日本には、主要なメーカー、ロボティクスの先駆者、インフラ構築企業、そして象徴的なゲーム企業が集まっており、NVIDIAのテクノロジを活用してフルスタックで開発を進めている、世界有数のAI拠点の一つです。今週、NVIDIAと日本のパートナー各社は、AIエコシステムの最新の進展を紹介しています。最新情報については、こちらのブログを随時ご確認ください。
7 月 16 日 (木) 午前 8 時
日本のリーダーたちがNVIDIAのエージェント型AIとフィジカルAIを活用し、ヘルスケアとライフサイエンスを推進
日本は、医療技術およびバイオ医薬品分野において、世界で最も信頼されるブランドを築き上げてきました。今、日本のヘルスケア業界を牽引するリーダーたちは、NVIDIAの技術を活用したAIによって、次世代への飛躍を推進しています。
自律型手術ロボットやAIで高速化されたCTシステムから、自律的に機能する創薬プラットフォームや仮想細胞モデルに至るまで、日本のイノベーターたちはNVIDIAの技術を活用し、医療のあらゆる側面を刷新しようとしています。
エージェント型AIが日本の創薬を加速
日本の製薬大手各社が、AIを活用した創薬の推進に向けて連携を深めています。ゼウレカが運営するAI創薬コンソーシアムおよびプラットフォームであるTokyo-1は拡大を続けており、参画企業として、アステラス製薬、第一三共、小野薬品工業に加え、今年4月にはエーザイが新たに参加しました。日本の製薬業界をけん引する主要な企業が、NVIDIA BioNeMoを活用した創薬に取り組んでいます。
アステラス製薬は、NVIDIAのデジタルバイオロジー ポートフォリオに含まれるほぼすべてのNVIDIA BioNeMo NIMを導入し、どんなAIエージェントも自律的なライフサイエンス研究者へと変貌させるオープン プラットフォームであるNVIDIA BioNeMo Agent Toolkitを運用しています。これにより、AIエージェント、ソフトウェア プラットフォーム、およびバイオ医薬品関連システムは、NVIDIAの包括的なライフサイエンス向け技術スタックを即座に利用できるようになります。
小野薬品工業は、社内の創薬プロセスを効率化し、加速させるためにBoltz-2 NIMを活用しています。第一三共は、Tokyo-1スーパーコンピューター上で超大規模なバーチャル スクリーニングを実施するとともに、NVIDIA RAPIDSを活用して大規模データ処理の加速化を推進しています。ゼウレカは、AIを用いた創薬研究を推進するため、NVIDIA BioNeMoを活用しています。これにより、多様な創薬プログラムに応じて、研究者が適切なモデルやツールを柔軟に選択、適用できる環境を整えています。
SyntheticGestaltは、分子AI基盤モデル「ZAO」と分子生成モデル「KOYA」の2製品を発表しました。ZAOは、分子が実際にとる複数の立体構造を捉える4D表現により低分子をAIが扱えるデータに変換する分子基盤モデルで、創薬関連の公開ベンチマーク9タスクで1位を獲得し、単独の汎用モデルとして世界最高性能を達成しています。KOYAは、標的タンパク質に対する新規かつ高活性なリガンドを、使用者の意図を細かく反映しながら設計する分子生成モデルです。これらの製品はNVIDIA BioNeMo Agent Toolkitから呼び出すことができ、AIエージェントが分子の評価から設計までを実行することができ、研究者と協働して創薬を加速します。
Biomyは、公益財団法人 がん研究会（JFCR）が保有する膨大な臨床データセットを活用し、バーチャル細胞基盤モデルの構築を先駆的に進めています。同社はNVIDIAのシングルセル解析用ライブラリ、NVIDIA RAPIDSを採用することで、空間トランスクリプトーム解析の処理速度を90%向上させました。今後は、NVIDIA Nemotronを搭載したエージェントを活用し、創薬に向けた複雑なバーチャル実験の提案や実行の調整を自律的に行う予定です。
武田薬品工業は先日、Boltzとのコラボレーションを発表し、同社の研究組織全体にBoltzMol-1、およびBoltzProt-1 という生体分子モデルを導入しました。これにより科学者たちは、既存の創薬ワークフローに統合可能な構造予測、親和性推定、生成設計のためのツールを活用できるようになります。NVIDIAは、cuEquivarianceなどのライブラリを活用し、NVIDIA BioNeMoを通じてこれらのモデルの処理を高速化しています。
手術室に導入されるフィジカルAI
川崎重工業は、FORRO、Nyokkey、NURABOTといったロボットをはじめ、病院業務全体の効率化を図る技術を提供しています。同社は、NVIDIA Holoscan IGX、Isaac for Healthcare、GR00T、Cosmosを活用し、手術支援機能や、看護補助・院内搬送用ロボットの開発を進める予定です。
Direavaは、手術映像のリアルタイム理解や、手術シーンに関する自然言語での対話を可能にする、手術用視覚言語モデル（VLM）を開発しています。Direavaは、この技術を、将来の手術室における外科AIおよびフィジカルAIのためのインテリジェンス層へと発展させることを目指しています。
NVIDIA アクセラレーテッド コンピューティングが日本の次世代CTを駆動
日本の主要な医療画像機器メーカーが、NVIDIA GPUを搭載したAI駆動型CTシステムの出荷を開始しました。
キヤノンは、国内メーカー初となるNVIDIAのアクセラレーテッド コンピューティングを搭載したフォトンカウンティングCTシステムを発売し、日本の次世代医療画像診断技術の一歩を踏み出しました。
富士フイルムは、拡散モデル技術に基づくディープラーニング再構成法を採用した全身用CTシステムを製品化しました。同社は、NVIDIA Blackwellを搭載したCTシステムを出荷する国内初のメーカーとなります。
このような医療画像機器へのAIの導入は、画質の向上、精度の強化、早期発見、そして医療水準の向上に寄与します。
これら一連の進歩は、新たな時代の到来を告げるものです。日本のヘルスケアにおいて、AIはもはや実験的な試みではなく、不可欠なインフラとなっています。
7 月 16 日 (木) 午前 8 時
NVIDIA Cosmosを活用したビジョンAIエージェントを開発者がより迅速に構築できるよう、NVIDIA Metropolisがエージェント対応のライブラリを提供
企業が物理世界でのさまざまな場面ででより多くの映像データを収集するにつれ、ビジョンAIは受動的な認識やダッシュボードの枠を超え、リアルタイムで理解、リーズニング、そして行動できるエージェント型システムへと変革を遂げています。NVIDIA Cosmosなどのリーズニング対応の視覚言語モデル（VLM）を基盤とするこれらのエージェント型システムは、運用状況、環境コンテキスト、問題の根本原因など、動画から豊富な洞察を引き出します。
実運用可能で、高精度のビジョンAIエージェントを構築するには、データ収集、モデル学習、検証、展開の各段階で数千時間もの開発工数が必要となる場合があります。NVIDIA Metropolisは現在、NVIDIA VSS Blueprint 3.2、NVIDIA DeepStream 9.1、NVIDIA TAO 7および Physical AI Data Factory を含む、80 以上の新しいスキルをパッケージ化しており、開発者がコーディング エージェントを活用してそのプロセスを6倍以上高速化できるよう支援しています。
アジラ、AWL、富士通、日立製作所、オムロン、清水建設、Yazaki North America など、日本の産業およびスマート スペース分野をけん引する企業は、Metropolisを活用して、工場、建設現場、店舗、ビル、公共スペースにビジョンAIエージェントを導入しています。
Metropolisのオープン ライブラリとスキルが、ビジョンAIのライフサイクル全体を網羅
Metropolisは、データ パイプラインの構築から合成データの生成、モデルのファインチューニング、エージェントの大規模展開に至るまで、ビジョンAI開発のライフサイクル全体を網羅する包括的なオープン ライブラリとスキルセットを提供します。
新しいライブラリには以下が含まれます：
- NVIDIA VSS Blueprint 3.2は、開発者が自然言語を活用して動画の検索、要約、リーズニングを行うビジョンAIエージェントを構築、運用するのを支援します。エージェントのコーディング向けの新スキルにより、大規模なカメラ ネットワーク全体でアラートを発信し、要約と検索を行う、常時稼働型のカスタム動画エージェントの構築と展開がより迅速に行えるようになります。
- NVIDIA DeepStream 9.1は、大規模なデータの取り込み、マルチカメラ トラッキング、運用分析のために、エッジからクラウドに至るリアルタイムのマルチセンサー動画分析パイプラインを構築、展開する開発者を支援します。
- NVIDIA TAO 7 は、ラベリング、パフォーマンス診断、ファインチューニング、データ生成、自動機械学習のためのエージェント機能を活用し、開発者がビジョンAIモデルをカスタマイズおよび最適化できるよう支援します。
- NVIDIA Physical AI Data Factory スキルは、開発者が合成画像および合成動画データを自動的に生成、拡張し、稀な製品欠陥や新たな欠陥、環境変化、その他のエッジケースに対するトレーニングの不足を補うことで、画像認識モデルの精度を新たなレベルへと引き上げます。
さまざまな企業が NVIDIA Metropolis を活用し、エージェント型ビジョンAI を推進
日本を拠点とするさまざまな企業が、新しい NVIDIA Metropolis テクノロジを活用し、物理的な業務にリアルタイムのインテリジェンスをもたらしています。
産業用検査および運用分野では、オムロンがVSSを搭載した映像解析エージェントを用いて自動検査を強化しています。
一方、DeepHowはYazaki North America のタイム モーション調査の自動化を支援しています。現在のプロセスを数週間から数日に短縮し、年間数百万ドルのコスト削減を実現しています。
スマートスペースと公共の安全の分野において、日立製作所のエージェント型MAXプラットフォームは、VSSを搭載したエージェントを活用して、鉄道インフラにおける実用的な知見を導き出し、問題を特定することで、保守コストとエネルギー消費量をともに15％削減しています。Fujitsu Kozuchi AIプラットフォームは、VSSと独自のAgentic Memory 技術を組み合わせることで、長時間録画された映像を業務上の知見へと変換し、製造、物流、小売、スマートスペースの各分野における意思決定を加速させます。また、清水建設は建設作業員の安全確保のためにVSSの試験運用を行っています。
アジラはDeepStreamとVLMを活用して公共スペースや商業施設をモニタリングし、インシデントを検知して対応時間を短縮しています。 AWLはDeepStreamを用いて小売分析ソリューションを構築しています。
開発者は、GitHubからNVIDIA VSS Blueprint 3.2スキル、NVIDIA DeepStream 9.1スキル、およびNVIDIA TAO 7スキルにアクセスできます。NVIDIA Physical AI Data Factory および合成データ生成スキルはGitHubを通じて利用可能で、NVIDIA Brev上のPhysical AI Launchablesを使用して試用できます。
7 月 16 日 (木) 午前 8 時
日本のメガバンクがNVIDIA NemotronとNVIDIA Agent Toolkitを活用して金融インテリジェンスを構築
今、日本中で、大手銀行やフィンテック企業が、金融インテリジェンスを提供するためのAIファクトリーやモデルを構築しています。NVIDIA NemotronのオープンモデルとNVIDIA Agent Toolkitは、規制対象となる金融データを価値あるインテリジェンスに変換する取り組みを支援しています。
銀行業界において、最も強力なAIの活用事例は、必ずしもチャットボットのような形をとるとは限りません。それらは、信頼できるデータを基盤とした、より安全な決済、より高度な不正検知、迅速なソフトウェア開発、そしてよりパーソナライズされた金融サービスといった形で実現されます。
みずほフィナンシャルグループは、NVIDIA DGX B200システムを導入し、将来的にはより大規模なクラスターへの拡張も視野に、日本の金融業界で最大級となるオンプレミス型AIファクトリーの構築をめざしています。機密性の高い金融業務を扱う銀行にとって、オンプレミスというアプローチは極めて重要です。あわせて、NVIDIA Agent ToolkitやNVIDIA NemoClawを活用し、AIエージェントを安全に開発・実行・管理するための環境について、技術的な検討を進めています。みずほフィナンシャルグループはこうした取り組みを通じて、厳格なガバナンスと監査可能性を確保しながら、自律型エージェントの活用範囲を、情報収集、文書作成、分析、システム開発支援といった中核的な業務プロセスへと安全に拡大することを目指しています。
SMBCグループの中核IT企業である日本総合研究所（JRI）は、NVIDIA Nemotronオープンモデルを活用し、金融データをインテリジェンスへと変換するため、AIファクトリーを導入しました。日本有数の金融グループである同グループのこの取り組みは、オープンモデルとアクセラレーテッド インフラを活用することで、既存の金融機関がAIを実験段階から実運用へと展開できることを示すものです。本取り組みは、AI活用の加速、業務効率化の推進、およびより高品質な金融サービスの提供を通じて、SMBCグループ全体のデジタルトランスフォーメーションを支えています。
楽天銀行も同様の変革において、デジタル ネイティブ企業ならではの規模を活かした取り組みを進めています。1,800万以上の銀行口座、3,300万以上のクレジットカード発行枚数、1,400万以上の証券口座を擁する楽天グループのエコシステムを背景に、楽天銀行は、NVIDIA Agent Toolkitを用いて取引に関する基盤モデルを開発し、同行が保有する膨大な個人向け金融データを銀行業務に特化したインテリジェンスへと変換することを目指しています。
Ippu Senkinは金融機関と連携し、NVIDIA Blackwell GPUとLocal AI Agentを活用し、同金融機関のグループ内のセキュアな決済業務向けに、独自の金融インテリジェンスの構築に取り組んでいます。Local AI AgentはIppu SenkinがNVIDIA Agent Toolkit、Nemotron、NemoClawを用いて開発したローカルコーディングエージェントです。この取り組みは、AIネイティブな企業がパートナーとして金融サービス企業を支援し、ローカルAIファクトリー上で動作するローカルエージェントやアプリケーションを構築する、より広範なエコシステムの動きを示唆しています。
日本の金融サービス業界は、モデルのパイロット段階から、規制に準拠したドメイン固有のインテリジェンスを支えるAIインフラへと移行しつつあります。銀行はパフォーマンス、ガバナンス、データへの近接性を必要とする一方で、デジタル バンクは取引規模に応じたモデルの構築能力を必要とします。AIネイティブなパートナー企業はローカル金融エージェントのためのプラットフォームを必要としています。
NVIDIAは、アクセラレーテッド コンピューティングやAIファクトリーのアーキテクチャから、エージェント構築や専門的な金融インテリジェンス構築のためのNemotronオープンモデルやAgent Toolkitまで、これらのニーズに対応するフルスタックのソリューションを提供します。
金融機関が取引基盤モデルを用いていかに金融データをインテリジェンスへと変換しているか、こちらのブログ（英語）をご覧ください。
7 月 16 日 (木) 午前 8 時
NVIDIA、日本の世界トップクラスの量子技術および科学のためのAI（AI for Science) のさらなる発展を推進
NVIDIAは、米国と日本の歴史的なパートナーシップを推進しています。日本は、米国の「ジェネシス ミッション（Genesis Mission）」における最初の国際連携パートナーとなりました。
AIを活用して科学的発見を加速する「ジェネシス ミッション」は、米国内の研究所や産業界の参画にとどまらず、国際的な連携をも呼びかける大規模なプロジェクトです。NVIDIAと日本は、AIから量子コンピューティングに至るまで、この呼びかけに応えています。
NVIDIAと理化学研究所がAIによる科学研究を推進
最先端の科学技術をリードする日本の自然科学の総合研究所である理化学研究所にて、NVIDIA GB200とQuantum-X800を搭載した2つのスーパーコンピュータが稼働を開始しました。AI for Science開発用のシステム「理究」は、GB200 NVL4プラットフォームを採用した1600基のGB200 GPUを備え、理研によるオープンな基盤モデルの開発を支えるとともに、生命科学、材料科学、実験の自動化など幅広い分野でのAI活用の加速に貢献します。
JHPC-quantum GPUスーパーコンピュータ「ROQUO（ろっこう）」は、GB200 NVL4プラットフォームを通じて540基のBlackwell GPUによるアクセラレーテッド コンピューティングと、量子プロセッサを緊密に統合した量子HPCハイブリッドシステムです。「ROQUO」は、理化学研究所の和光および神戸に設置されたオンプレミスの量子コンピュータに接続されています。これにはQuantinuumのイオントラップ型量子コンピュータ「黎明（れいめい）」が含まれます。これらは同研究所のスーパーコンピュータ「富岳」とも連携し、全体で量子とHPCのハイブリッドなワークロードを実現します。稼働開始直後から、研究者たちは、量子古典ハイブリッドコンピューティングプラットフォームである「NVIDIA CUDA-Q」とNVIDIAの進化型AIフレームワークの活用を開始し、「黎明（れいめい）」システム向けの量子回路生成を始めています。
AIを量子技術に融合させるエコシステムの構築
AIは、量子プロセッサを実用的な量子GPUスーパーコンピュータへとスケールアップさせるための鍵となる技術ですが、量子コンピューティングのワークフローへのAI導入は依然として重要な課題です。
産業技術総合研究所（産総研）量子・AI融合技術ビジネス開発グローバル研究センター（AIST G-QuAT）において、NVIDIAは、同センターの現在および将来の量子プロセッサ システムに最先端のAIを導入する取り組みを進めています。NVIDIA NVQLinkは、GPUと量子プロセッサ間の低遅延接続を実現し、NVIDIA Isingオープンモデルは、QPUの自動キャリブレーションや、量子誤り訂正のためのAIベースのデコードをサポートします。
量子化学の進化
分子や材料を高精度にシミュレーションする技術は、材料科学や創薬など、次世代研究を支える基盤です。AIを活用したアプローチにより、量子アルゴリズムの適用範囲を広げるとともに、これらのシミュレーションをより大規模かつ効率的に実行できる可能性が高まっています。
三菱ケミカル、みずほ銀行、慶應義塾大学、産総研、トロント大学、そしてNVIDIAは、分子スペクトル解析に量子プロセッサを用いる、AIとGPUを組み合わせたワークフローを実証しました。分子スペクトル解析は、分子や材料の電子状態および物性の理解を深めるための重要な解析手法です。NVIDIA GPUは、このワークフローをCPUのみを搭載したノードと比べて13.4倍高速化しました。この解析を高速化することで、研究者たちは、初期の応用対象である半導体製造向けの極端紫外線（EUV）フォトレジストなどに、より迅速に応用できるようになります。
実用的な量子化学アプリケーションの開発は、将来の大規模な量子GPUハイブリッド スーパーコンピューティング システムに適したワークフローを構築することでもあります。富士通とNVIDIAは現在、大規模な量子化学のシミュレーションにNVIDIA CUDA-Qを効果的に活用する方法を研究しています。また、富士通はこの協業において、量子・古典ハイブリッドコンピューティング環境の効率的な制御にNVQLinkが活用できるかを検証するため、その試用を開始しました。
発見に向けた共通の基盤
米国と日本は、NVIDIAのプラットフォームを基盤として、実用的かつ大規模な量子コンピューティングや、AI駆動の科学の共通基盤を共に構築しています。その中でNVIDIAは、産学官の連携を強化しています。
7 月 16 日 (木) 午前 8 時
NVIDIAがトヨタ自動車と協業し、自動車、ロボティクス、都市の各分野においてフィジカルAIを推進
自動運転車から都市に至るまで、モビリティの次世代は、現実の世界を認識し、リーズニングを行い、安全に行動できるAI搭載システムによって形作られていくでしょう。トヨタ自動車とNVIDIAは、車両、インフラ、産業オペレーションをAIで連携させ、その未来を築くために協力しています。
今回の公表は、トヨタ自動車がNVIDIA DRIVE AGXを基盤とし、安全認証を取得したNVIDIA DriveOSオペレーティングシステムを搭載した、高度な運転支援機能（L2++）を備えた次世代車両を開発するいう、昨年の発表に基づくものです。
NVIDIAは、トヨタ自動車と連携し、より安全でスマートな車両の開発、自動車エンジニアリングのワークフローの最適化、工場運営の効率化、都市型インテリジェント システムの構築を推進し、より安全なモビリティを目指す両社のビジョンを実現していきます。
NVIDIA のオートモーティブ担当バイス プレジデントのリシ ダール (Rishi Dhall) は次のように述べています。「フィジカルAIは、自動車、ロボット、トラックといったあらゆる移動機械から、それらが稼働する都市や工場に至るまで、あらゆるものにインテリジェンスをもたらします。トヨタ自動車とNVIDIAは共に、車両の自律性向上、製造業のAI化、都市環境のインテリジェント化、応答性の向上、安全性の向上を実現する、新たなモビリティ時代のAIインフラを構築しています」
NVIDIAとトヨタの最新の取り組みには以下が含まれます：
NVDIAとトヨタ自動車の事業活動は、同社のモビリティおよび産業分野全体にわたり、フィジカルAIの複数の領域を連携させるものとなっています。
- 安全でインテリジェントな自動車の推進：トヨタ自動車は、安全認証を取得しているNVIDIA DriveOSオペレーティング システムを搭載したNVIDIA DRIVE AGXを活用し、高度な運転支援機能を備えた次世代の車両を開発しています。これらの車両はL2++機能を実現し、トヨタ自動車の厳格な安全基準を維持しつつ、よりインテリジェントで状況に応じた運転を可能にします。
- ソフトウェア エンジニアリング：車両がますますソフトウェア デファインドになる中、トヨタ自動車はNVIDIA Megatron-LMを活用し、Nemotron公開データセットを含めた各種データセットを参考にしたMISRA準拠のコードアシスタントAIモデルにより 、車両用ソフトウェア開発を加速させています。自動車向けにカスタマイズされたAIモデルを適用し、自動車特有のコード生成とレビューを改善することで、トヨタ自動車のエンジニアは安全上重要なコードをより効率的に生成、レビュー、検証できるようになり、厳しい自動車業界のコンプライアンスを遵守しつつ、開発を加速させることができます。
- 工場のシミュレーション：トヨタ自動車は、NVIDIA Isaac Simを含むNVIDIA Omniverseのライブラリを活用し、工場およびロボティクスのワークフロー、ロボットの動作シミュレーション、さらには製造業務を最大化するための広範なデジタルツイン環境を、生産準備および製造現場に活用しています。シミュレーションを活用したアプローチにより、効率の向上、コストの削減が図られ、製造現場の継続的な最適化が可能になります。
- マルチモーダル ビジョン言語モデル：トヨタの子会社であるWoven by Toyotaは、NVIDIA H100 TensorコアGPUとMegatron-Coreを活用し、マルチモーダル ビジョン言語モデルを構築しました。このモデルは、現実世界の状況を解釈し、次に起こる事象を予測するとともに、モビリティ社会の実現を支援するように設計されています。