ポイント3：フィジカルAIの時代へ
今回の発表では、物理的な世界（ハードウェア）の領域にもソフトウェアの発想が広がり、AIによるイノベーションが起きる点が強調されました。これが「フィジカル AI」の時代です。
AIの最大の利点の一つは、試行回数の大幅な増加を可能にすることにあります。従来は、人間がボトルネックとなり実験や検証サイクルを十分に回せないケースも多々ありました。しかし、物理領域でもソフトウェア的アプローチを取り入れることで、設計・実験・検証のサイクルを高速に回し、圧倒的なスピードで性能を向上できるようになります。
テスラが頻繁なソフトウェアアップデートによって車の機能を進化させているのは、まさにこの典型例です。ハードウェアの世界にソフトウェアの開発手法を導入し、常に最新の性能を引き出していくわけです。
今回の発表でフアン氏は、物理現象を理解する基盤モデル「NVIDIA Cosmos」と「NVIDIA Omniverse」の連携などに言及していました。これが意味するところとして、従来、ロボティクスや自動運転など物理世界を扱うAIには大量の学習データが必要とされていました。現実の環境やセンサー情報だけに依存していては、データ収集や検証に膨大な時間とコストがかかってしまいます。
その課題に対して、NVIDIAは仮想空間の合成データを活用する技術を推進し、シミュレーション環境でより多くの試行を実行するアプローチを提示しました。これにより、開発サイクルは格段にスピードアップし、高精度なAIモデルを迅速に育成できるようになります。
日本企業は自動車やロボティクスなどの分野で依然として大きなシェアを持っていますが、今後は「ソフトウェアを活用し、どれだけ迅速に試行回数を回せるか」が競争力の鍵となることが示されたと言えます。
ビジネスパーソンが得るべき示唆
以上のように、AIの基盤モデルが社会インフラとなり、AIエージェントやフィジカルAIが普及していく未来では、ビジネスの考え方が大きく変化していきます。
“Software is eating the world”「ソフトウェアが世界を飲み込む」という言葉が象徴するように、数年前まではソフトウェアによって全産業が再定義されていく時代でしたが、この数年でさらに状況が変化し、“AI is eating software”、さらには“AI is eating hardware”になっていくものと考察します。
多くの日本企業が「IT導入」「デジタル化」に取り組んできた一方で、AI活用については、プロダクトにAI機能が付いているものを導入するようなことが多かったかと思います。しかし、今後は、AIを使うことを前提に、業務プロセスを見直す必要が生じ、より抜本的な変化が求められるようになります。
そんな時代に大切なのは、変化を乗りこなしながら、ソフトウェアやAIに負けない勢いで、人も組織も試行回数を増やしていくことではないでしょうか。
