エヌビディアが語る「エッジAI」とは？…EdgeTech+ 2026 で講演予定

NVIDIA（エヌビディア）は、11月18～20日にパシフィコ横浜で開催される「EdgeTech+ 2026」の構成イベント「オートモーティブソフトウエアエキスポ」で、フィジカルAIとエッジコンピューティングに関する基調講演を行う。

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講演は11月20日11時20分から。「NVIDIAが加速するフィジカルAIの進化 ― 認識から推論・行動へ、次世代エッジコンピューティングの最前線」と題し、同社ロボティクス事業部の平野一将事業部長が登壇する。

●エッジAIとは何か

エッジAIとは、クラウド上のサーバーではなく、ロボットや自動車、工場設備などの機器側でAIによる情報処理を行う技術だ。

従来のクラウド型では、カメラやセンサーで収集したデータをネットワーク経由でサーバーに送り、分析結果を機器に返す。これに対してエッジAIは、機器に搭載したコンピューターがデータを直接処理する。

大きな利点は、通信による遅延を減らせることだ。例えば自動運転車や自律移動ロボットでは、障害物を発見した際に素早く判断し、動作する必要がある。クラウドとの通信を待たずに処理できれば、迅速な対応が可能になる。もう一つの利点はセキュリティだ。工場内の映像や生産データを外部に送信せずに処理できるため、情報流出のリスクを減らせる。

NVIDIAの平野氏も、フィジカルAIでエッジコンピューティングが重要になる理由として、反応速度とセキュリティの2点を挙げている。

●「認識するAI」から「考えて動くAI」へ

エッジAIの重要性を高めているのが、フィジカルAIの進化だ。フィジカルAIとは、AIが現実世界の状況を認識し、推論・判断して、ロボットなどの機械を動かす技術を指す。

従来の画像認識AIは、カメラに映った物体が何であるかを識別することが中心だった。これに対してフィジカルAIでは、物体の位置や周囲の状況を把握し、どのような動作が必要かを判断する。

その中核技術の一つが「VLA（Vision-Language-Action）」だ。視覚、言語、行動を結び付けるAIモデルで、人間の指示やカメラから得た情報をもとに、ロボットの動作を生成する。例えば、ロボットに物を運ぶよう指示すると、対象物を認識し、周囲の障害物を把握して、つかみ方や移動方法を判断する。

ヒューマノイドでは、移動するための「ロコモーション」、手や腕を使って作業する「マニピュレーション」、周囲を認識して判断する「ブレイン」の機能を組み合わせる必要がある。こうした複雑な処理をロボット本体で実行するには、高い演算性能を持つコンピューターが必要になる。

●NVIDIAの「Jetson」が担う役割

NVIDIAがエッジAI向けに展開しているのが、組み込みAIコンピューター「Jetson（ジェットソン）」シリーズだ。GPUを活用したAI処理を、小型のコンピューターで実行できることが特徴となる。

NVIDIAは「Jetson Orin（ジェットソン・オーリン）」に加え、フィジカルAI向けの高性能モデル「Jetson AGX Thor（ジェットソンAGXソー）」を展開している。Jetson AGX Thorは、複数のセンサー情報を処理しながら、大規模なAIモデルによる推論を実行する用途を想定する。ヒューマノイドなど、高度な判断や動作が求められるロボットへの活用が期待される。

ただし、演算性能が高ければよいわけではない。ロボットにコンピューターを組み込む際には、AIモデルの規模、メモリ容量、消費電力、製品コストなどの制約がある。また、エッジAIの進化はハードウェアの性能向上だけによるものではない。AIモデルの小型化や最適化が進み、従来は難しかった高度な推論を小型コンピューターで実行できるケースも増えている。

今回の講演では、Jetson OrinとJetson AGX Thorの使い分けをはじめ、メモリやコストを考慮した実装方法について解説する予定だ。