日本のロボットや自動車のメーカーが NVIDIA AI と Omniverse により産業にフィジカルAI を導入

大手企業がデジタル ツインと産業用 AI を採用し、現実世界の自動化の次の波を先導

トヨタの工場で鍛造品を運搬するロボット。組立工場で人に寄り添って作業をする安川電機のコボット。そして、このような取り組みを仮想的に進めるための計画作成を支援する、理経のデジタル ツイン ツール。

これらの企業だけではなく、コンビニエンスストア、スーパーストアなど複数の小売企業を傘下に持つセブン＆アイ・ホールディングスは、顧客体験を向上させるためにデジタル ツイン シミュレーションを検証しています。

NVIDIA Omniverse、Isaac、Metropolis を活用したフィジカル AI（https://www.nvidia.com/en-us/glossary/generative-physical-ai/） と産業用 AI は、日本の産業大手を未来へと推進しています。ロボット操作、産業検査、人間の支援のためのデジタル ツインにおけるこのような先駆的な動きは、今週の AI Summit Japan でそのすべてが披露されました。

生成 AI によって駆動するロボットの飛躍的進歩は、まさに絶好のタイミングで到来しました。人口減少が進む日本では、高度なロボットが切実に必要とされています。ジャパンタイムズ紙で報道されたレポート（https://www.japantimes.co.jp/news/2023/03/30/business/economy-business/japan-worker-shortfall-study/）によると、2040 年までに日本は 1,100 万人の労働者不足に直面すると見込まれています。

ヒューマノイドを含む産業用およびフィジカル AI ベースのシステムは、高度なトレーニング、シミュレーション、推論を提供する 3 つのコンピューター ソリューション（https://blogs.nvidia.co.jp/2024/11/08/three-computers-robotics/）によって加速されつつあります。

トヨタのロボティクスで未来を見据える

トヨタは、金属鍛造機能を向上させるため、ロボットの動きとグリップの物理シミュレーションに NVIDIA Omniverse を活用しています。これは、鍛造品を運搬するロボットのティーチングの時間を短縮するのに役立ちます。

トヨタは、NVIDIA PhysX（https://developer.nvidia.com/physx-sdk） と Omniverse の精度を活用して、ロボットの作業とロボットの動作の再現を検証しています。Omniverse は、現実世界の物体やシステムの物理的特性を正確に複製する、工場やその他の環境のデジタル ツインのモデリングを可能にします。これは、次世代の自律システムを駆動するための、フィジカル AI を構築するための基礎となります。

Omniverse により、トヨタは質量特性、重力、摩擦などをモデリングして、結果をテストの物理的表現と比較できます。これは、溶接、操作、そしてロボットの動作の処理に役立ちます。

また、高度なスキルを必要とする問題や、スループットを向上しつつ、鍛造ラインでの高温で厳しい作業環境を回避するための、ロボティクスの熟練従業員のノウハウを再現します。

自動化を推進する安川電機は NVIDIA Isaac を活用

安川電機は、60 万台以上のロボットを出荷し、自動車業界向け産業用ロボット、協働ロボット、双腕ロボットなど、約 200 種類のロボット モデルを提供する世界有数のロボット メーカーです。

日本のロボティクス リーダーである安川電機は、タスクへの適応性、汎用性、柔軟性に着目した自律ロボット  MOTOMAN NEXT（https://www.yaskawa.co.jp/newsrelease/product/1154379） で新しい市場に進出しています。NVIDIA Isaac（https://developer.nvidia.com/isaac） および Omniverse プラットフォームによって実現される高度なロボティクスを駆使して、安川電機の自律ロボットは、工場以外にも、食品、物流、医療、農業など幅広い業界に自動化をもたらすことに重点を置いています。

安川電機は、NVIDIA アクセラレーション ライブラリと AI モデルのリファレンス ワークフローである NVIDIA Isaac Manipulator（https://developer.nvidia.com/isaac/manipulator） を使用して、産業用アーム ロボットに AI を統合し、幅広い産業自動化タスクを実行できるようにしています。

具体的には、安川電機は FoundationPose を使用して正確な 6D 姿勢推定と追跡を行っています。これらの AI モデルは、安川電機のロボット アームの適応性と効率性を高め、モーションコントロールが正確な Sim2Real を実現することで、さまざまな業界で複雑なタスクを多用途かつ効果的に実行可能にします。

さらに、安川電機は、Omniverse 上に構築された NVIDIA Isaac Sim によるデジタル ツインおよびロボット シミュレーションを採用し、自社のロボット ソリューションの開発と展開を加速して、時間とリソースを節約しています。

セブン＆アイ・ホールディングスの Omniverse と Metropolis による顧客体験の創出

セブン＆アイ・ホールディングスは、日本最大級の総合流通持株会社の 1 つです。この革新的な企業は、トレーニングや概念実証プロジェクトを実行するために、本社に小規模店舗を模した研究施設を設けています。

この日本の小売企業は、店舗での顧客行動を理解するためのトレーニング用シミュレーションの概念実証を行っています。

セブン＆アイ・ホールディングスは、店舗での消費者行動をより深く理解するために、NVIDIA Omniverse と NVIDIA Metropolis を活用した研究活動を推進しています。Metropolis SDK を使用すると、姿勢推定モデルで顧客の行動を追跡できるため、同社は顧客が店舗に入って棚から商品を手に取る際の行動を理解できます。この環境のデジタル ツインは、Blender のアセットや SideFX Houdini のアニメーションとともに、Omniverse ベースのアプリケーションで開発されています。

これを価格認識、オブジェクト追跡、その他の AI ベースの計算と組み合わせることで、小売環境と顧客とのやり取りに関する有用な行動洞察を生成できます。このような情報により、顧客をターゲットにしたパーソナライズされた広告やディスプレイを動的に生成する機会が生まれます。

セブン＆アイ・ホールディングスは、Metropolis と NVIDIA Merlin レコメンダー エンジン フレームワークを使用して、個々の買い物客に合わせた提案を作成し、これまでにない方法でデータに基づいて顧客の関心に応える方法を研究開発中です。

バーチャル革命：理経がデジタル ツインのアセット ライブラリを発表

システム ソリューション プロバイダーの理経は、製造業向けの空間コンピューティングと拡張現実 (XR) テクノロジを専門としています。

このテクノロジ企業は、日本の製造業に特化したデジタル ツイン アセット ライブラリである JAPAN USD Factory を開発しました。NVIDIA Omniverse で開発された JAPAN USD Factory は、日本全国の製造現場で一般的に使用されている材料や機器をデジタル形式で再現し、日本のメーカーが工場や倉庫のデジタル ツインをより簡単に構築可能にします。

理経は、これらのデジタル アセットを使用して、製造プロセスの設計、シミュレーション、運用のさまざまな段階を合理化し、デジタル ツインで生産性を向上させることを目指しています。

ユニバーサルな 3D アセット インターチェンジである OpenUSD (Universal Scene Description)  を使用して開発された JAPAN USD Factory により、開発者はパレットやラックなどのアセット ライブラリにアクセスでき、ツールやワークフロー間でシームレスな統合が実現します。

詳細については、NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) が登壇した NVIDIA AI Summit Japan（https://www.nvidia.com/ja-jp/events/ai-summit/fireside-chat/） のファイヤーサイド チャットのオンデマンド配信をご覧ください。

NVIDIAについて

1993年の創業以来、NVIDIA（https://www.nvidia.com/ja-jp/） (NASDAQ: NVDA) はアクセラレーテッド コンピューティングのパイオニアです。同社が 1999 年に発明した GPU は、PC ゲーム市場の成長を促進し、コンピューター グラフィックスを再定義して、現代の AI の時代に火をつけながら、各種産業のデジタル化を後押ししています。NVIDIA は現在、業界を再形成しているデータセンター規模の製品を提供するフルスタック コンピューティング企業です。詳細は、こちらのリンクから：https://nvidianews.nvidia.com/