NVIDIA、AIエージェントでシミュレーション開発加速

NVIDIAは2026年10月8日、最先端AIエージェントとOmniverseライブラリを組み合わせ、自然言語の指示からロボットや自動運転向けのシミュレーションを構築した複数の事例を公開しました。開発者が結果を確認して修正を重ねる一方、エージェントが資産作成、物理演算、描画、センサーシミュレーションの接続を担い、設計検証や障害調査に使えるアプリ開発を進めています。

倉庫の事例では、NVIDIAの製品マネージャーがGPT-6 Astraに指示し、倉庫と人型ロボットを一人称・三人称視点で操作できる環境へ変えました。Astraは物理演算や場面更新、描画、操作画面の各ライブラリをつなぎ、アニメーションとアプリのコードも生成しました。自動運転では、サンフランシスコのマーケット通りを基に、資産、交通、センサー、Alpamayo運転モデルを段階的に統合する再利用可能な試験環境を構築しています。

センサー検証では、AstraとClaude Fable 5が実写とシミュレーションのカメラ・生のLiDAR出力を比較し、デジタルツイン2件を新規作成、既存2件を改善しました。担当者は約3日間、エージェントが差分を測定し、OpenUSDの場面を変更して再検証する反復作業を指揮しました。欠落物や形状、材質の修正をカメラとLiDARの指標で判定する仕組みです。

ロボット運動の実験では、Astraがスポーツ映像と指示を基に制御機構を作り、物理試験を通じて調整しました。人型ロボットがハードルを越えたのは100回中64回で、その結果をタイミングと制御の改善に使っています。別の解体実験では、Astraが自動車のサスペンションをモデル化し、ボルトに届く工具を設計して、シミュレーション上で部品の取り外しに成功しました。

ほかにも、NASAの資産とテレメトリーを組み合わせた国際宇宙ステーションのブラウザーアプリや、ステレオカメラで撮影した部屋を編集可能な試験環境にする事例を紹介しました。後者では人が物体の選択と配置を確認し、Isaac Simの試験結果を使って扉や引き出しの衝突・接触を修正しています。人の確認を挟む反復開発が、各事例に共通する進め方です。

今回示されたのは、AIが単独で完成品を作る方式ではなく、開発者が指示、確認、修正を担いながら複数のシミュレーション機能をまとめる手法です。一方、記事は個別の試作や実験を中心に紹介しており、開発時間や費用の横断的な削減効果は示していません。導入を検討する企業には、用途ごとの評価指標と人による検証工程を先に定めることが重要です。