1. これは何の話？

ロボティクスとAIの融合に関心を持つ開発者・研究者向けに、NVIDIAのシミュレーション技術担当バイスプレジデントRev Lebaredianが「物理知能（Physical AI）」の実現に向けた戦略を語った独占インタビューです。

「物理知能」とは、言語だけでなく物理世界を理解し、その中で動作できるAIを指します。NVIDIAはこれを次なるAI革命の中核と位置づけています。

2. 何がわかったか

Lebaredianが語った主なポイントは以下のとおりです：

Omniverseは「認知幼稚園」 ロボットが歩き、操作し、理解し、反応し、転んで立ち上がることを学ぶ仮想環境。すべてのオブジェクトが現実の物理法則に従って振る舞います。

数千年分の経験を短期間で シミュレーターはガラスの落下角度、段差の高さ、照明の弱さ、人の動きなど何千ものシナリオを生成し、現実世界では不可能な量の訓練データをロボットに提供します。

ワールドモデルの構築 言語モデルが次の単語を予測するように、ワールドモデルは物理世界の次の状態を予測します。これがロボットの「脳」となり、環境を視覚的に解読し、障害物を避け、卵を割る力加減を判断します。

3. 他とどう違うのか

従来のロボット訓練は実世界でのデータ収集が必要で、高コスト・高リスク・低効率でした。NVIDIAのアプローチは現実を忠実に再現したシミュレーションで膨大な合成データを生成し、この課題を解決します。

Lebaredianは「物理のデジタルアーカイブは存在しない。現実からキャプチャするのは高価で危険で限界がある。解決策はシミュレーションで現実を再現し、そこから合成データを生成すること」と説明しています。

4. なぜこれが重要か

Jensen Huang CEOが「最も重要なアルゴリズムは物理世界を理解し、その中で影響を与えるもの」と述べたように、NVIDIAはGPUによるAI計算からPhysical AIへの拡張を次の成長エンジンと見なしています。これは3Dロボット、自律システム、ARなど広範な領域に影響します。

5. 未来の展開・戦略性

NVIDIAはOmniverse（シミュレーション環境）とCosmos（ワールドファウンデーションモデル）の両輪でPhysical AI市場を構築しています。2025年後半には新しいOmniverse SDKやMega Omniverse Blueprintも発表されており、産業用ロボットのデジタルツイン設計・シミュレーション・最適化が加速する見込みです。

6. どう考え、どう動くか

ロボティクスや自律システムを開発する企業は、NVIDIAのシミュレーション環境を活用した訓練パイプラインの構築を検討すべきです。

指針：

  • Omniverse Isaac Simを使ったロボット訓練ワークフローを試験的に構築する。
  • 自社ロボットの操作データをシミュレーションで補強する可能性を評価する。
  • Cosmosワールドモデルの動向を追跡する。

次の一歩：

  • 今日やること：NVIDIA Omniverse公式サイトでIsaac Simの入門チュートリアルを確認する。
  • 今週やること：自社ロボティクスプロジェクトへのシミュレーション導入の技術的要件を整理する。

7. 限界と未確定

  • シミュレーションと現実のギャップ（sim-to-realギャップ）の完全解消は依然として課題。
  • Omniverse利用にはNVIDIA GPUベースのインフラが前提。
  • 産業用途での大規模実績はまだ限定的。

8. 用語ミニ解説

  • 物理世界の次の状態を予測するAIモデル。ロボットが環境を理解し行動を決定するための基盤。（ワールドモデル）

9. 出典と日付

Israel Hayom（公開日：2025-12-16）：https://www.israelhayom.com/2025/12/16/nvidia-ai-simulation-physical-intelligence-world-models/