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フィジカルAIの最新動向とNVIDIAの戦略
2月24日(火)
株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ
次長 兼 エキスパート
近藤 浩史（こんどう ひろふみ） 氏
フィジカルAIは、AIをロボットなどの物理的なハードウェアに実装することで、実世界を認識し、周囲の環境変化に対応して柔軟かつ適応的にタスクを実行できるAIのことです。複雑な環境やタスクへの対応が可能となり、従来ロボットが活躍する産業用途のみならず、我々に身近な家庭環境などにおいてもロボットの活用が拡大すると期待されています。
本セミナーでは、フィジカルAIが注目される背景の一つである生成AIの技術動向を踏まえつつ、フィジカルAIの最新動向と今後の展望について解説します。
１．フィジカルAIとは
２．フィジカルAIの背景にある生成AIの技術動向
３．フィジカルAIの実例と研究動向
４．今後の展望
５．質疑応答／名刺交換
エヌビディア合同会社 エンタープライズ事業本部
ロボティクス デベロッパーリレーションズ シニアマネージャー
荒井 謙（あらい けん） 氏
物理世界における「ChatGPTモーメント」が到来しようとしています。フィジカルAIは、ロボットの汎用動作や高度な自律システムを可能にする技術です。本講演では、デジタルツイン、ロボティクス、自動運転などの分野で、NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングがどのように技術進化を支えているかを紹介します。さらに、フィジカルAI実現の鍵となるシミュレーション、合成データ生成、物理計算エンジン、AIモデルの学習・推論といった包括的な技術戦略を解説し、迫りくる変革に向けた戦略的ロードマップ検討のヒントを提供します。
１．NVIDIAが捉えている「フィジカルAI」とは何か？
-物理世界における「ChatGPTモーメント」の意味と、産業へのインパクトを紹介
２．技術進化を支えるアクセラレーテッドコンピューティング
-フィジカルAIへ包括的に取り組むための3つのコンピューティングを紹介
３．デジタルツインの役割と合成データ生成の重要性
-フィジカルAI開発をスケールさせる「シミュレーション・ファースト」について紹介
４．フィジカルAIモデルの学習・推論
-エンドツーエンドのモデル開発基盤とオープンソース戦略について紹介
５．フィジカルAI 実装事例
-CES2026での発表も踏まえた最新動向を紹介
６．質疑応答／名刺交換
2011年に日本総合研究所入社。2018年よりAI技術の調査・研究を担当。SMBCグループ向けのAI技術を用いた実証実験に携わる。現在、生成AIを中心としたAI技術の中長期的な動向に関する技術リサーチを担当。また、所属部署におけるAI技術の調査・研究チームのマネージャーも担当。
2011年 千葉大学大学院修士課程修了後、GEヘルスケアに入社 。MRIやX線CTなどの医用画像診断技術の研究開発に従事し、ディープラーニングを用いた画像再構成技術やクラウド・エッジコンピューティングの技術開発を牽引 。実務の傍ら、2023年に東京大学大学院にて博士号（工学）を取得し、VRや認知神経科学、ロボティクスの研究に従事 。ソニーR&Dにて次世代AIや量子コンピュータの研究を経た後 、フィジカルAIの社会実装を加速させるべく2025年にエヌビディアへ参画。現在はエンタープライズ事業本部にてロボティクス デベロッパーリレーションズ シニアマネージャーを務める。
