NVIDIAのCEOジェンスン・フアンは、ロボティクスと自律動作マシンにより、50兆ドル (約7500兆円) 規模の実体経済が出現すると宣言。テキスト、画像、音声といったスクリーンの中のデジタル情報を処理する生成AIから、AIが物理世界を理解し、推論し、相互作用するフィジカルAIの時代が来る。これは情報処理から物理操作へのパラダイムシフトであり、製造業こそがその主戦場である。
　日本の製造業にこの変化は「iPhoneモーメント」に匹敵する衝撃をもたらす。従来の「ハードウェアを納品して終わり」というビジネスモデルは崩壊し、デジタルツイン上でのシミュレーションに対応した「SimReady (シミュレーション対応) 」なデジタルアセットを提供できるかどうかがサプライチェーンへの参加資格となる。
　本セミナーでは、NVIDIAが推進する「3つのコンピューティング・プラットフォーム」戦略、産業用メタバースの標準言語「OpenUSD」、そしてロボット知能の源泉となる「Isaac Sim」と「GR00T」について、技術的詳細とビジネス的含意を解説する。特に、最新のAIエッジコンピュータ「Jetson Thor」とクラウド側の「Omniverse (デジタルツイン環境) 」の連携に焦点を当て、Sim2Real (シミュレーションから現実へ) の実装プロセスを解説する。また今後の学習に必要な資料等へのリンク集も配布。

1. フィジカルAIとNVIDIAの産業戦略:50兆ドル市場への招待
   1. 「フィジカルAI」とは何か?CES2025で語られたジェンセン・フアンの定義
   2. Jetson Thorが拓くフィジカルAIの時代──オンボード推論とリアルタイム制御
   3. ロボット開発の三体問題を解く「3つのコンピュータ」戦略
      • DGX
      • OVX
      • Jetson
   4. 日本企業にとっての危機と勝機:「2024年問題」を解決する唯一の手段
2. サプライチェーンの参加資格「OpenUSD」と「SimReady」
   1. 産業用メタバースの標準言語「OpenUSD」の技術的本質 (非破壊編集・コンポジション)
   2. 「SimReady」アセットとは何か:形状データに加え、物理・意味情報を実装する
   3. 【実務解説】CADデータからSimReady USDへの変換ワークフローと最適化
   4. 理経「JAPAN USD Factory」に見る、日本仕様アセットの重要性とビジネスチャンス
3. ロボット知能の鍛錬場:Isaac Simと生成AI基盤モデル
   1. Isaac Simによる合成データ生成 (SDG) :現実にはない「エッジケース」を創る
   2. 世界モデル「NVIDIA Cosmos」の衝撃:動画から物理法則を理解するAI
   3. ヒト型ロボット (ヒューマノイド) 基盤「Project GR00T」:自然言語と模倣学習でロボットを教育する
   4. 強化学習フレームワーク「Isaac Lab」によるロボットスキルの習得プロセス
4. Sim2Realの実現:エッジAI「Jetson」への実装と事例
   1. 最新AIエッジコンピュータ「Jetson Thor」で可能になる自然言語による指示 (オープンソースLLM組み込み) 、センサーフュージョンのリアルタイム処理、フィジカルAIの自律的な作業
   2. シミュレーションで鍛えた脳を実機に移植するSim2Realのラストワンマイル
   3. マイクロサービス「NVIDIA NIM」によるロボット機能のコンテナ化とデプロイ
5. 先進事例分析と日本企業への提言
   1. 事例: トヨタ自動車:鍛造ラインのデジタルツイン化と技能伝承
   2. 事例: ファナック:ROS 2対応とオープン化によるプラットフォーム戦略
   3. 事例: 安川電機・ソフトバンク:自律型ロボットによる空間知能化
   4. まとめ:日本のエンジニアが「フィジカルAI」時代に持つべき視点