 2025/07/25 03:58:09 Comment(0)