クラウドAIはテキストを生成する。Physical AIは車両を運転し、ロボットを制御し、工場を運営する。異なる制約。異なるアーキテクチャ。異なる専門知識が必要。
NVIDIAのJensen HuangはCES 2026で「Physical AIのChatGPTモーメントが到来」と宣言。クラウドからPhysical AIへの移行が加速している。
自動運転車両では100msの応答時間は永遠。クラウドファーストのアーキテクチャではリアルタイム制約を満たせない。
Edgeデバイスは推論失敗時に「再試行」できない。Physical AIにはデモウェアでは提供できない信頼性が必要。
Physical AIシステムは現実世界と相互作用する—ハルシネーションは恥ずかしいのではなく、危険。
物理世界にAIをデプロイするための構造化されたアプローチ—ユースケース発見からEdgeデバイス、ロボット、自律システムへの本番デプロイメントまで。
Physical AIユースケースの特定。物理世界でAIがどこに価値を生むか判断。Edge vs. クラウド vs. ハイブリッドアーキテクチャの決定。
Edge AIアーキテクチャ設計。ハードウェア選定、モデル最適化、OTA更新戦略。安全クリティカルシステムのフェイルセーフとフォールバック設計。
Edgeデプロイメント向けに最適化されたモデル開発。センサーフュージョン戦略。Physical AI検証のためのシミュレーションとテストフレームワーク。
Edgeデバイスへの本番デプロイメント。Physical AI向けMLOps。安全認証と規制コンプライアンス。
物理世界にAIをデプロイするための構造化されたアプローチ。Renault-Nissanでのコネクテッドビークル構築とCiscoでのEdge AIシステム構築のハンズオン経験から開発。Physical AIを根本的に異なるものにする制約のために設計。
AIが物理デバイス—車両、ロボット、産業機器、Edgeアプライアンス—を制御するシステムを構築している。クラウドAIアーキテクチャは物理世界に翻訳されないことを理解している。大規模なリアルタイムシステムを構築した経験を持つ、AIと組み込みシステムの両方にまたがる専門知識が必要。
クラウドAI（LLM、画像生成）は豊富なコンピューティング、高いレイテンシ許容度、グレースフルデグラデーションを持つデータセンターで動作します。Physical AIは厳格なレイテンシ制約（秒ではなくミリ秒）、限られたコンピューティング、障害への耐性ゼロのEdgeデバイスで動作します。異なるアーキテクチャ、異なる専門知識が必要です。
自動車（ADAS、自動運転車両）、ロボティクス（AMR、ヒューマノイド、コボット）、製造（品質検査、予知保全）、エネルギー（スマートグリッド、EV充電）、およびAIがリアルタイムで物理システムを制御する必要があるあらゆる領域。
NVIDIA（Jetsonシリーズ）、Qualcomm（Snapdragon）、Intel（Movidius）、カスタムシリコン全般でベンダー非依存のガイダンス。ハードウェア選定は具体的な制約に依存します：電力バジェット、推論要件、熱エンベロープ、スケールでのコスト。
安全認証（自動車向けISO 26262、産業向けIEC 62443）は最初から設計に組み込む必要があり、後付けではありません。規制経路の理解、認証向け設計、承認に必要なドキュメントとテストフレームワークの構築をお手伝いします。
慎重なアーキテクチャがあれば可能です。LLMは計画と推論機能を提供できますが、物理制御ループにはハードリアルタイム保証と決定論的な動作が必要です。LLMが決定に情報を提供しつつ、安全クリティカルな実行には検証済みの決定論的システムを使用するハイブリッドアーキテクチャを設計します。
このサービスがあなたの具体的な課題にどのように対処し、実際の結果をもたらすことができるか話し合いましょう。