NVIDIA Omniverse統合でソフトバンク系ABB産業用ロボットがフィジカルAIの世界トップに躍り出た！

昨日付で出たABB Robotics（ソフトバンクグループ入り確定）の英文のプレスリリースを元に2本の日本語ブログを構成し、自動車やコンシューマ用電子精密機器などの生産ラインで産業用ロボットを活用する立場にある方々、及び日本の産業用ロボット業界の方々向けに、以下の発表が持つインパクトをわかりやすく解説します。

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ABB Robotics Partners with NVIDIA to Deliver Industrial-Grade Physical AI at Scale

Called RobotStudio HyperReality, the resulting physically accurate simulations and foundation models are endlessly optimized with real-world data feedback continuously improving the system. These models can be used to train any number of ABB robots, anywhere in the world, with the reliability and accuracy demanded by industry.   

"The industrial sector needs physically accurate simulation to bridge the gap between virtual training and the real-world deployment of AI-driven robotics at scale," said Deepu Talla, vice president of robotics and edge AI at NVIDIA. "Integrating NVIDIA Omniverse libraries into RobotStudio brings advanced simulation and accelerated computing to ABB Robotics' unique virtual controller technology, accelerating how manufacturers of all sizes bring complex products to market."

Closing the 'sim-to-real' gap

The long-standing deficit between simulation accuracy and real-world lighting, materials and environments is known as the 'sim-to-real' gap. For decades, this gap has limited the ability of manufacturers to design and develop advanced manufacturing processes in the virtual world.  

By integrating NVIDIA Omniverse libraries into RobotStudio, ABB Robotics will deliver unprecedented robotics simulation and synthetic data generation capabilities that will allow intelligent robots to bridge this gap with up to 99 percent accuracy. ABB is the only robot manufacturer with a virtual controller running the same firmware as the hardware, ensuring nearperfect correlation between simulation and realworld performance. Combined with ABB Robotics' Absolute Accuracy technology, which reduces positioning errors from 8-15 mm to around 0.5 mm, ABB delivers unmatched precision in both virtual and physical environments, making it suited to high-precision industrial-grade applications.  

This innovation enables manufacturers to design, test, and optimize production lines virtually, cutting setup and commissioning times by up to 80 percent, reducing costs by up to 40 percent by eliminating the need for physical prototypes, and accelerating time-to-market for complex products such as consumer electronics by 50 percent. 

ABB Robotics is also assessing the potential to integrate the NVIDIA Jetson edge computing platform into its Omnicore controller to achieve real-time AI inference at the edge for its extensive robot portfolio. Today's announcement builds upon ABB Robotics' long-standing work with NVIDIA, including the previous integration of NVIDIA Jetson into ABB Robotics' VSLAM autonomous mobile robots as well as the development of gigawatt-scale AI data centers.   

ABB解説ブログ1：自動車メーカーの生産ライン設計をどう変えるのか。ABBのRobotStudioでロボットセル設計を効率化する全体像

自動車工場の生産ラインには、多数の産業ロボットが配置されています。
スポット溶接、シーリング、搬送、組立、検査など、ほぼすべての工程でロボットが使われています。

そのとき、実際に設計する単位は「ロボット単体」ではありません。
設計対象は **ロボットセル（Robot Cell）**です。

ロボットセルとは、

• ロボットアーム

• ツール（溶接ガン、グリッパーなど）

• コンベア

• ワーク（車体部品）

• ジグ・治具

• センサー

• 安全設備

といった設備を組み合わせた 生産ユニットのことです。

自動車メーカーの生産技術部門やシステムインテグレーターは、このロボットセルを設計して、生産ラインを構築します。

この設計を大きく効率化するのが、ABBのロボットシミュレーションソフト RobotStudioです。

今回は、自動車メーカーの生産ライン設計者の視点で、RobotStudioを使ったロボットセル設計の全体像を整理します。

ロボットセル設計の従来プロセス

まず従来の設計プロセスを整理します。

ロボットセル設計は、概ね次の流れで進みます。

1. 工程設計

2. ロボット機種選定

3. レイアウト設計

4. 動作設計

5. プログラミング

6. 実機立ち上げ

7. デバッグ

問題は、5〜7の工程です。

従来は、

• 実機ロボットを設置して

• 現場でプログラムを書き

• 動かして確認し

• 問題が出れば修正

という方法でした。

この方法には大きな問題があります。

• 生産ラインを止めないと作業できない

• 立ち上げ期間が長い

• トラブルが多い

• 試作設備が必要

つまり、工場の現場に依存する設計だったのです。

RobotStudioとは何か

RobotStudioは、ABBが提供する ロボットセル設計用のデジタルツインソフトウェアです。

簡単に言うと、

工場のロボットセルをPC上で再現し、
設計・シミュレーション・プログラミングまで行える環境

です。

最大の特徴は

Virtual Controller（仮想コントローラ）

です。

これは

• 実機ロボットと同じ制御ソフト

をPC上で動かす仕組みです。

つまり

シミュレーションと実機の動きがほぼ同じ

になります。

RobotStudioを使ったロボットセル設計プロセス

RobotStudioを使うと、設計プロセスは次のように変わります。

1 ロボットセルを仮想空間に構築

まず3D空間にロボットセルを作ります。

配置するものは

• ABBロボット

• コンベア

• ワーク

• ジグ

• ツール

などです。

CADデータを使って、実際の設備と同じ環境を再現します。

これが デジタルツインです。

2 ロボット動作を設計

次にロボットの動作を作ります。

例えばスポット溶接セルなら

• 車体搬入

• 溶接ポイント移動

• 溶接動作

• 次工程へ搬送

といった動きを定義します。

この段階で

• ロボット軌道

• 姿勢

• 速度

を設計します。

3 衝突チェック

ロボットセルでは、衝突リスクが非常に重要です。

例えば

• ロボット同士

• ロボットと車体

• ロボットと治具

RobotStudioでは

衝突シミュレーション

が可能です。

これにより

ライン立ち上げ前に問題を発見できます。

4 サイクルタイム検証

自動車ラインでは

サイクルタイム

が重要です。

例えば

• 車体1台

• 60秒

といった制約があります。

RobotStudioでは

ロボット動作をシミュレーションして

• 動作時間

• 待ち時間

• ボトルネック

を確認できます。

5 ロボットプログラム作成

ABBロボットは

RAPID

という言語で動きます。

RobotStudioでは

• RAPIDプログラム作成

• 動作テスト

• デバッグ

ができます。

ここまでを

工場にロボットを設置する前に完了

できます。

6 実機ロボットへ転送

設計が完了したら

プログラムを実機ロボットへ転送します。

RobotStudioのVirtual Controllerは

実機と同じソフトを使うため

動作の再現性が非常に高い

という特徴があります。

結果として

立ち上げ時のトラブルが大幅に減ります。

RobotStudioの効果

自動車工場では、RobotStudioを使うことで次の効果があります。

ライン立ち上げ時間短縮

仮想空間で設計を完了できるため
立ち上げ期間を大幅に短縮できます。

生産ライン停止の削減

オフラインプログラミングにより
現場での調整作業が減ります。

設計品質向上

衝突チェックやサイクル検証により
設計段階で問題を解決できます。

設備投資リスク低減

試作設備を減らすことができます。

これから起きる大きな変化

最近の大きなトレンドは

RobotStudio × NVIDIA Omniverse

です。

これにより

• 高精度物理シミュレーション

• AIロボット学習

• synthetic data生成

が可能になります。

つまり

ロボットセル設計は

単なるCAD設計

から

AIによる自動最適化

へと進みつつあります。

まとめ

自動車工場におけるロボットセル設計は、従来は実機中心の作業でした。

RobotStudioを使うことで

• ロボットセルを仮想空間に再現

• 動作設計

• 衝突検証

• サイクルタイム確認

• プログラム作成

をすべて オフラインで完了できます。

結果として

生産ライン立ち上げの速度と品質が大きく向上します。

これが、現在多くの自動車メーカーがRobotStudioを導入している理由です。

ABB解説ブログ2：RobotStudioは次の段階へ。ABB × NVIDIAがもたらす「フィジカルAI」の製造革命

（今泉注：このABB解説ブログ2が直接的には上の英文プレスリリースの中身をブログとして解説したもの。ABB RobotStudio自体をご理解いただいている方が少ないと思ったため、あえてABB解説ブログ1として展開しました。）

前回の記事では、ABBのロボットシミュレーション環境 RobotStudio を使って、ロボットセル設計をどのように効率化できるのかを整理しました。

ロボットセルをデジタルツインとして仮想空間に再現し、動作設計、衝突チェック、サイクルタイム検証、プログラム作成までをオフラインで完結できる----。
これがRobotStudioの基本的な価値でした。

しかし今回、RobotStudioは次の段階に進もうとしています。

ABB Robotics が、NVIDIA の NVIDIA Omniverse ライブラリをRobotStudioに統合することを発表しました。

これは単なる機能追加ではありません。
製造業のロボット開発を 「デジタルツイン」から「フィジカルAI」へ進化させる動きです。

製造業に残っていた最後の壁

「sim-to-realギャップ」

ロボット開発では、長年解決されていない問題がありました。

それが

sim-to-realギャップ

です。

これは

• シミュレーション環境

• 現実の工場環境

の差のことです。

例えば

• 光の条件

• 材料の反射

• 摩擦

• 振動

• センサー誤差

などが現実には存在します。

そのため、仮想環境で完璧に動いたロボットが
実際の工場では思った通りに動かないという問題がありました。

このギャップがあるため、

• AIロボットの学習

• 自律ロボット

• 自動最適化

の実用化が難しかったのです。

Omniverseが変えるシミュレーション

今回の発表では、RobotStudioにOmniverseの物理シミュレーションが統合されます。

Omniverseは、NVIDIAが開発している

産業用デジタルツインプラットフォーム

です。

特徴は

• GPUによる高速シミュレーション

• 物理的に正確な環境再現

• AIトレーニング用のデータ生成

です。

この組み合わせにより

仮想空間でAIロボットを訓練できる

ようになります。

そして

synthetic data（合成データ）

を大量に生成できます。

つまり

ロボットAIは

• 仮想工場で

• 何百万回も

• 作業を学習する

ことができるようになります。

RobotStudio HyperReality

この新しい環境は

RobotStudio HyperReality

と呼ばれます。

この仕組みでは

1
仮想工場でロボットAIを学習

2
実際の工場データをフィードバック

3
モデルを継続的に改善

というループが回ります。

つまり

ロボットが継続的に賢くなる

環境です。

ABBによれば、このシステムは

最大99%の精度でsim-to-realギャップを埋める

とされています。

なぜABBはここまで精度を出せるのか

ABBの強みは

Virtual Controller

です。

RobotStudioは

実機ロボットと

同じファームウェア

を使います。

つまり

仮想ロボットと実ロボットの動きが
ほぼ一致します。

さらにABBは

Absolute Accuracy

という技術を持っています。

これはロボットの位置誤差を

8〜15mm
→
約0.5mm

まで減らす技術です。

この精度があるため

産業用途のAIロボット

が成立します。

製造業にとっての意味

この技術が意味するのは

工場設計そのものの変化

です。

従来

ロボット導入は

1
ライン設計

2
設備製造

3
工場設置

4
立ち上げ

という流れでした。

しかしこれからは

仮想工場で先に完成させる

ようになります。

ABBの試算では

• セットアップ時間
  80%削減

• コスト
  40%削減

• 製品投入速度
  50%短縮

とされています。

Foxconn（鴻海）で始まる実証

今回の技術はすでに実証が始まっています。

電子機器製造大手

Foxconn（鴻海精密工業）

が

コンシューマー電子機器の組立ラインで
パイロット導入を進めています。

電子機器組立は

• 高速

• 高精度

• 多品種

という難しい工程です。

ここで成立すれば

他の製造業にも広がる可能性があります。

次に来るもの

AIロボットのエッジ化

ABBはさらに

NVIDIA Jetson

を

自社ロボットコントローラ

Omnicore

に統合する可能性も検討しています。

これが実現すると

ロボットは

• クラウドに依存せず

• 工場の現場で

リアルタイムAI推論

を行うようになります。

つまり

ロボットが現場で判断する

世界です。

製造業の次の段階

RobotStudioはもともと

ロボットセル設計ツール

でした。

しかし今回の発表は

それを

フィジカルAI開発環境

に進化させるものです。

つまり

ロボットは

• プログラムで動く機械

から

• AIで学習する機械

へ変わります。

そしてそのトレーニングは

仮想工場

で行われます。

製造業は今、

デジタルツインの次の段階

に入りつつあります。

それが

フィジカルAI

です。

この変化は、今後の自動車工場や電子機器工場の設計思想を大きく変える可能性があります。