3層で見るNVIDIAのフィジカルAI製品

フィジカルAIは、ロボットや自律機械が物理世界を認識し、判断し、動くためのAIを指します。NVIDIA（米国）は、この分野で複数の製品を発表しており、役割で分けると次の3層になります。

層製品役割
シミュレーションOmniverse物理ベースの3Dシミュレーション基盤。OpenUSDでデータを共有する
シミュレーションMega（Omniverse Blueprint）工場・倉庫のデジタルツインでロボットフリートを開発・検証する参照設計
シミュレーションIsaac Sim / Isaac Labロボットのシミュレーションと強化学習の環境
モデルCosmos物理を考慮した仮想環境や映像を生成する世界基盤モデル。合成データの生成に使う
モデルIsaac GR00Tヒューマノイド向けのオープン基盤モデル
計算機Jetson（Thorなど）ロボットに載せるエッジAIコンピュータ
Omniverse、Mega、Isaac Simのシミュレーション層、CosmosとGR00Tのモデル層、Jetsonの計算機層と、実ロボットへの流れを示す図 シミュレーション Omniverse（OpenUSD） Mega（工場ツイン） Isaac Sim / Lab モデル Cosmos世界モデル・合成データ Isaac GR00Tヒューマノイド基盤モデル Jetson（Thor等）ロボット上の計算機 実ロボットFANUC・ABB・KUKA・安川
NVIDIAのフィジカルAIは、シミュレーションで学習・検証し、モデルを実機の計算機で動かす流れで組み立てられている。

2025〜2026年の発表を時系列で整理

  • 2025年1月6日（CES 2025）：工場・倉庫のデジタルツインでロボットフリートを開発・検証するOmniverse Blueprint「Mega」を発表。最初の採用者はKION Group、Accentureも採用。同日、世界基盤モデル「Cosmos」（Nano/Super/Ultra、40億〜140億パラメータ）を発表し、2,000万時間の実世界データで学習したとされる
  • 2025年3月18日（GTC 2025）：ヒューマノイド向けオープン基盤モデル「Isaac GR00T N1」を発表。VLM（視覚言語モデル）で推論・計画する遅いSystem 2と、拡散トランスフォーマーで連続動作を生成する速いSystem 1の2層構造。約15TB・32万超の軌跡を含む「Physical AI Dataset」をHugging Faceで公開
  • 2025年3月18日（同）：Ansys・Hexagon・Omron・Rockwell・SiemensがOmniverseのデータ相互運用・可視化を自社ソフトに統合と発表
  • 2025年10月28日（GTC DC）：米国の再工業化に向けたフィジカルAIの協業を発表。FANUCとFoxconn FiiがOpenUSDベースのロボットのデジタルツインを提供
  • 2026年3月16日（GTC 2026）：Cosmos 3、GR00T N1.7、GR00T N2プレビュー、Isaac Lab 3.0（Newton 1.0物理エンジン）を発表。FANUC、ABB Robotics、KUKA、安川電機がOmniverse/Isaacで仮想コミッショニングを行い、ロボットコントローラーにJetsonを採用
  • 2026年6月1日（GTC Taipei）：テキスト・画像・動画・音・行動を一体で処理するCosmos 3と、Unitree H2 Plusベースの「Isaac GR00Tリファレンスヒューマノイド」を発表
合成した動作軌道（人手デモ約6,500時間相当）
11時間で78万件
NVIDIA発表（GR00T N1、2025年3月）
合成データと実データを組み合わせた場合の性能向上（実データのみ比）
40%
同上（同社発表）
ロボットコントローラーにJetsonを採用したロボット大手
4社
FANUC・ABB Robotics・KUKA・安川電機（GTC 2026、2026年3月）

ロボット大手4社が入った意味

GTC 2026で最も重要な発表は、FANUC、ABB Robotics、KUKA、安川電機という産業用ロボットの大手4社が、Omniverse/Isaacでの仮想コミッショニングと、ロボットコントローラーへのJetson採用を表明したことです。

これまでNVIDIAのフィジカルAIは、ヒューマノイドのスタートアップや研究用途が中心に見えていました。ロボット大手が入ったことで、既存の産業用ロボットにAIを足す経路ができたことになります。日本の工場にとっては、ヒューマノイドを新たに導入するより、すでに使っているFANUCや安川電機のロボットにAI機能が加わる形で影響が来る可能性が高いと考えられます（推測）。

ファナックは2026年5月、ROBOGUIDEとIsaac Simの常時直接通信による仮想工場や、Jetson Thorの採用を発表しています（ファナックのフィジカルAI戦略）。

工場の視点：まずはシミュレーションの層から

日本の工場がNVIDIAのフィジカルAIを使う場合、入り口は3層のうちシミュレーションです。

  1. 新ライン・レイアウト変更の事前検証：Omniverseやロボットメーカーのシミュレーターで、ロボットの配置、動作範囲、タクトを確認する。仮想コミッショニング（実機を据え付ける前にソフト上で制御を試験すること）は、立ち上げ期間の短縮に効きます
  2. AMR・ロボットフリートの検証：Megaのような工場デジタルツインで、複数の搬送ロボットの経路や人との動線を検証する
  3. 合成データによる学習：Cosmosなどで、実際には集めにくい不良や異常の画像・映像を生成し、検査やピッキングのAIを学習させる

ヒューマノイドの基盤モデル（GR00T）や、ロボット上の計算機（Jetson）は、ロボットメーカーの製品を通じて入ってくる層です。工場側が直接扱う必要は当面少ないと考えられます。

Siemensとの関係

NVIDIAは2026年1月のCES 2026でSiemensと「産業AI OS」の構築で提携を拡大しており、Siemensのデジタルツインとの統合も進めています（SiemensとNVIDIAの「産業AI OS」提携）。NVIDIAはSiemensだけでなく、Rockwell、Ansys、Hexagon、Omronなども自社の基盤に取り込んでおり、特定の自動化ベンダーに依存しない「共通のシミュレーション基盤」の位置を取ろうとしています。

よくある質問

OmniverseとMegaの違いは何ですか？

Omniverseは物理ベースの3Dシミュレーションの基盤そのものです。Megaは、Omniverseの上で工場や倉庫のデジタルツインを作り、ロボットフリートを開発・検証するための参照設計（Blueprint）です。Megaを使うにはOmniverseが前提になります。

Cosmosは工場で何に使えますか？

物理を考慮した映像や仮想環境を生成できるため、実際には集めにくい異常や不良の状況の合成データを作り、ロボットや検査AIの学習に使う用途が想定されています。合成データがどこまで実データの代わりになるかは、用途ごとに実機で検証が必要です。

日本のロボットメーカーはNVIDIAの基盤を使っていますか？

GTC 2026で、FANUCと安川電機がOmniverse/Isaacでの仮想コミッショニングと、ロボットコントローラーへのJetson採用を発表しています。ファナックは2026年5月にもIsaac Simとの連携強化を発表しています。

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この記事のテーマ
#欧米動向#フィジカルAI#デジタルツイン
この特集について

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この記事を書いた人

株式会社サオス

株式会社サオス 製造DX部

DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。

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