SCSK、ネットワンシステムズ、TechShareの3社がNVIDIA技術で「フィジカルAI」協業を開始、労働力不足解消へ

AI

SCSK株式会社（以下、SCSK）、ネットワンシステムズ株式会社（以下、ネットワンシステムズ）、TechShare株式会社（以下、TechShare）の3社は、NVIDIAの技術を活用した「フィジカルAI」の社会実装に向けた協業を2026年2月1日から開始しました。

この協業は、製造業や物流、医療といった分野の現場で、これまで自動化が難しかった複雑な作業をロボットが自律的に行えるようにすることを目指しています。特に、人が実際に作業する様子をAIが学習して再現する「模倣学習」の精度を高めることで、深刻な労働力不足という社会的な課題の解決に貢献していくとのことです。

フィジカルAIとは？

フィジカルAIとは、現実世界のセンサーから得られる情報をもとに、ロボットが状況を認識し、自分で判断して動き、環境の変化にも合わせてタスクをこなすことができる、自律的なロボット技術のことです。

協業の背景にある日本の労働力不足

日本においては、2020年には約7,500万人だった生産年齢人口が、2040年には約6,200万人まで減少すると予測されています（厚生労働省の分析による）。このような状況で企業の生産性を高めることは非常に重要であり、ロボットの活用に大きな期待が寄せられています。

しかし、従来のロボットは、あらかじめプログラムされた決まった作業しかできませんでした。複雑な環境の変化に柔軟に対応できるロボットを作るためには、実際の現場から質の高い学習データをたくさん集めることが課題となっていました。

この課題に対し、SCSKが持つ「デジタルツイン」技術（現実世界のモノや環境をコンピュータの中にそっくりそのまま再現する技術）による学習データの補完、ネットワンシステムズの低遅延で効率的な処理が可能な高度AI基盤、そしてTechShareのロボットや模倣学習・深層強化学習に関する専門知識を組み合わせることで、実現場でのデータ不足という技術的な壁を乗り越えていきます。

協業の具体的な取り組み

3社は、NVIDIAの技術を活用して、フィジカルAIの開発を進めます。

デジタルツイン技術で「フィジカルAI」を開発するフロー

実証内容

SCSKは、NVIDIAが提供するロボットシミュレーションのフレームワーク「NVIDIA Isaac Sim」や、世界モデルのプラットフォーム「NVIDIA Cosmos」を使い、仮想空間で様々な状況を想定した、物理的に正確な学習データを大量に作ります。これらのデータは、ネットワンシステムズの最新AI基盤で学習され、TechShareが提供する実際のロボットで動くかを試されます。この検証結果を学習データに反映させることで、AIの推論精度を継続的に向上させ、環境の変化に強い自律型AIロボットがどれだけ有効かを実証していきます。

この実証は、2026年2月1日から2026年3月下旬までの期間で実施される予定です。

各社の役割

  • SCSK：高品質な学習データ（合成データ）の生成を担当します。NVIDIAのAIインフラやNVIDIA Isaac Sim、NVIDIA Cosmosを活用し、ロボット学習に最適なデータの作成を行います。また、NVIDIA Omniverseライブラリ上にロボットのデジタルツイン環境を構築し、効率的に大量の学習データを生成します。

  • ネットワンシステムズ：AI学習モデルの構築と実証環境を提供します。自社の高度なAI基盤と実際のロボット環境を使い、模倣学習モデルの精度向上を目指します。また、低遅延で高効率な処理が可能な最新インフラでのAIの推論性能を検証し、顧客がフィジカルAIを体験できるデモ環境も提供します。

    • ネットワンシステムズのイノベーションセンター「INNOVATION SHOWCASE」の詳細はこちらをご覧ください：
      https://www.netone.co.jp/valley/

  • TechShare：ロボティクス技術の支援とノウハウを提供します。ロボットメーカーとしての深い知識に基づき、ハードウェアと学習プログラムの両面からSCSKとネットワンシステムズの検証を技術的にサポートします。また、これまでの模倣学習の経験を活かし、生成データを使った学習プログラムの最適化や改良を行います。

提供価値と期待される効果

この取り組みにより、仮想空間で作られた高品質な学習データを使うことで、これまで実際のロボットから集める必要があった膨大なデータ収集の手間を大きく減らすことができます。これにより、ロボットを現場に導入するまでの期間と費用を大幅に削減できるでしょう。

さらに、AIの推論精度が向上することで、現場の環境変化や見たことのない物に対しても、ロボットが安定して動ける範囲が広がります。例えば、バラバラに積まれた部品のピッキングや整列、パレットへの積み込み・荷下ろしといった、これまで自動化が難しかった非定型作業の効率化が進むことが期待されます。これらの技術革新を通じて、製造業や物流現場での人手不足を解消し、生産性を向上させることで、社会全体の課題解決に貢献していきます。

今後の展望

今回の共同実験で得られた技術と知識をまとめ、様々な作業に柔軟に対応できる模倣学習ソリューションとして、2026年度中のサービス化を目指します。最初は製造業や物流分野での実用化を進めますが、将来的には医療やホームケアといった幅広い産業分野への展開も視野に入れています。3社はパートナー企業との連携を通じて、ロボティクス技術の社会への普及を加速させ、2030年に向けて深刻化する労働力不足という社会課題の解決に貢献していく考えです。

SCSKグループの技術戦略

SCSKグループは、「共創ITカンパニー」の実現に向けて、技術戦略「技術ビジョン2030」を推進しています。先進的なデジタル技術を最大限に活用して事業の形を変え（デジタルシフト）、生成AIの活用によって飛躍的な生産性向上を目指すと同時に、これまでの知識や技術を活かした製品・サービス開発を進め、顧客や社会、日々の生活における様々な課題解決に対応していきます。

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