ニュース概要:
- NVIDIA は、ロボティクス、自動運転車、ビジョン AI、産業用デジタル ツイン向けに、NVIDIA Omniverse、Cosmos、Alpamayo、Metropolis に及ぶフィジカル AI エージェント スキルとツールの主要なオープン ソース コレクションを発表
- 新しいフィジカル AI スキルを用いて、複雑なフィジカル AI の学習、評価、展開のワークフローを、反復可能で最適化されたエージェントにより実行可能に
- Agile Robots、Cadence、Dassault Systemes、Delta Electronics、Foxconn、Pegatron、PTC、Siemens、Synopsys、TSMC などの業界のリーダーは、NVIDIA フィジカル AI ツールを活用してフィジカル AI 開発を高速化
台湾、台北-NVIDIA GTC 台北- 2026 年 6 月 1 日- 本日、NVIDIA は開発者が複雑なロボティクス、自動運転車 (AV)、ビジョン AI、産業用デジタル ツイン ワークフローをエージェントで実行可能なタスクにするオープン ソース型のフィジカル AI の スキルとツールに関する主要なコレクションを発表しました。これにより、フィジカル AI のワークフローを大規模に構築するコスト、時間、複雑さを削減します。
AI エージェントがコーディングから開発タスク全体のオーケストレーションへと移行するにつれ、フィジカル AI は次のフロンティアとなります。 NVIDIA フィジカル AI スキルは、NVIDIA Agent Toolkit の一部として利用可能であり、エージェントが NVIDIA ライブラリ、モデル、フレームワークを活用して、ロボット、AV、ファクトリー、ラボにおけるデータ生成、シミュレーション、学習、評価、展開のパイプラインを高速化します。
NVIDIA の創業者/ CEO である ジェンスン フアン (Jensen Huang) は次のように述べています。「AI エージェントは、ソフトウェア開発に革命を起こしており、その影響は今やフィジカル AI にまで及び、輸送、製造、ヘルスケア、ロボティクスを変革するシステムに拡張しています。エージェントが NVIDIA ライブラリ、モデル、フレームワークを直接使用できる場合、フィジカル AI 開発は加速し、開発者は将来のロボット、自動運転車、産業用システムを驚異的なペースで構築できるようになります」
フィジカル AI 開発向けのエージェント対応のツールとスキル
NVIDIA は、ライブラリ、モデル、フレームワークをエージェントの呼び出し可能なツールに変えることで、エージェント向けのフィジカル AI スタック全体を最適化しています。 これには、実世界におけるリーズニングと生成のための NVIDIA Cosmos(TM) 世界基盤モデル、シミュレーションとデジタル ツイン向けの NVIDIA Omniverse(TM) ライブラリ、ロボティクス シミュレーションとロボット学習向けの NVIDIA Isaac(TM)、ビジョン AI 向けの NVIDIA Metropolis、自動運転向けの NVIDIA Alpamayo、エッジ AI 開発向けの NVIDIA Jetson(TM) プラットフォームが含まれます。
開発者がこれらのツールを適用できるように、NVIDIA は、NVIDIA Agent Toolkit の一部として新しいスキルを発表します。これにより、フィジカル AI 開発プロセスにおいてコーディング エージェントが従うことができる反復可能な指示に変換します。 これには、どのツールを呼び出すのか、どのような出力を生成するのか、そして開発者が結果をどのように検証できるかが含まれます。
また、開発者は、NVIDIA NemoClaw(TM) ブループリントと、ローカルまたはクラウド ハードウェアにポリシーベースのセキュリティとプライバシー ガバナンスを提供する NVIDIA OpenShell(TM) ランタイムを使用して、これらのスキルを活用して自律型エージェントを安全に構築し、展開することができます。
NVIDIA フィジカル AI のスキルとツールは、以下の分野でエージェント開発を加速させます。
- ロボティクスとエッジ AI: ロボット開発者は、スキルを活用して、知覚と移動に関する学習 データの生成からシミュレーション、ナビゲーション トレーニングの自動化、ロボット学習の高度化、Jetson 搭載エッジ システムの展開向けのチューニングに至るまで、ロボティクス開発パイプライン全体を高速化することができます。
- 自動運転車: AV 開発者向けには、スキルからエージェントに指示を出してフリートで取得したデータをシミュレーション環境に再構築させたり、フォト リアリスティックな走行シナリオを大規模に生成させたり、閉ループの強化学習を実行してトレーニングと評価の範囲を拡大することが可能です。
- リアルタイム ビジョン AI エージェント: 自動検査とビデオ インテリジェンスのために、エージェント スキルは、合成トレーニング データの生成や、モデルのファインチューニング、ラベル付けを自動化し、ライブまたは録画されたビデオを検索、要約、分析するビデオ AI エージェントを構築するのに役立ちます。
- 産業用 AI: 産業用ソフトウェア開発者は、これらのスキルを活用して、エンジニアリング データをデジタル ツイン シミュレーション向けのコンピューター支援設計 (CAD) アセットに変換し、手動設定を最小限に抑えながら大規模な OpenUSD シーンを最適化できます。
- ヘルスケア: 臨床環境に自動化を導入する前に、ヘルスケア チームは、病院環境のデジタル ツインの作成、シミュレーションから実環境へのデータ生成、ソフトウェアインザループ ポリシー テストを通じてエージェントを指導できます。
スキルを組み合わせて、より大規模なエージェント システムに統合でき、開発者は、データ生成、シミュレーション、最適化、推論チューニング、継続的な評価など、複雑なワークフローを調整して自動化できます。
業界のリーダーが、NVIDIA フィジカル AI テクノロジで構築
製造、自動運転車、ヘルスケア、産業用ソフトウェアの業界リーダーは、NVIDIA フィジカル AI ライブラリを活用して、自律システムと産業用 AI の開発を推進しています。
これらのライブラリがエージェント対応になると、開発者は NVIDIA のスキルを活用して、エージェントが複雑なフィジカル AI ワークフロー全体の設定、実行、反復を自動化できるように支援できます。
電子機器製造分野では、TSMC と Pegatron が外観検査モデルのファインチューニングを行っています。Pegatron は、欠陥画像生成スキルから生成された合成データを使用して、モデルのトレーニングと展開にかかる時間を 67% 短縮しました。
Delta Electronics は、合成欠陥データを生成し、このスキルを活用して金属バスバーの過剰なはんだ付けを検出し、検出率を 17% 向上させました。 Inventec は、Defect Image Generation
スキルを統合して、Observation Agent の視覚検査パイプラインを開発し、ノート PC の筐体製造の欠陥データの収集作業を 30% 削減しました。 Foxconn は DeepHow と協力して、このスキルを活用し、エラーを早期に検出し、初回合格率を約 3% 向上させました。
自動運転車の場合、Li Auto、Afari、DeepRoute.ai は、ニューラル シーンの再構築とレンダリングに NVIDIA Omniverse NuRec モデルを活用しており、1 日あたり 1,000 以上の再構築と 30 万以上のレンダリングとシミュレーションを生成しています。 さらに、新しいエージェント スキル リポジトリを活用して、より安全で高性能な自動運転システムの開発を高速化、強化しています。
産業用 AI では、Cadence、Dassault Systemes、Siemens、Synopsys は、NVIDIA Omniverse ライブラリとスキルを、エンジニアリング データ検査、シミュレーション、インタラクティブなデジタル ツインに活用しています。 PTC、MetAI、Lightwheel は、NVIDIA Isaac Sim(TM) フレームワークと OpenUSD ベースのワークフローを活用して、CAD データをシミュレーション対応のアセットと環境に変換しています。さらに SK hynix は、Autonomous Fab 2030 ロードマップの一環として、NVIDIA Omniverse を用いた半導体工場の デジタル ツインを実装し、NVIDIA および SK Telecom と協力して、製造業向けのフィジカル AI に特化した NVIDIA Agent Toolkit を検証しています。
1x、Agile Robots、Agility、FieldAI、Hexagon Robotics、NEURA Robotics、Skild AI、Universal Robots は、ロボティクス分野のリーダー企業であり、NVIDIA のエージェント対応のフィジカル AI スタックを活用して、データ生成から展開に至るロボティクス開発の高速化を図っています。
Foxconn と Compal は、病院向けのロボティクスの導入を加速するため、NVIDIA Isaac for Healthcare を活用しています。Foxconn は、複数の病院や長期療養環境で Nurabot の展開を拡大し、AI 搭載のロボティクスを患者ケアの現場に導入すると同時に、新しいスクラブ ナース 協働ロボットを導入し、手術室のワークフローの最適化を支援しています。 Compal は、シミュレーション、AI、実環境での運用を統合し、病院全体のオーケストレーション プラットフォームに向けて、PolyMedX ロボットの開発プロセスを推進しています。
提供について
NVIDIA フィジカル AI エージェント ツールとスキルが、GitHub と skills.sh にて公開され、あらゆるコーディング エージェントで使用できます。
合成データ生成向けのエージェント スキルとツールである Neural Reconstruction、Video Augmentation、Defect Image Generation は、NVIDIA Brev 上で Physical AI Launchables としてすぐにお試しできます、これは、より迅速な合成データの生成と評価を実現するエージェント スキルとツールをあらかじめ構成済みの環境としてまとめています。
Microsoft、CoreWeave および Nebius は、これらのエージェント スキルとツールをクラウド サービスと統合し、開発者が合成データの生成と展開を効率化し、拡張できるようにしています。
ジェンスン フアン の基調講演の視聴、NVIDIA GTC Taipei で詳細を確認し、フィジカル AI セッションをご覧ください。
※本発表資料は台湾時間 2026 年 6 月 1 日に発表されたプレスリリースの抄訳です。
NVIDIA について
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) は AI とアクセラレーテッド コンピューティングの世界的なリーダーです。
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