Nvidia、韓国でAI提携を拡大　工場ロボットから自動運転タクシーまで

仮想工場が韓国製ロボットの訓練の場に

Nvidiaは韓国メーカーとの協力を拡大し、生産ラインに投入する前に仮想工場でロボットを訓練している。また、Kakao Mobilityとの新たな合意により、自動運転タクシー計画にも同社の技術を広げる。11月9日にソウルのCOEXで開幕した「Nvidia AI Day Seoul 2026」では、Hyundai Motor Group、Doosan Robotics、LG Electronics、Samsung Electronics、SK Hynixが関わるプロジェクトを発表した。

各プロジェクトは、工場でのロボットの動作検証、自動車ドアの研磨、洗濯機部品の組み立て、半導体工場の設備トラブルの調査など、具体的な産業用途に取り組む。一方、Kakao Mobilityは独自の運転AIと、Kiaと開発する車両向けのNvidia DRIVE AGX Thorシステム2基を搭載したコンピューティングユニットを組み合わせる計画だ。

Nvidiaでロボティクス・エッジAI担当バイスプレジデントを務めるDeepu Talla氏は、AIエージェントを使えば、複数のエンジニアが数カ月かけていたロボットのシミュレーション環境構築を、1人のエンジニアが1週間未満で行える可能性があると述べた。また、デジタルツインの開発や関連するロボティクスのワークフローを約100倍に高速化できる可能性にも言及した。

11月のデモは、Nvidiaが6月に発表した提携の進捗を基盤としている。同発表では、LGのAI工場、NaverのGAK Sejongデータセンターを55メガワットに拡張し、将来的にはギガワット級とする計画、そしてNvidia DSXを活用したSK Telecomのギガワット級AIクラウド計画が示された。

韓国はNvidiaの戦略で、AIインフラ向けのメモリー、電子機器、産業ノウハウを供給するとともに、そのインフラを活用する工場や輸送サービスを提供するという、相互につながった2つの役割を担っている。今回の提携は、計算能力を有用な物理的作業を行う機械へと結びつけることに重点を置く。

生産ラインを変えるフィジカルAI

フィジカルAIを使うと、機械は周囲の状況に関する情報を基に、動き方や行動を決められる。工場のロボットであれば、部品が異なる位置に届いた際に把持の仕方を調整したり、平らでない表面に加える圧力を変えたりできる。

Talla氏はこの方式を、決められた動作を繰り返すようプログラムされた産業用ロボットと対比した。同氏によると、自動車産業では数十年にわたる自動化によって反復的な生産作業の効率が高まった一方、頻繁に変化する作業は自動化が難しいままだ。

Talla氏は基調講演で、プログラミングの課題について次のように述べた。

作業環境が絶えず変化する分野では、あらゆる動作を一つひとつプログラムすることはできません

Nvidiaが提案するワークフローは、3段階のコンピューティングで構成される。DGXシステムでAIモデルを訓練し、RTX技術で仮想シミュレーションを行い、Jetsonコンピューターで完成したソフトウェアをロボット上で実行する。Isaacはロボットの開発と訓練のツールを提供し、Omniverseは作業環境を再現する。Newtonは、工具と表面の接触など、物理的な相互作用をシミュレーションする。

Nvidiaの世界モデルプラットフォームCosmosも、シミュレーション環境や合成データの生成を通じて、このプロセスを支える。合成データとは、実際の設備からすべて収集するのではなく、ソフトウェアで作成したデータの例を指す。開発者はこうしたデータを使ってロボットを訓練し、さまざまな状況への対応を評価できる。

Hyundai、生産を止めずに工場の変更を検証

Hyundai Motor GroupとNvidiaは、自動車工場や設備の仮想版であるデジタルツインを構築している。エンジニアは実際の組み立てラインを稼働させたまま、ロボットの配置や動き、生産工程を検証できる。

変更案は、作業員が機械を移動したり生産工程を変更したりする前に、仮想工場で繰り返し試すことができる。Nvidiaによると、数百回から数千回の実験を行い、シミュレーションを実時間より速く繰り返せる。

AIエージェントは、こうした仮想環境の構築を容易にすることを目的としている。エージェントとは、作業を計画し、ほかのツールを呼び出して完了させるソフトウェアだ。この場合、エージェントがシミュレーションツールを連携させ、これまでエンジニアやデジタルアーティストが手作業で行っていた工程の一部を自動化する。

Hyundaiにとっての実務上の利点は、エンジニアリングのアイデアを検証済みの生産変更へと結びつけるまでの時間を短縮できることだ。個々の機械を単独の設備として扱うのではなく、工場全体の工程とあわせてロボットの動作を検討できる。

DoosanとLG、接触や圧力、部品の取り扱いに取り組む

Doosan RoboticsはNvidiaと、自動車のドアや家電製品の表面を精密に研磨する技術を開発している。研磨には、同じ経路を繰り返しなぞる以上のものが必要だ。仕上がりは素材や表面の粗さ、ロボットが加える圧力によって変わる。

この協業ではIsaac Labと物理エンジンNewtonを使い、こうした相互作用を検証する。デモでは表面の状態や研磨圧力を調べ、ロボットの動きが触れている素材をどのように変化させるかの予測を目指した。

LG Electronicsは家電製品の製造にIsaac SimとIsaac Labを活用している。ロボットは洗濯機や冷蔵庫などの部品をつかみ、組み立て、配置する動作を練習する。シミュレーションで繰り返し試すことで、実際の部品や機械に変更を加える前に、開発者は動きを調整して性能を検証できる。

LGのイベントプログラムでは、Isaac GR00Tを基盤とする学習・検証システムや、工場での応用例も紹介された。Nvidiaとの幅広い提携では、生産データや製造ノウハウをAIインフラと結びつけ、データとAIを通じて調達、生産、物流、顧客への納品を連携させる計画だ。

ネットワークには新興企業も加わっている。韓国のスタートアップRealWorldは、ロボットの操作能力とアルゴリズムの精度を評価するDexPinchを開発中だ。Kraftonも協業企業として紹介され、介護や医療の現場で人と関わるロボットに取り組んでいる。

半導体工場でシミュレーションと故障調査を連携

SK Hynix、Samsung Electronics、SK Telecomの事例は、Nvidiaの提携がロボットアームの動作にとどまらないことを示している。各社のプロジェクトでは、仮想施設、エンジニアリングシミュレーション、AI分析を使い、複雑な設備や稼働工程を検証する。

半導体工場のデジタルツインは、設備や工程の監視に加え、作業者が一貫して作業するための手順書である標準作業手順書の分析にも役立つ。Nvidiaは、仮想施設内で設備の異常原因を調査するAIエージェントも実演した。

Samsungは、物理的な挙動を踏まえたAIモデル向けツール群であるPhysicsNeMoを使い、流体、熱、構造の解析を紹介した。液体や気体の流れ、熱の移動、力を受けた構造の反応などを調べるもので、設計案の検討を支援するAIも披露した。

SK Hynixのプログラムでは、CUDA-XとPhysicsNeMoを使った半導体デバイスや工程のシミュレーションが取り上げられた。各プロジェクトに共通するのは、エンジニアが管理する物理システムに加え、考えられる変更や稼働上の問題をデジタル上でも検討できるようにすることだ。

Kakao Mobility、監視付きタクシーからレベル4へ

Kakao MobilityとNvidiaは11月9日、ソウル・江南のThe Westin Seoul Parnasで自動運転に関する覚書を締結した。Kakao MobilityでフィジカルAI担当バイスプレジデントを務めるKim Jin-gyu氏と、Nvidiaで自動車事業担当シニアディレクターを務めるGaurav Agrawal氏らが出席した。

Kakao Mobilityは現在、江南で安全要員が同乗する自動運転タクシーサービスを運営している。同サービスは3月に車両2台で始まり、8月には6台に拡大して車両数が3倍になった。利用者はKakao Tから乗車できる。

新たな協業ではレベル4の自動運転を目指す。レベル4では、定められたサービスエリアなど、指定された運行条件の範囲内で、人間の運転手に頼らず車両が運転を担う。Kakao Mobilityは、計画中のレベル4サービスの商用開始時期や車両の供給台数を明らかにしていない。

Kakao Mobilityは独自の運転AIの開発を主導し、Nvidiaはコンピューティング、センサー統合、安全技術を提供する。両社は、旅客輸送など特定の用途を想定して設計されたKiaの専用車両に、開発したシステムをまず適用する計画だ。

今回の合意に先立ち、関連する取り組みが段階的に進んできた。

• 2026年3月：Kakao Mobilityが安全要員同乗の自動運転タクシーサービスを江南で車両2台で開始。
• 2026年5月：Kakao Mobilityが高精度センシングと運転データをめぐりLG Innotekと提携。
• 2026年7月：Kakao MobilityとKiaが自動運転サービス向け車両の開発・供給で合意。
• 2026年8月：江南の車両数が6台に拡大。
• 2026年11月9日：Kakao MobilityとNvidiaが技術協力の合意書に署名。
• 2026年末まで：Kakao Mobilityがエンドツーエンドの運転AIモデルの適用拡大を計画。

運転システムの構成

Kakao Mobilityのエンドツーエンドモデルは、AIモデルを通じて車両周辺の状況認識と運転判断をつなぐ。同社は現在、AIによる運転判断と、明示的なルールに基づく安全確認システムを組み合わせている。

計画中のコンピューティングユニットにはDRIVE AGX Thorシステムを2基搭載する。NvidiaのリファレンスアーキテクチャーHyperionは車両、センサー、コンピューティングハードウェアを接続するための設計基盤を提供し、Halosは開発と検証を支える安全フレームワークとなる。

Nvidiaで自動車担当バイスプレジデントを務めるRishi Dhall氏は、各社の役割分担について次のように説明した。

Nvidia Hyperionはレベル4自動運転の実現に必要なセンサーとコンピューティング技術の基盤を提供し、Nvidia Halosは技術開発から実サービスへの適用まで、全工程を網羅する安全フレームワークを支援します

両社は国際基準に適合するシステムを開発し、韓国でサービスを立ち上げたうえで、長期的には海外展開も検討する。まずはKakao Mobilityのソフトウェア、Nvidiaのハードウェア、Kiaの車両を連携させることが、当面の技術課題となる。

低コストのAIエージェントと韓国語モデルが工場を支援

NvidiaはAIエージェントの運用コストを抑える方法も紹介した。同社で応用研究担当バイスプレジデントを務めるJonathan Cohen氏は、タスクの難易度とコストに応じて複数のAIモデルに処理を振り分ける「Switchyard」について説明した。

Nvidia社内のテストでは、この方式によりタスク成功率80%を維持しながら、単一の高性能モデルを使う場合と比べてコストを約3分の1に抑えた。別の言い方をすれば、成功率を維持したまま約3分の2のコスト削減を実現したという。

Cohen氏は、処理の振り分けが重要な理由について次のように述べた。

すべてのタスクを最も高性能なモデルに任せる必要はありません

NaverはNemotron Coalitionに参加し、オープンモデルの開発に向けてデータや訓練手法を共有している。Naver CloudはNemotronの活用と大規模モデルの訓練に関する経験を紹介した。SK Telecom、LG AI Research、UpstageもNemotronの技術やデータセットを活用し、韓国語や国内産業に適したモデルを開発している。

Nvidiaは、オープンモデル戦略の一環として、モデルの重みと訓練・テスト用スクリプトを公開すると説明した。モデルの重みとは、モデルの応答を決める学習済みの数値設定だ。これらの構成要素にアクセスできれば、各社は自社のデータや産業ノウハウを使ってシステムを調整するための出発点を得られる。

電力とプラットフォームの選択が拡大を左右

AIの訓練、ロボットのシミュレーション、サービスの運用はいずれもコンピューティングインフラを必要とする。NvidiaのDSXプラットフォームは、GPU、ネットワーク、冷却、電力供給を一体のシステムとして管理する。

Nvidiaによると、クラウドパートナーのNscaleは動的な電力管理により、同じ電力枠内でGPUの導入能力を約37%、トークン生成量を約50%高めた。トークンは、言語モデルが処理・生成するテキストの小さな単位だ。この事例は、限られた電力供給からより多くの有用な計算を生み出すという同社の重点を示している。

NVLink Fusionは、もう一つのインフラ課題に対応する。独自開発のAIチップをNvidiaのシステムに接続するための技術だ。チップ開発企業が自社プロセッサーを取り巻くサーバー、ネットワーク、ラックのインフラを構築する作業を軽減することを目指す。

韓国での拡大には、2025年11月に発表された26万個のチップの割り当ても含まれ、納入は2026年に始まる予定だ。さらに、2026年10月に合意したSamsung Electro-Mechanicsの世宗・釜山両施設における専用基板の生産ラインが、韓国の製造業とNvidiaのサプライチェーンを結びつける。

こうした提携を通じて、Nvidiaはプラットフォームとチップの提供企業としての役割を果たす。Talla氏は、同社はロボットメーカーではないと説明した。韓国のパートナー企業は工場、製品、運用ノウハウ、アプリケーションを担い、Nvidiaは共通の開発インフラの多くを提供する。共通ツールの活用は統合作業を簡素化する一方、互換性の確保やツールへの継続的なアクセスが参加企業にとって重要な選択となる。

ポイント

• Nvidiaは11月9～10日にCOEXで開催された「AI Day Seoul 2026」で、韓国の製造業やロボティクスをめぐる提携拡大を発表した。
• Hyundaiはデジタルツインで生産工程を検証し、Doosanはロボットによる研磨技術を開発。LGは家電製造向けにロボットを訓練している。
• Samsung、SK Hynix、SK Telecomのプロジェクトは、工場のシミュレーションをエンジニアリング分析、監視、作業手順と結びつける。
• Nvidiaによると、AIエージェントを使えば、シミュレーション環境の開発期間を数カ月から、エンジニア1人で1週間未満に短縮できる。
• Kakao Mobilityは、運転AIとNvidiaのコンピューティング・安全技術をKiaの車両に組み合わせ、レベル4サービスを目指す。
• Kakao Mobilityが江南で運行する既存車両は、安全要員が同乗する6台。レベル4サービスの開始時期と車両の供給台数は発表されていない。
• データセンターの電力管理、韓国語モデル、共通の開発プラットフォームが、産業界の取り組み全体を支えている。