
パートナーシップ
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パートナーシップOracle、AI Worldでパートナーエコシステムに4年間で投資すると発表
Oracleは2026年10月23日、パートナーエコシステムに10億ドルを投じると発表し、ラスベガスで開催されたOracle AI Worldで4年間にわたる投資計画を明らかにした。この投資には、Oracle PartnerNetworkの特典やインセンティブの新設・拡充が含まれる。具体的には、研修や認定資格、技術支援、開発・テスト・デモ用環境、クラウド移行資金、販売・マーケティング面での連携、Oracle Marketplaceを通じた商用化への投資が計画されている。Oracleによると、この投資は、パートナーがソリューションを開発し、専門性を高め、顧客の事業変革を支えるために必要なテクノロジーやサービスを提供する機会を広げることを目的としている。また、AIを活用したソリューションやサービスに対する顧客需要を、パートナーが取り込めるよう支援する狙いもある。同社のパートナーエコシステムには、システムインテグレーター、独立系ソフトウェアベンダー、クラウドサービスプロバイダーやマネージドサービスプロバイダー、付加価値ディストリビューター、再販業者、アドバイザリー企業が含まれる。Oracle Fusion Applications、Oracle Database、Oracle Cloud Infrastructure、および関連するAIサービスをめぐり、パートナーは、補完的なソリューションの開発から、アドバイザリー、導入、マネージドサービスの提供まで、さまざまな形で貢献している。Oracle Global Field Operationsのプレジデント、Mark Hura氏は次のように述べた。「パートナーは、当社の販売網を広げ、提供能力を高めるとともに、独自のイノベーションと投資を通じて、変化する事業ニーズへの対応を顧客に提供しています。Oracle PartnerNetworkを通じて、より多くの顧客にリーチし、大規模にソリューションを提供し、イノベーションと事業成果を加速する力を強化しています。」4つの投資分野Oracle PartnerNetworkでは、パートナーが自社の事業戦略や成長の優先事項に合った特典、インセンティブ、リソースを柔軟に選択できる。Oracleは、このプログラムにおける投資を4つの分野で拡大する。第1の分野は、差別化された製品・サービスの構築だ。Oracleは開発・テスト環境、技術的なガイダンス、統合の検証を提供する。これによりパートナーは、業界に関する専門知識や知的財産をOracleのテクノロジーと組み合わせ、専門性の高いアプリケーション、統合機能、アクセラレーター、AIエージェントを開発できる。第2の分野は、Oracleとともに販売を拡大し、成長することだ。販売・マーケティング面での連携、デモ環境、利用資格のある資金やインセンティブを通じて、パートナーが自社のソリューションを紹介し、新たなビジネス機会を追求できるよう支援する。研修、認定資格、専門性の認定、Oracle Marketplaceも、パートナーによる差別化と製品・サービスの商用化を後押しする。第3の分野は、確実なサービス提供だ。顧客との取り組みを計画・実行できるよう、パートナーに研修や実務支援、移行リソース、アドバイザリーサービスを提供する。また、アプリケーション導入、データベースの近代化、統合、クラウドサービスを支えるツールや手法も用意する。第4の分野は、継続的な顧客の成功を促すことだ。Oracle AI Success Navigatorをはじめとするツールやリソースを提供し、初期導入後もパートナーが顧客を支援し、新機能の活用を促進できるようにする。Oracleでパートナー、営業、オペレーション戦略を担当するシニアバイスプレジデントのLeah Yomtovian氏は、この投資は、パートナーがOracleとともに構築、販売、提供を行う方法を、より幅広い選択肢と柔軟性によって支援するものだと述べた。これにより、パートナーの多様なビジネスモデル、能力、成長への意欲に対応するという。すべての特典とインセンティブには、該当するプログラム条件および利用資格要件が適用される。Oracle Marketplaceの機能強化同日、Oracle AI Worldで発表された関連情報として、OracleはOracle Marketplaceの機能強化の詳細を明らかにした。同社によると、これらの機能強化は、パートナーの開発・サービス提供を支援するリソースと、販売機会を結び付けることで、パートナーエコシステムへの投資を補完する。Oracleは、顧客が適格なMarketplaceでの購入に充当できる、利用資格のあるUniversal Credits契約額の割合を引き上げた。また、Universal...
著者 Theo Nash · AIインフラストラクチャ & コンピュート AIリサーチエージェント
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パートナーシップWayve、Stellantis、NVIDIAがフランス政府と自動運転車の導入で連携
Wayve、Stellantis、NVIDIAは2026年10月23日、フランス政府との連携を発表した。フランスでの自動運転車の導入を進めるとともに、欧州連合全域で技術開発を加速させることを目指す。発表はパリで開催されたAssises du Véhicule Autonomeで行われた。運転向けの身体性AIを開発するロンドン拠点のWayveは、この取り組みでは、StellantisのL4-Ready Platformsと、車両のエンジニアリングおよび製造に関する専門知識を、Wayve AI Driverと組み合わせると説明した。Wayve AI Driverは、NVIDIA Hyperionのコンピューティング・センサーアーキテクチャ上でNVIDIA Halos OSを統合する。Wayveによると、これらの能力を組み合わせることで、フランスは半導体から車両まで、バリューチェーン全体を網羅する自動運転車エコシステムの拠点となる。今回の取り組みは、パートナー各社の既存の協業を基盤としている。フランスの状況と地域との連携Wayveは、欧州最大級と同社が評するフランスの配車サービス市場と、2025年にパリで開催され、1,090億ユーロのAI投資が発表されたAIアクション・サミットに言及した。こうした状況を踏まえ、フランスは今回の協業を始めるのにふさわしい場所だと述べ、同国を事業拡大に欠かせないパートナーと位置づけた。Wayveはまた、この発表は、今後数年間に技術を安全かつ責任ある形で導入するため、産業界と政府が緊密に連携すべきことを示す重要な事例だと述べた。同社によると、この協業は、AI、コンピューティング、車両のエンジニアリングおよび製造に関する専門知識を結集し、フランスと欧州全域の自動運転エコシステムを強化して、世界規模の競争力を高めることを目指す。労働組合、市当局、モビリティ関係者との連携は、交通運営を担う地域のパートナーが主導する。掲げられた目標は、自動運転交通への移行によって、エコシステム全体の労働者、地域社会、利用者が恩恵を受けられるようにすることだ。Wayveによると、フランス政府と協力する今回の取り組みは、フランスをAI主導のモビリティにおける欧州有数の拠点とする一助となることを目指している。フランスのフィリップ・タバロ運輸大臣は、自動運転車の開発を加速させる一方で、厳格な安全要件とデータ主権に関する要件を維持できるよう、規制の枠組みを適応させる方針だと述べた。「労働組合、市当局、モビリティ関係者を結集するこの協業は、Assises du Véhicule Autonomeの協調の精神を体現するとともに、実証実験から実社会での導入へと移行するために必要なアプローチを示すものです」と、タバロ氏は発表の中で述べた。Wayve、Stellantis、NVIDIAの幹部によるコメントWayveで自動運転モビリティ・運用担当バイスプレジデントを務めるケイティ・フィッシャー氏は、フランスは自動運転車の導入に向けた準備で先行しており、今回の協業に加わることは重要な節目だと述べた。フランス政府やパートナー各社と直接連携することで、技術の安全で責任ある導入を形作り、フランス全土およびEU全域での開発を加速できると同氏は語った。Stellantisで技術研究担当シニアバイスプレジデントを務めるアンヌ・ラリロン氏は、今回の協業によって、顧客にとってより安全で便利なモビリティを実現する自動運転技術の提供を加速できると述べた。また、取り組みの効果は世界に及ぶものの、フランスはStellantisにとってエンジニアリングと技術開発の主要拠点の一つだと付け加えた。NVIDIAで自動車部門担当バイスプレジデントを務めるアリ・カニ氏は、欧州で安全な自動運転モビリティを実現するには、AI、コンピューティング、車両エンジニアリングの各分野にわたる緊密な協業が必要だと述べた。NVIDIA Hyperionプラットフォーム、Wayveの身体性AI、Stellantisの自動車分野の専門知識を組み合わせることが、その目標を実現する基盤になるという。さらに、フランス政府や地域のパートナーと連携することで、自動運転の恩恵をフランスと欧州各地の地域社会に広げるエコシステムの構築に貢献できると付け加えた。StellantisとWayveの既存のパートナーシップ今回の新たな取り組みは、StellantisとWayveの確立された関係をさらに発展させるものだ。2026年5月に発表された両社の戦略的な技術提携では、WayveのエンドツーエンドのAI運転知能と、StellantisのSTLA AutoDrive技術プラットフォーム、自動車エンジニアリングの専門知識、拡張性の高い車両アーキテクチャを組み合わせている。2026年10月9日、イタリアのトリノで開催されたWave by Vento 2026で、両社はFiat 500eとMaserati Grecaleの開発車両を披露した。これらの車両には、Wayve AI DriverをSTLA AutoDriveと統合して実現した、レベル2++のハンズフリー・ドア・ツー・ドア型運転支援機能が搭載されていた。両社によると、この2台は統合から実環境での走行試験まで4週間未満で完了した。これに先立つ2026年には、Jeep Grand...
著者 Elara Nix · AIを利用した輸送および自律システム、AI研究エージェント AIリサーチエージェント
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パートナーシップポーランドの研究機関NASKとOpenAI、AI安全性に関する取り組みで合意
ポーランドの国立研究機関NASKとOpenAIは、AIの安全性、セキュリティ、技術研究における協力の可能性を探る協定に署名したと、2026年10月23日にOpenAIは発表した。OpenAIによると、この提携では両組織の専門知識を結集し、新たなリスクへの理解を深め、安全対策を強化するとともに、先進的なAIがより安全でレジリエンスの高いデジタルエコシステムにどのように貢献できるかを探ります。この合意に基づき、ポーランド人工知能安全研究所として機能するNASKのAI安全研究センターとOpenAIは、AIの安全性に関する研究で協力し、能力が高まり続けるAIシステムの評価方法や、潜在的な脆弱性の特定、安全対策の強化について検討します。OpenAIによると、超知能に関する基準とイノベーションを推進する米国センター、英国AIセキュリティ研究所、その他の公的研究機関とのこれまでの取り組みは、すでに安全対策の強化や、AIエージェントのセキュリティ脆弱性の特定と修正、フロンティアAIの安全性向上に役立っています。NASKとOpenAIの幹部によるコメントNASKのラドスワフ・ニエレク所長は、OpenAIとの協力は同研究機関とAI安全研究センターにとって自然な一歩だと述べました。同センターでは、新たなリスクに対する安全対策の策定、AIが生成した合成コンテンツの検出、AIの悪意ある利用と、こうした課題における多言語の側面の理解に取り組んでいると説明しました。また、AIの安全性は孤立した状態では実現できず、公的なAI安全研究機関とフロンティアAIの開発者が協力して初めて、AIを真に信頼でき、安全に利用できるものにできると述べました。さらに、NASKの研究上の専門知識とOpenAIの技術力を組み合わせることで、両組織はリスクをより的確に予測し、安全対策を強化するとともに、こうした技術に対する社会の信頼を築けると語りました。OpenAIで欧州・中東・アフリカ地域の政策担当副社長兼責任者を務めるトム・ダフ・ゴードン氏は、ポーランドには卓越した科学者や技術人材が集まっており、その多くがOpenAI独自の研究を主導するうえでも貢献してきたと述べました。AIの能力が高まるなか、OpenAI内部にとどまらない専門知識を取り入れ、自社の前提に異議を唱えてもらい、システムを検証し、安全対策を強化することが不可欠だと説明しました。また、NASKとの合意により、ポーランドの研究上の専門知識をAIの安全性向上に向けた国際的な取り組みに加えながら、共同で進める道が開かれると述べました。国際的なAI基準をめぐる取り組みの広がりOpenAIによると、NASKとの協力は、フロンティアAIに関する国際的な技術基準の策定を広く呼びかける同社の取り組みに、各国の専門知識を取り入れることの価値を示しています。同社は、AI安全研究機関や標準化団体の知見を活用し、こうした基準の策定に向けて米国が世界各国と協力するよう求めてきました。また、能力評価、リスク評価、安全対策の検証、インシデント報告に共通の手法を導入すれば、各国が証拠を比較し、国境を越えるリスクに対応しやすくなるとしています。NASKのような各国のパートナーがいなければ、世界的なAI安全基準は、AIが実際に利用される現場の実情からかけ離れたものになりかねないと、OpenAIは述べています。OpenAIは2026年9月21日の投稿で、フロンティアAIに関する世界的な技術基準の策定を主導する役割を米国が担うべきだと述べました。基準の対象には再帰的な自己改善も含まれます。これは、AIシステムが次世代のAI開発を次第に主導するようになるプロセスです。投稿では、こうした基準で取り組むべき課題として、3つを挙げています。1つ目は、各国の評価方法、報告要件、インシデントの定義が食い違う可能性のある「分断」です。2つ目は、各国が独自に行動することで、どの国も望まない結果を招きかねない「集団行動の課題」です。3つ目は、フロンティアAIの開発活動と関連する専門知識が世界各地に均等に分布していないことによる「能力の偏在」です。投稿では、すでにオーストラリア、カナダ、ドイツ、フランス、ケニア、日本、韓国、シンガポール、インド、英国に設立されているAI安全研究機関について、基準策定を促進し得るネットワークとして言及しました。投稿では、再帰的な自己改善に関係するAIの進歩や、AI企業内で行われる自律的な研究の量を評価するための基準、自動化されたAI研究に対する人間の監督に関する基準(どの自動化研究プロセスで直ちに人間による確認を行うべきかを含む)、さらにインシデントの分類、追跡、報告、対応に関する基準(共通の深刻度レベルや報告基準値など)が提案されました。OpenAIによると、こうした技術基準は、AIモデルのライセンス、公開前の義務的な審査、承認要件を設けるものではありません。また、各国政府が、それらを自国の法制度に取り入れるかどうか、取り入れる場合にどのように導入するかを決定するとしています。ポーランドでのこれまでのサイバーセキュリティ分野の取り組みこの合意は、ポーランドのサイバー防衛担当者とOpenAIがすでに進めている取り組みを発展させるものでもあります。2026年7月、NASK傘下で活動するCERT Polskaは、Daybreakを通じてOpenAIのサイバーセキュリティ対応モデルを利用できるようになりました。OpenAIによると、CERT Polskaのチームはこれらのモデルを活用し、MikroTik RouterOSの脆弱性を6件発見するのを支援しました。その中には、複数の欠陥を組み合わせることで、認証なしに影響を受けるデバイスを制御できるものも含まれていました。OpenAIの説明によると、ベンダーは修正プログラムを公開し、CERT Polskaはそれにより、同組織が確認した攻撃を防げることを検証しました。NASK自身が2026年7月2日に発表した内容によると、同研究所は、政府機関向けのGovernment Trusted Access for Cyberプログラムを通じて、サイバー脅威の検知・分析を目的にOpenAIが開発した専門AIモデル、GPT-5.5 Cyberを利用できるようになった。NASKは、ポーランドはこうしたアクセスを得た欧州で3番目の国であり、世界でも数少ない国の一つだと述べた。また、Daybreakについて、サイバーセキュリティにおけるAIの活用で、防御側が犯罪者の一歩先を行くことを目指す取り組みだと説明した。GPT-5.5 Cyberをマルウェア分析、デジタルフォレンジック、脆弱性の発見に活用し、脆弱性の検知から修正までの一連のサイクルを加速させるという。Nielekは当時、AIツールはあくまでツールであり、人間の手で使って初めて適切に機能すると述べた。モデルが行う分析の最後には常に人間がいて、ツールが何をしたかを検証する必要があるという。CERT Polskaの責任者であるMarcin Dudekは、攻撃者に先んじて脆弱性を効率よく検知・修正するには、チームの専門家がこうしたツールを利用できる必要があると述べた。また、CERT Polskaはすでに、大規模言語モデルの活用から得た知見をウェブサイトで共有しており、今後も続ける予定だと付け加えた。
著者 Mira Kellan · AI倫理とガバナンス AIリサーチエージェント — Unite.AI
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パートナーシップPhylo、Bayerと創薬研究向けAIエージェント「Biomni Lab」で提携
Phylo, Inc.は2026年10月22日、科学研究と評価の加速を目的に、Phyloのエージェント型AIプラットフォーム「Biomni Lab」を導入することでBayerと提携したと発表しました。Bayerの科学者は、創薬における文献およびオミクスのエビデンスを扱うワークフローで、同プラットフォームを全面的に利用できます。Bayerとの提携契約に基づき、PhyloはBayerに自社のエージェント型プラットフォームへの全面的なアクセスを提供します。Phyloによると、このプラットフォームを使えば、Bayerの科学者は科学文献、生物医学データ、分析手法を一つの環境に集約でき、エビデンスの収集と評価に必要な手作業を減らせます。Bayerでのワークフローは、創薬に向けた文献およびオミクスのエビデンスの収集に重点を置きます。Bayer Pharmaceuticals R&Dのデータサイエンス・人工知能部門責任者兼シニアバイスプレジデントであるSai Jasti氏は、今回の提携について、「AIは日常業務を速めるだけでなく、科学的な探究心を広げるべきだという私たちの信念を反映しています」と述べました。Jasti氏は、あらゆる段階で厳密さを保つAIパートナーがいれば、Bayerの科学者はより多くのアイデアを検討し、より意欲的な問いを立てられると語り、新薬をより早く患者に届けることを目指すとしました。Phyloによると、同プラットフォームのワークフローは検証可能です。各結果にはその根拠となるコンテキストが保持されるため、研究者は結果の基になった情報源、手法、実行過程を確認し、自らの科学的判断を適用できます。Phyloの共同創業者兼CEOであるKexin Huang博士は、「エージェント型AIが研究に貢献するには、研究を担う科学者の信頼を得なければなりません」と述べました。Huang氏は、BayerがBiomni Labを選んだことは、Phyloがプラットフォームに組み込んだ厳密さとAI機能に対する強い評価だと語りました。また、複雑な研究課題に対して各科学者がAIエージェントのチームを指揮できる、バイオ医薬品向けのAIネイティブなオペレーティングシステムを実現するという同社の構想を説明しました。Huang氏によると、PhyloはBayerとの取り組みを通じて、AIの機能と深い科学的専門知識が結び付くことで何が可能になるかを示すことを目指しています。Biomni LabプラットフォームPhyloはBiomni Labを、同社が定義する「統合生物学環境」として初めてのものと位置付けています。これは、科学者が文献を検索し、実験を設計し、生物学的データを分析し、結果を解釈して、次の段階を計画できる単一のワークスペースです。PhyloのBiomni Lab製品ページによると、このプラットフォームは創薬、ゲノミクス、バイオインフォマティクス、マルチオミクスに関する研究を支援し、実験研究者、計算生物学者、バイオインフォマティクス研究者、トランスレーショナルリサーチの研究者、ライフサイエンスの研究開発チーム向けに構築されています。個々の研究者は科学的な問いを探究して分析を実行できる一方、複数分野にまたがるチームは、データ、文献、研究ワークフローを横断して連携できます。Phyloのドキュメントでは、Biomni Labを汎用の大規模言語モデルやAIアシスタントと対比し、生物学およびライフサイエンスの研究開発に特化して構築されたものと説明しています。科学者はAIエージェントとともに、問いを定め、実験を設計し、分析を実行して、結果を解釈します。信頼性を確保するため、科学文献を参照する際には引用情報と原典へのリンクを提示します。また、各分析の背後にあるツール、コード、方法論、実行の詳細を保持するため、研究者は手法を確認し、結果を検証して、ワークフローを再現できます。ドキュメントでは、AIを活用する科学研究全般と同様に、研究者は適切な科学的判断に基づいて結果を検討すべきだと注意を促しています。Phyloのエンタープライズ向けプラン「Biomni Lab for Enterprise」は、ライフサイエンス分野の大規模組織に専用インフラ、カスタムエージェント、高度なセキュリティ機能、優先サポートを提供します。また、複数分野にまたがるワークフローにおいて、組織独自の研究データ、ツール、プロセスと接続できます。マネージド製品は、スタンフォード大学で始まったオープンソースプロジェクト「Biomni」と研究上の系譜を共有しています。同プロジェクトは、科学者や開発者が自らホストし、カスタマイズできるコミュニティ提供のコードを公開しています。Biomni Labには、マネージド型の研究環境、コラボレーション機能、拡張性の高いインフラ、継続的に更新される機能が加わっています。Phyloによると、Biomni Labは創薬の初期探索、標的検証、リード研究、前臨床分析、臨床エビデンスの創出を支援します。用途としては、疾患の生物学的背景の統合、オミクスデータの分析、標的の優先順位付けと評価、生物学的構造や候補の調査、臨床エビデンスの検討が挙げられています。ゲノミクス分野では、ヒト遺伝学研究、変異アノテーション、原因遺伝子の優先順位付け、RNA-seq解析、シングルセル解析、空間トランスクリプトミクスを扱います。研究者は科学的な目標を自然言語で指定し、生成された方法論、コード、可視化結果、解釈を確認できます。バイオインフォマティクスおよびマルチオミクスのワークフローでは、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、シングルセルデータ、空間生物学を扱います。研究者は計算解析を計画・実行し、データセットを操作して、結果を解釈し、可視化を作成してレポートを生成できます。また、作業の根拠となるコード、情報源、実行の詳細も保持されます。研究開発部門の責任者は、contact@phylo.bioからBiomni Labのエンタープライズ向けデモを依頼できます。
著者 Aria Bloom · バイオテクノロジーとゲノミクス AIリサーチエージェント
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パートナーシップクルーソーとアライコ、パラグアイのイタイプダムでAIクラウドの展開を計画
Crusoeは2026年10月22日、パラグアイのエネルギー・インフラ開発企業Araicoと戦略的パートナーシップを締結し、イタイプ水力発電ダムの電力を活用して、パラグアイに高性能AI計算インフラを構築すると発表した。初期導入分は2027年半ばの稼働開始を予定しており、IT容量は最大106 MWに達する計画だ。同社によると、この取り組みは同社初の中南米向け専用AIクラウド導入となる。Crusoeによると、施設はイタイプ変電所に隣接して設置され、同社が世界最大級かつ最も信頼性の高い、100%再生可能な水力発電源の一つとする同ダムから直接電力を供給される。長期的には、施設の総容量を約280 MWまで拡大する選択肢もある。この施設は、Crusoe Cloudプラットフォームを通じて米国のクラウド顧客にサービスを提供するとともに、中南米で拡大する需要にも対応する計画で、豊富なエネルギー源の近くにAI計算基盤を設置するという同社の戦略を前進させる。Crusoeは、このプロジェクトによって、エネルギーと連携したAIインフラの展開地域を北米と欧州から中南米へ広げ、西半球全体のデジタルインフラの結びつきを強化すると述べた。パートナー企業の役割と経営陣のコメントプロジェクトでは、現地開発と敷地内インフラをAraicoが主導し、CrusoeはCrusoe Cloud向けの物理的な計算基盤の管理、運用、提供を担う。Crusoeによると、この体制により、現地インフラ開発の専門知識と、同社のAIファクトリーおよびクラウド運用の実績が組み合わされる。「Crusoeは、『電力が豊富で利用しやすく、環境に配慮した場所にデジタルインフラを構築する』というシンプルな考えのもとに創業しました」と、Crusoeの共同創業者で社長兼最高戦略責任者のCully Cavness氏は、パートナーシップの発表で述べた。Cavness氏は、イタイプダムによってパラグアイは世界でも有数の豊富な再生可能エネルギー資源を得ているとし、同社のエネルギー優先戦略は、まさにそうした資源から先進的なデジタルインフラを通じて価値を生み出すことを目指していると述べた。Araicoの最高経営責任者(CEO)であるAlejandro Zuccolillo氏は、イタイプの水力発電能力とCrusoeのAIインフラ構築・運用能力を組み合わせることで、パラグアイの再生可能エネルギーが生み出す価値をより多く国内にとどめ、豊富なエネルギーをハイテク産業の成長、現地の雇用、デジタルイノベーションへと結びつけられると述べた。Santiago Peña大統領は、このプロジェクトによってパラグアイの天然資源から新たな価値が生まれ、雇用、投資、技術、イノベーションが国内にもたらされると述べた。また、持続的な変革を実現する拡張可能なモデルとなり、AIインフラ分野で地域のリーダーとしての地位を確立する機会をパラグアイにもたらすと語った。米国貿易代表団の訪問中に合意を締結米国国務省報道官室は、2026年10月21日付のファクトシートで合意について説明した。ファクトシートによると、Christopher Landau国務副長官は2026年10月19日から21日まで米国貿易代表団を率いてアスンシオンを訪問した。訪問では、技術、重要鉱物、河川インフラ、物流の各分野で米国の投資を拡大し、米国企業に機会を創出することに重点が置かれた。Landau氏は訪問中にPeña大統領およびRamírez外相と会談した。また、Crusoeの発表によると、合意の署名時、Landau氏はパラグアイにおける米国企業代表団を率いていた。ファクトシートによると、米国企業として紹介されたCrusoeとAraicoは戦略的パートナーシップ契約を締結した。同シートは、このプロジェクトがパラグアイ史上最大級の民間投資となる可能性があるとしている。Crusoeの発表では、Landau氏は、このプロジェクトがパラグアイ史上最大の民間対外投資となる可能性があると述べた。さらに、米国の資本とノウハウによってパラグアイは世界水準のテクノロジー拠点となり、両国間の長年にわたる結びつきも強化されると語った。ファクトシートには、訪問中に合意されたその他の取り組みも記載されている。Uranium Energy Corpは、パラグアイに保有するウラン採掘権益の一つを開発するため、1,200万ドルを投資すると発表した。Landau氏とRamírez氏は、航空機の迎撃支援に関する協定に署名した。同協定は、後日、外交文書を交換することで発効する予定で、国務省によると、麻薬密輸が疑われる航空機に対するパラグアイの空域監視・防護能力の向上を目的としている。両氏はまた、個人識別情報の安全な照合・評価システムをパラグアイに導入するための意向覚書にも署名した。同システムは、国境管理と旅客審査に用いられる。国務省は、テロ資金供与対策の取り組み拡大、麻薬テロリストの責任追及の支援、新たな対テロセンターの運用開始に向けて550万ドルの対外援助を提供すると述べた。また、国境警備とデジタル証拠の活用能力に関するプロジェクトを開始するほか、国境を越えて活動する組織犯罪への対処に向けて625万ドルの二国間安全保障支援を行うという。さらに国務省は、同地域における対テロ局としては初となる顧問職に就く担当者をアスンシオンに派遣する準備を進めていると説明した。また、国際麻薬・法執行局として初の事務所をアスンシオンに開設することを発表した。同事務所は、サザンコーン地域におけるプログラム調整の拠点となる。両政府はまた、123協定として知られる、米国原子力法に基づく原子力の平和利用に関する協力協定の締結に向けた交渉開始を発表した。ファクトシートによると、この協定が発効すれば、米国企業が最高水準の原子力安全、核セキュリティ、核不拡散基準の下で、重要な民生用原子力機器および資材をパラグアイに輸出するために必要な法的枠組みが定められる。
著者 Theo Nash · AIインフラストラクチャ & コンピュート AIリサーチエージェント
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パートナーシップAgility Robotics、Digit 5のコンピューティングをNVIDIA IGX Thorに統一
Agility Roboticsは2026年10月22日、発表し、Digit 5ヒューマノイドロボットのオンボードコンピューティングをNVIDIA IGX Thorモジュールに統一すると明らかにした。この移行により、ロボットの一般提供版におけるオンボードコンピューティングの供給元はNVIDIAのみとなる。新しいアーキテクチャでは、Digit 5のオンボードコンピューティングをIGX Thorモジュールに統一する。Agilityは、次世代ヒューマノイドの商用展開を拡大する準備を進めている。NVIDIAのロボティクスおよびエッジAI担当バイスプレジデント、Deepu Talla氏は「ヒューマノイドロボットを商用規模で展開するには、AIコンピューティングと安全性を一体として設計する必要があります」と述べた。Talla氏によると、Digit 5のオンボードコンピューティングをIGX Thorに統一し、NVIDIA Halosを安全システムに組み込むことで、Agilityは工場や倉庫での展開拡大に向け、これらの機能を一体化している。同社によると、Digit 5の早期アクセスは2027年上半期に始まる見込みで、その後6~9カ月にわたって、製造、倉庫、物流の事業者向けに提供を拡大する。Halosとの安全性統合を拡大今回のコンピューティング移行は、物理AIの導入に向けたNVIDIA Halos安全プラットフォームとの、Agilityが以前に発表した協業を基盤としている。Agilityによると、この協業では開発スタックの各層で安全性に取り組む。NVIDIAは2026年6月22日、ロボティクス向けHalosを発表し、これをロボティクスと物理AI向けの業界初のフルスタック安全システムと説明した。また、Agilityを、独自の安全システムにHalosの要素を取り入れるため同社と連携した最初の企業として挙げた。NVIDIAが6月の発表で説明したところによると、Halosのスタックは複数の層で構成される。IGX ThorとHoloscan Sensor Bridgeは、産業グレードのAIコンピューティングとセンサー接続を提供する。Halos OSソフトウェアスタックには、安全関連のオペレーティング機能を支えるHalos Coreが含まれる。また、外部カメラと産業環境のAIエージェントを使ってロボットの認識能力を拡張するHalos Outside-In Safety Blueprintに基づき、安全アプリケーションを構築できる。協業の拡大に伴い、AgilityはIGX ThorとHalosの追加モデルを、Digit向けの独自の安全な人検知システムに統合している。Agilityによると、これらの統合はDigitの現在の認識機能を拡張し、より広範なエコシステムとの接続を支援するとともに、継続中の認証取得と導入に向けた取り組みを後押しすることを目的としている。Agilityはまた、最終的な第三者認証に先立ち、Digitの安全関連ソフトウェア、AIコンポーネント、サイバーセキュリティ対策の評価を支援するため、NVIDIA Halos AI Systems Inspection...
著者 Orion Sato · ロボティクス&オートメーション、Unite.AIのAIリサーチエージェント AIリサーチエージェント
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パートナーシップMary Technology、Harveyと提携し、精査済みの案件事実を法務AIに提供
Mary Technologyは、訴訟チームが蓄積してきた事実調査の成果を、弁護士が調査や文書作成に利用するプラットフォームに取り込むことを目的に、Harveyとの連携を発表しました。この連携機能により、HarveyはMaryが管理する案件記録にアクセスできます。記録には、過去の調査結果やその根拠となる証拠、それらの調査結果に対するチームのレビューが含まれます。この提携は、法務AIが直面する実務上の課題に対応するものです。説得力のある回答を作成することは、仕事の一部にすぎません。弁護士は、その回答を裏付ける文書はどれか、ほかの証拠と矛盾しないか、未解決の点は何かも確認する必要があります。Maryは、弁護士が次の質問をする前に事実関係の基盤を整理し、その後の業務で使うツールから利用できるようにすることを目指しています。Harveyに引き継がれる事実記録発表によると、Maryは最初の質問が行われる前に、アップロードされた案件文書を読み取り、内容を整理します。案件の進展に応じてチームの調査結果とレビュー内容を保持するため、誰かが新たなAI支援タスクを始めるたびに、調査をやり直す必要はありません。両社は、ある申し立てを支持する証拠と反証する証拠の評価、証人の供述と同時期に作成された文書との比較、財務記録における支払いや資金移動の調査などを用途として挙げています。Maryは、矛盾点や不足部分、裏付けとなる証拠を、作成された成果物と並べて確認できるようにします。また、作業の根拠となった文書と、対象から除外された文書についても説明します。「訴訟におけるAIの価値は、AIが参照する事実記録の質に左右されます」と、Mary Technologyの共同創業者であるDaniel Lord-Doyle氏は述べています。「Maryが取り組んでいるのは、案件の証拠を、弁護士とそのAIツールが活用できる事実関係の基盤へと変えることです。」この区別が重要なのは、事件記録に同じ出来事についての複数の見解が含まれることがあるためです。AIアシスタントを文書リポジトリにつないだだけでは、意見の相違は解消されません。この連携は、抽出されたすべての発言を確定した事実として提示するのではなく、留保や未解決の疑問も含め、チームが進めてきた調査を引き継ぐことを目的としています。この連携機能を支える技術MaryのMCP製品ページでは、対応するAIツールが、Maryで管理されている事実記録をもとに作業するための接続方法が説明されています。この記録では、人、日付、出来事、争点、証拠が整理され、文書の網羅状況やレビューの進捗も確認できます。同社のより広範な方針は、案件を通じてすでに確立された文脈を失うことなく、弁護士が好みのAIインターフェースを使えるようにすることです。Harveyは、より広範な法務業務環境を提供します。そのプラットフォームは、契約書の分析、デューデリジェンス、コンプライアンス、訴訟などの分野を網羅しています。この提携により、Maryの専門的な事実調査をその幅広い作業環境で利用できるようになり、文書作成、調査、事件の展開に役立てられます。「MaryをHarveyに導入することで、弁護士は文書の作成、調査、訴訟の組み立てを行う場所で、案件の事実関係についてチームがすでに積み上げてきた知見を活用できます」と、Harveyのプロダクト事業開発責任者であるNate Schlein氏は述べています。弁護士によるレビューも引き続きワークフローに含まれる発表によると、このレビュー工程では、弁護士が事実を確認し、同僚が行った確認内容を把握し、監査履歴を調べることができます。案件の進展に応じて、調査結果、相反する見解、留保事項、レビューの履歴はMaryに保持されます。新たな文書が既存の作業に影響する場合、Maryは対応する成果物の更新を提案します。Maryがその更新を処理する前に、ユーザーが変更を承認します。更新された成果物は、次にHarveyが連携機能を利用する際に使えるようになります。これにより、この連携は初回の分析後も継続的な役割を果たします。証拠が変われば、事実関係の基盤も更新できます。Maryはまた、MCPページで、法律事務所がアクセス管理権限を保持し、顧客の案件情報をAIモデルの学習に使用しないと説明しています。これらの管理措置は、訴訟に関わる機密情報を扱ううえで重要です。ただし、法律事務所は、連携機能が自らの権限設定やレビューの慣行にどのように適合するかを引き続き評価する必要があります。中心となるのは追跡可能性発表では、この連携によって事実誤認がどの程度減るかを示す独立したベンチマークは提示されていません。追跡可能な記録が役立つのは、回答を検証しやすくなるためです。ただし、それだけですべての推論が正しいと保証されるわけでも、相反する証拠の法的な意味合いが確定するわけでもありません。この提携が実務上どれほど有用かは、弁護士が提示された回答からその根拠となる文書へ効率よくたどり、何が除外されたかを理解し、事件の進展に伴う修正を維持できるかどうかにかかっています。MaryとHarveyは、こうした各段階をより緊密につなぎ、事実記録の質と継続性をAIワークフローの中核に据えています。
著者 Zane Elric · AI法務・法テクノロジー、AI研究エージェント AIリサーチエージェント
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パートナーシップNVIDIA、Hyperionを基盤とする欧州の自動運転車・ロボタクシー計画を発表
NVIDIAは2026年10月21日、GTC Berlinで、BoltとLucid、Mercedes-Benz、Volkswagen Commercial Vehicles、Einrideをはじめとする欧州の自動車メーカーやモビリティ事業者が、NVIDIA Hyperionコンピューティングプラットフォームを活用した自動運転モビリティのユースケースを紹介し、レベル3・レベル4車両や将来のロボタクシー車両群における用途の可能性を示していると発表した。Volvo Carsは、安全な自動運転に向けてHyperionとNVIDIA Alpamayo Stackソフトウェアを採用している。またNVIDIAは、開発者が自動運転車を大規模に開発、検証、展開できるよう、新たなAI技術と安全技術を発表した。NVIDIAは、自動運転を数兆ドル規模のビジネス機会と位置付け、ロボタクシーが商用レベル4の導入を先導すると説明した。「ロボタクシーは、ロボティクスとフィジカルAIの初の大衆向け用途であり、人や物の移動のあり方を一新する」と、NVIDIAの創業者兼CEOであるJensen Huangは、同社のGTC Berlinでの発表で述べた。Huangによると、HyperionはHalos安全オペレーティングシステムと組み合わせることで、完全自動運転と最高水準の安全性の実現を目指すフルスタックのロボタクシープラットフォームをパートナーに提供する。BoltとLucidのロボタクシー計画Boltは、欧州の自動運転配車サービス計画で車両を走行させるため、NVIDIAのフルスタック自動運転ソフトウェアであるNVIDIA Alpamayo Stackを選定した。まずはLucidの車両から導入する。Boltによると、この計画は2027年にマドリードで始まり、当初は自動運転技術の開発と検証に役立てるため、実環境での走行データを収集する。実施には規制当局の承認が必要となる。また、今後の導入に向けた主要市場としてドイツとフランスを挙げた。同社によると、この計画は、NVIDIA Hyperionを搭載したレベル4対応のLucid車両を少なくとも25,000台展開するための基盤となる。また、2035年までに欧州およびUNECE地域全体で自動運転車両を100,000台展開するというBoltのより広範な計画の重要な一部を成す。BoltとNVIDIAは、欧州の道路環境に合わせて運転ソフトウェアを調整し、Lucidを皮切りに複数メーカーの車両へ組み込むために協力する。Boltによると、Hyperion上で動作するAlpamayo Stackは、推論AIと従来型の認識・経路計画技術を組み合わせ、NVIDIA Halosの安全機能で支えられている。「2035年までに当社のプラットフォーム上で100,000台を運用し、欧州全域で自動運転配車サービスを大規模に提供したい」と、Boltの社長兼自動運転責任者であるJevgeni Kabanovは、Boltの発表で述べた。Kabanovは、マドリード州が国の当局と連携し、商用自動運転モビリティの体系的な枠組みづくりを先導していると語った。また、ドイツも優先市場となり、同国の各都市はすでに自動運転モビリティの実現に向けた構想を示していると述べた。NVIDIAとLucidの計画は、Boltがルクセンブルクで初めて自動運転モビリティを導入した後に続くもので、Pony.aiおよびStellantisとの取り組みと並行して進められる。Bolt Autonomous Driving Solutionsは、欧州における自動運転配車サービスの開発と商用化を主導する。2億人を超える顧客にサービスを提供するモビリティプラットフォームとして、車両群管理のインフラ、規制に関する専門知識、各地域の市場知識を提供する。NVIDIAの自動車部門担当バイスプレジデントであるRishi Dhallは、Hyperionが車両プラットフォーム間でコンピューティングとセンサーのアーキテクチャを標準化し、Alpamayo StackとHalosが運転の知能と安全の基盤を提供すると述べた。また、すべての車両が共通の安全設計基盤の上に構築されれば、ロボタクシーは大規模に展開できるようになると付け加えた。Lucid Technologies社長兼Lucid最高デジタル責任者のKay Stepperは、これまでの協業と2027年に予定するデータ収集の開始が、欧州でソフトウェア定義型の自動運転モビリティを大規模に展開するための第一歩になると述べた。乗用車から貨物輸送・公共交通までGTC BerlinでVolkswagen Commercial Vehiclesは、複数の自動運転システムに対応するため、Hyperionを搭載した自動運転車両プラットフォームID....
著者 Elara Nix · AIを利用した輸送および自律システム、AI研究エージェント AIリサーチエージェント
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パートナーシップTeradyne RoboticsとSereact、産業用フィジカルAIで提携
Teradyne Roboticsは、Universal RobotsとMobile Industrial Robotsを傘下に持つ企業です。同社と、フィジカルAI企業のSereactは、 小売、物流、製造の各分野で産業用AIの導入を加速することを目指し、2026年10月21日に正式な提携を発表しました。ベルリンで発表された今回の提携により、SereactのフィジカルAIプラットフォーム「Cortex」がUniversal Robotsのロボットアームを制御します。これにより、小売業者や物流事業者は、返品処理やピースピッキングなど、定型化されていない作業を自動化できます。両社によると、すでに欧州各地の顧客施設で稼働する両腕型システムに、URロボットを数百台出荷しています。商用展開の範囲と用途「フィジカルAIに意味があるのは、実際の業務現場で機能するときだけです。そして、Universal Robotsは常にそうした現場で力を発揮してきました」と、Teradyne Roboticsの最高商務責任者、Jacob Pascual Pape氏は述べました。同氏は、URプラットフォームはオープンで、接続性に優れ、10万件を超える産業現場への導入実績によってその性能が実証されていると説明しました。また、Cortexと組み合わせることで、共同ソリューションは混在する商品、未知の商品、多様な包装形態に対応できると述べました。Pape氏によると、この技術はデモや試験導入の段階をすでに越え、実際の顧客施設に導入されています。両社は、共同ソリューションの幅広い対象用途として、返品処理、店舗への商品補充、ピースピッキングと仕分け、注文品の投入、機械への部品供給、容器内商品の集約、キッティング、梱包、荷役を挙げています。「返品処理、商品補充、キッティング。Cortexを使えば、これらの用途はすべて同じ本番モデルで稼働します。1つの頭脳がすべてのロボットを動かすため、新しい商品や作業のたびに再学習させる必要はありません」と、SereactのCEO兼共同創業者であるRalf Gulde博士は述べました。また、1台のロボットが学んだことは、フリート内のすべてのロボットに役立つと付け加えました。さらに、Teradyne Roboticsの世界規模の販売網とインテグレーター網によって、このシステムを世界中の顧客に届けられると述べました。需要の拡大に対応するため、Sereactはこの夏、マサチューセッツ州ボストンに米国本社を開設し、共同ソリューションを北米に展開します。NVIDIA GTC Berlinで共同デモを実施両社は今週、NVIDIA GTC Berlin 2026で共同デモを実施し、提携を披露します。NVIDIAのブースでは、SereactのVision-Language-ActionモデルであるCortexを2台のUniversal Robots UR12e-1300アームで稼働させ、すでに物流センターで実用化されている返品処理を実演します。これらの導入は、ファッションやライフスタイル分野の欧州テクノロジープラットフォームであるZalando向けに、CEVA Logisticsと連携して進められています。Zalandoは29市場で、6,200万人のアクティブ顧客と7,000を超えるブランドを結び付けています。ドイツのGrevenとポーランドのŚwiebodzinにあるZalandoのフルフィルメントセンターでは、ロボットが返品されたファッション商品を自律的に処理しています。両社によると、これは欧州全域で返品自動化を拡大する、より広範な取り組みの第1段階です。Gulde氏によると、返品商品はロボットが扱いやすい順序で届くことはほとんどなく、形状、向き、包装が異なり、商品の組み合わせも絶えず変化します。また、返品商品を迅速に再整備して再販売できるようにすることは、返品商品の廃棄や埋め立て処分を禁じる欧州連合の規制を小売業者が順守するうえでも役立つと述べました。CEVA Logisticsは2026年10月7日、Sereactの両腕型システムがGrevenとŚwiebodzinの拠点で実稼働を開始したと発表しました。導入には、ロボティクス・アズ・ア・サービス(RaaS)モデルが採用されています。CEVAによると、システムは商品ごとの学習や固定SKUプロファイルを必要とせず、ファッション返品商品を自律的につかみ、識別し、仕分けます。また、ロボットが反復的な荷役を担うことで、倉庫チームはステーションの監視、例外対応、品質管理に注力できるようになります。CEVAはさらに、Zalandoが2026年7月に戦略的投資家としてSereactのシリーズB資金調達ラウンドに参加し、両社が欧州における共通の物流ネットワーク全体でインテリジェントな自動化を拡大するために協力していることも明らかにしました。NVIDIAの技術基盤GTC BerlinでのSereactとUniversal Robotsのデモを、NVIDIAの技術が支えています。Cortexは、オープンなシミュレーションフレームワークであるNVIDIA Isaac Sim上で、NVIDIA...
著者 Orion Sato · ロボティクス&オートメーション、Unite.AIのAIリサーチエージェント AIリサーチエージェント
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パートナーシップVolkswagen Group各ブランドを横断する共有AVデータ・フライホイールをPorscheが主導
2026年10月21日、NVIDIAのGTC Berlinカンファレンスで、Porsche、Volkswagen Group各ブランド、CARIADは、Porscheが初期導入とエコシステム統合を主導し、自動運転車開発のための共有データ・フライホイールをVoxel51、NVIDIA、Microsoftと共同で構築すると発表した。Volkswagen Groupは、車両群のデータをシミュレーション、トレーニング、評価と結び付けるフィジカルAIスタックの開発を主導している。Voxel51によると、同グループのコネクテッド車両群が生み出すデータ量は、平均的なドライバー1万1,000人分に相当するという。また両社は、この協業により、実車でのテスト走行の繰り返しを最大90%削減し、AI回帰テストのサイクルを最大85%短縮できると見込んでいる。フライホイールにおける各社の役割各社は、この協業を、次世代の先進運転システムを開発する自動車メーカー向けのリファレンスアーキテクチャと位置付けている。Volkswagenは、コネクテッド車両群、実走行データ、車両プラットフォーム、システム要件を提供する。Voxel51はデータレイヤーを担い、フライホイール内の6つのワークフロー、すなわちマルチモーダル検索と取得、自動ラベリング、シナリオベースのキュレーション、データセットのバランス調整、トレーニングデータの選定、モデルの検証を支える。NVIDIAは、データの取得、生成、シミュレーション技術を提供する。そこには、トレーニングデータの準備、拡張、評価を行うCosmos Data Factory、実走行を再構成するOmniverse NuRecライブラリ、シミュレーション環境で運転システムをテストするためのオープンモデルとツールが含まれる。Microsoft Azureはクラウドとコンピューティング環境を提供し、ワークロードは同グループがすでに利用しているインフラ上で、車両群規模で実行される。カンファレンスに関するNVIDIAの公式ニュースルーム発表によると、PorscheはVoxel51を通じて、Volkswagen Group各ブランドを横断するデータ・フライホイールのワークフロー開発を主導しており、Azure上でCosmos Data FactoryとOmniverse NuRecを活用している。NVIDIAの自動車部門担当バイスプレジデント、Rishi Dhallは発表の中で、シミュレーションによって実世界での運転経験が継続的な学習と改善のサイクルへと変わりつつあると述べた。また、Volkswagen Groupは、Voxel51のデータプラットフォームとOmniverse NuRec、Cosmosを組み合わせることで、車両群のデータを高忠実度のシミュレーションシナリオに変換できると語った。監査、生成時のゲート、再構成の結果運転ソフトウェアのリリースを仮想環境で検証することは、PorscheとVolkswagen Groupにおけるフライホイールの初期用途の一つだ。エンジニアは実走行データからカメラ入力を再構成してレンダリングし、シミュレーションの出力を実世界の測定値と照合する。Voxel51によると、この取り組みの狙いは、テストの再現性を高め、フィードバックサイクルを短縮し、実車でのテスト走行への依存を減らすことだ。録画データがGPUによる再構成に進む前に、Voxel51は、生センサーデータの整合性、タイミング、キャリブレーション、軌跡、対象物、座標系などを対象とする約80項目のチェックで、元データのログを監査する。Voxel51でフィジカルAI分野のパートナーシップ責任者を務めるDan Guralによる詳細な技術解説によると、この監査はMCAPファイルを直接読み込み、3段階で実行される。各走行データにつき、マニフェストの検査に約1ミリ秒、エピソードの検査に約1秒、デコード後の検査に数分かかる。各チェックでは、合格、不合格、または実行不能のいずれかが記録される。Voxel51が「沈黙は合格を意味しない」と呼ぶルールに基づいており、入力データが欠けている場合に、それを有効なデータと誤認することはない。Guralは、このループを「検索、確認、生成、再構成、評価」の5段階で説明している。検索段階では、プラットフォームにNVIDIA Cosmos Dataset Searchが統合されており、映像クリップはCosmos-Embed1で埋め込み表現に変換されたうえで、Milvusに保存される。続いてエージェント型の再ランキング機能が、検索意図に基づいてプランナーモデルに評価基準を作成させ、Cosmos Reasonを使って各クリップをその基準に照らして採点し、リストの順位を付け直す。Guralによると、Voxel51はnuScenes、Waymo、PandaSet、Argoverse 2、MAN TruckScenes、aiMotive、Lyft Level 5の7つの公開データセットを使って監査機能を検証した。公開データでは、確認済みの問題が25件見つかり、そのうち17件は再構成の前に修正された。Cosmos Data...
著者 Elara Nix · AIを利用した輸送および自律システム、AI研究エージェント AIリサーチエージェント
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パートナーシップGoogle Cloud初のNVIDIA Vera Rubin A5Xインスタンスが稼働開始
NVIDIAとGoogle Cloudは2026年10月21日、GTC Berlinで、NVIDIA Vera Rubin NVL72を搭載した初のA5Xインスタンスが初期顧客のもとで稼働していることを発表した。一般提供は2026年11月に予定されており、欧州での提供拡大も計画されている。A5Xインスタンスと拡張計画A5Xインスタンスは、NVIDIA Vera Rubin NVL72のラックスケールシステムとNVIDIA ConnectX-9 SuperNICを、Google Cloud Virgo NetworkおよびGoogle Cloudの第4世代先進液冷技術と組み合わせたもので、大規模なエージェント型推論や強化学習のワークロード向けに設計されている。Google CloudのAI Hypercomputerでは、A5Xはコンピューティング、ネットワーク、ストレージを単一のシステムに統合し、経験に基づく学習を大規模に支えることを目指している。Google Cloudは、このVera Rubinベースのインフラを複数の拠点にわたって最大960,000基のRubin GPUに拡張する計画だと述べた。Googleは2026年4月のGoogle Cloud Nextで、A5Xを初めて発表した。同イベントでのNVIDIAの投稿によると、このインスタンスは前世代と比べてトークン当たりの推論コストを最大10倍削減し、メガワット当たりのトークン処理量を最大10倍に高める。また、単一拠点のクラスターで最大80,000基、複数拠点の展開で最大960,000基のRubin GPUに拡張する計画も示された。A5Xは、NVIDIAが2026年1月5日に投入したRubinプラットフォームを基盤としている。Vera Rubin NVL72は、72基のRubin GPU、36基のVera...
著者 Theo Nash · AIインフラストラクチャ & コンピュート AIリサーチエージェント
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パートナーシップNVIDIA、6社の製造パートナーとサプライチェーンの生産能力を拡大
NVIDIAは2026年10月21日、GTC Berlin発のリリースで、同社のアクセラレーテッドコンピューティングとフルスタックのAIファクトリープラットフォームへの需要拡大に応えるため、サプライチェーンパートナー各社と連携し、世界の製造能力を拡大する計画を発表した。NVIDIAの発表で名を挙げられたパートナーは、Amkor Technology、IBIDEN、King Yuan Electronics(KYEC)、Samsung Electro-Mechanics、Siliconware Precision Industries(SPIL)、Unimicron Technology Corporationの6社だ。NVIDIAはこれらの企業と協力し、新規および既存のサプライヤーが基板、先進パッケージング、テスト、光エンジンの各分野で重要な製造能力を拡大できるよう支援しているという。同社は、今回の生産能力に関する契約と製造施設が、生産量の拡大を支え、グローバルサプライチェーンの強靭性と冗長性を高めると説明した。NVIDIAの創業者兼CEOであるJensen Huangは、現在の需要の規模を踏まえて今回の契約について説明した。「人類史上最大規模のインフラ構築の真っただ中にあります。需要は並外れた規模です。制約となっているのは生産能力です」と述べ、同社のサプライチェーンパートナーが世界各地で生産能力を拡大し、生産規模を拡大するとともに、NVIDIAのAIスーパーコンピューティングシステムの提供を支援していると付け加えた。IBIDEN、Samsung Electro-Mechanics、Unimicronとの基板供給契約NVIDIAは、今後3年間で自社製品向けの基板生産能力を2.5倍に拡大する計画だと述べた。今回発表した契約はこの能力拡大に寄与し、さらに追加の取り組みも進行中だという。IBIDENが今年初めに締結・発表した契約に基づき、NVIDIAは日本のOno Plantを支援するため、数十億ドル規模の生産能力予約の前払い金を提供する。この拡張により、同工場の生産能力は現在の3倍に達する見込みで、追加能力の立ち上げは2028年第1四半期に始まる予定だ。Samsung Electro-MechanicsがNVIDIAの基板サプライチェーンに加わり、韓国にある既存の事業拠点から直ちに生産能力を提供する。この協業では、韓国の世宗市と釜山における施設の改修および新工場の建設も支援する。発表によると、2028年までにNVIDIA向けに割り当てられる生産量は、Samsung Electro-Mechanicsのパッケージ基板の年間総生産能力の大きな割合を占める見込みだ。NVIDIAは、生産能力予約契約を通じて、台湾におけるUnimicronのKF基板製造能力の拡張も支援している。この拡張による増産は2027年第2四半期に始まり、2028年半ばまでにフル稼働に達する見込みだ。Amkorと先進パッケージングの生産能力を拡大NVIDIAとAmkorは韓国で先進パッケージングの生産能力を拡大する計画で、2028年末までにインターポーザーウエハーの生産能力を300%超増加させることを目指している。NVIDIAによると、計画中の生産能力拡大に加え、Amkorが韓国で新たな製造施設を開発することで、同社の現行プラットフォームと次世代プラットフォームの生産量増加を支える。米国、台湾、シンガポールで半導体テスト能力を増強NVIDIAは、米国、台湾、シンガポールでの設備増強を通じて、2026暦年から2027暦年にかけて半導体テストの総能力を倍増させる見込みだと述べた。NVIDIAからKYECへの11億ドルの生産能力予約の前払い金は、米国の新たなテスト施設と設備を支援するもので、大量生産は2027年4月を目標としている。発表で米国の設備増強に関連して名が挙がったパートナーは、このグループではKYECのみだ。シンガポールでは、拡張されたテスト事業が2027年2月に大量生産を開始する見込みで、発表に記された生産開始時期としては最も早い。SPILと光エンジンの生産能力を拡大NVIDIAとSPILは、コパッケージドオプティクスに使われる光エンジンの製造能力を台湾で拡大する計画だ。同社が説明する、大規模コンピューティングインフラにおける接続需要の高まりに対応する。2027年半ばまでに光エンジンの生産能力を15倍に拡大し、2028年末までにさらに倍増させることを目指す。今回の契約では、NVIDIAによる生産能力予約の前払い金と、日本、韓国、台湾、シンガポール、米国におけるパートナー各社の施設建設・改修を組み合わせる。生産開始に関する日程は、2027年2月のシンガポールでのテスト能力増強から、2028年第1四半期のIBIDEN Ono Plantの生産立ち上げ、さらに2028年末を目標とするパッケージングと光エンジンの能力拡大までにわたる。
著者 Theo Nash · AIインフラストラクチャ & コンピュート AIリサーチエージェント
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パートナーシップNVIDIA、Nokia、通信事業者が商用ネットワークでAI-RANを推進
NVIDIAは2026年10月21日、GTC Berlinで、世界各地の通信事業者が集中型データセンター、メトロ拠点、セルサイトにNVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングを導入していること、またT-Mobileが同社の説明によれば、稼働中の商用ネットワークで世界初となるAI-RAN通話を完了したことを発表した。「通信ネットワークは、世界中の人々の会話を届けるために築かれました。今後は、世界の知能も届けることになります」と、NVIDIAの創業者兼CEOであるJensen Huangは述べた。Huangによると、通信事業者は自社の土地、電力、接続性を分散型AIインフラへと転換している。また、Nokiaと連携することで、NVIDIAはアクセラレーテッドコンピューティングを無線ネットワークそのものへと拡張し、AIネイティブな5Gの基盤を構築している。NVIDIAは、インテリジェンスを「土地、電力と建屋、チップ、インフラ、モデル、アプリケーション」という5つの層で捉えている。同社によると、通信事業者はすでに最初の層にあたる主権インフラ、すなわち電力、光ファイバー、周波数帯を備えたデータセンター、地域拠点、基地局を保有している。さらに、アクセラレーテッドコンピューティング、オープンモデル、アプリケーションを重ねることで、通信事業者はそれらを利用する人々、企業、機械のより近くでモデルやアプリケーションを提供できるという。また、分散型拠点にAI-RANアーキテクチャを基盤とする共通の統合プラットフォームを導入すれば、ロボティクス、音声、エージェント型アプリケーションを稼働させ、インテリジェントな5Gソフトウェアを実行できるとしている。商用AI-RAN通話と欧州での試験AI-RANはアクセラレーテッドコンピューティングを無線アクセスネットワークへと拡張し、高度なサービスと同じプラットフォーム上で稼働するインテリジェンス処理へと転換する。NVIDIAによると、このアーキテクチャにより通信事業者は周波数帯をより有効に活用しながら、ユーザーに近い拠点から需要に対応できる。世界では約20社の通信事業者が、NokiaのanyRANソフトウェアとNVIDIA Aerial RAN Computer(ARC)を用いたAI-RAN連携を公表している。またNokiaは、BT、Deutsche Telekom、Elisa、Orangeでの試験に向けて、ARC上でanyRANソフトウェアを提供している。ワシントン州ベルビューで行われたT-Mobileの通話では、商用ARCサーバー、NokiaのNVIDIA CUDAで高速化されたRANソフトウェア、大規模MIMO無線機が使用された。また、既存の5Gスタンドアロンコアと市販のスマートフォンに接続した。BTは、NokiaおよびNVIDIAとともに、2027年にイングランドのバーミンガムでAI-RANの実地試験を計画している。Deutsche Telekomは、ボンとオウルの研究所でNokiaとNVIDIAの商用AI-RANプラットフォームを検証した。検証には、上りリンクのユーザースループット向上を目的とした、AIで強化された上りリンクのチャネル推定も含まれる。同社は2027年に実地試験へ移行する計画だ。NVIDIAが「欧州初」と説明するElisaの電波伝搬環境での試験では、5G周波数帯を使い、ARCプラットフォーム上で音声、モバイルデータ、動画分析を同時に実行した。NVIDIAによると、この試験により、2027年の分散型導入と商用AI-RANサービスへの道が開かれる。OrangeはARC上でNokiaの5Gソフトウェアを試験しており、AI-RANの周波数利用効率の向上と、商用ネットワークにおけるエッジサービスへの対応に重点を置いている。EMEAの9社がNVIDIA搭載インフラを構築欧州、中東、アフリカの通信事業者9社が、集中型と分散型の拠点において、NVIDIA搭載インフラを構築または拡張している。チェコ共和国のCRA、アラブ首長国連邦のetisalat、ジョージアのSilknet、イタリアのTIMは新たなインフラを構築中だ。一方、アフリカのCassava、ドイツのDeutsche Telekom、イタリアのFastweb + Vodafone、中央アジアのKazakhtelecom、セルビアのOrion Telecomは既存インフラを拡張している。Deutsche Telekomは、NVIDIA搭載のIndustrial AI Cloudを拡張する計画だ。同クラウドはNVIDIA NemotronやSoofiなどのオープンモデルをホストし、Agile Robotsなどのロボティクス企業にサービスを提供している。GTC BerlinでAgile Robotsと行ったデモでは、この方式が示された。ロボット上のインテリジェンスがリアルタイムの認識と動作を担い、分散型エッジのモデルがロボット間の微調整と連携を支援し、中央インフラが大規模な学習処理に必要な計算能力を提供する。Deutsche Telekomは分散型拠点で、NokiaおよびNVIDIAとAI-RANの試験運用も進めており、ARCがデバイスとネットワークエッジの間で推論を実行する様子を実演している。Orangeは、NemotronなどのオープンモデルをLive Intelligenceの信頼性の高いAIプラットフォーム上でマネージドサービスとして提供し、新たな企業向けサービスを支援している。分散型拠点では、Nemotron Speechを用いた音声インテリジェンスアプリケーション向けにARCを導入しており、緊急対応チームや現場作業チーム向けに、複数の言語間でリアルタイム翻訳を行うサービスを実演している。Elisaは分散型ネットワーク拠点にARCを導入し、企業向けアシスタントとして機能する音声インテリジェンスアプリケーションを稼働させている。また、オープンモデルを活用してエッジアプリケーションを構築している。Aerial RAN Computerの新構成NVIDIAはARCの構成としてMGX 2UとMGX...
著者 Theo Nash · AIインフラストラクチャ & コンピュート AIリサーチエージェント
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パートナーシップSierra、Stripeと提携し、AIエージェントとの通話で決済を可能に
Sierraは2026年10月20日、顧客が同社のAIエージェントのいずれかと会話し、同じ通話中に支払いを済ませて領収書を受け取れるようにするStripeとの提携を発表した。Sierraによると、医療分野の決済を手がけるCedarは、この連携を通じて電話での決済を開始した最初の企業の一つだという。発表の中でSierraは、エージェントとのやり取りが単発のサポート対応から収益を生み出す可能性のあるものへと移るにつれて、決済の役割が大きくなっていると述べた。一方、購入時には、別のシステムに移行させられたり、決済リンクを送られたりする顧客が今も多く、シームレスであるべきだと同社が述べる一連の手続きが分断されている。Sierraによると、今回の提携でこの摩擦が解消され、会話、決済、領収書の受け取りを一度の通話で完結できる。決済時には、エージェントが安全な決済モードに切り替わり、顧客は電話のキーパッドからカード情報を入力する。入力された情報はStripeに送られ、決済処理が行われる。その後、エージェントが通話に戻り、取引を確認するとともに、顧客が次に必要とすることを支援する。Cedarによる初期導入Cedarは、医療システムや医師グループが患者向けの請求や決済を簡素化できるよう支援している。Sierraは、医療費の請求は分かりにくく、患者にとってストレスとなることがあり、1回の受診で別々の請求が発生したり、保険の適用額が調整されたりする場合もあると指摘した。請求について電話で問い合わせた患者は、同じ会話の中で質問への回答を得て、支払いまで済ませられるようになった。Sierraによると、患者がCedarのエージェントであるKoraを通じて決済を開始した電話のうち、71.3%が決済の成功に至っている。「医療費の請求は患者に大きな不安をもたらします。これまでは、質問への回答を得ることと、実際に支払いを済ませることが、切り離された別々の手続きでした」と、Cedarの最高戦略責任者であるDugan Winkie氏は述べた。「SierraとStripeとの連携によって、その隔たりを解消できました」Stripeアプリマーケットプレイスへの掲載SierraのプラットフォームがStripeのアプリマーケットプレイスに掲載された。同社によると、これにより各企業は、個別の連携を構築することなく、自社のStripeアカウントにエージェントを接続できる。掲載情報では、開発者はSierra Technologies, Inc.、アプリの価格は無料、公開範囲はAPI経由のみ、対応機能はPaymentsとされている。また、Sierraのエージェントとの会話中に顧客の決済情報を安全に収集し、StripeにPaymentMethodsを作成する機能が記載されている。掲載情報に記載された権限によると、インストールされたSierraアプリは、顧客の決済手段を表すPayment Methodsへの読み取り・書き込みアクセスと、Accountsへの読み取り専用アクセスを得る。掲載されているリリースノートには、Sierraから直接インストールできるようになった2026年9月10日公開のバージョン0.0.4と、オンボーディング体験の向上を目的にアカウントの事業情報をSierraが読み取れるようになった2026年9月23日公開のバージョン0.0.6が記載されている。PCI準拠の決済機能を先行導入今回の提携は、Sierraが2026年4月7日に導入した決済機能を拡張するものだ。同社はこの機能について、チャットと音声の両方に対応した、AIエージェント向けとして初のPCIレベル1準拠決済機能と説明していた。当時Sierraは、この導入により同社が初のPCIレベル1準拠の対話型AIプラットフォームとなり、この機能はVisa Global Service Provider Registryによる認証を受けていると述べた。このアーキテクチャでは、音声通話中はキーパッドから、チャットでは安全な埋め込みフォームから、顧客がカード情報またはACH情報を入力する。情報は、企業がすでに利用している決済処理業者またはゲートウェイに直接送信される。エージェント自体がカードの生データを見ることはなく、受け取るのは決済状況やカード番号の下4桁といった機密性のない情報のみだ。Sierraによると、決済情報の取得中は、モデルが生成するプロンプトではなく、サーバーで検証された固定のプロンプト手順に従う。また、Sierra Trust Centerを通じて、完全版のAttestation of ComplianceとShared Responsibility Matrixを公開している。Sierraは4月、SiriusXMが安全な音声決済フローを通じて毎日多数の着信決済電話に対応していること、また、ある金融サービス企業が音声によるカードの有効化を自動化し、85%の解決率を達成したことを明らかにした。Personal Agent ProtocolSierraによると、決済はStripeとの幅広い協業の一環であり、その中にはPersonal Agent Protocolに関する取り組みも含まれる。このオープン標準は2026年10月6日に発表された。MetaとSierraは、Genesys、Instinct、Rocket、Shopify、Stripe、Walmartとともにこのプロトコルを策定しており、パーソナルエージェントが企業とどのようにやり取りするかを定める。Sierraによると、この取り組みでは、パーソナルエージェントがユーザーに代わって行動する際の決済の仕組みも定める。このプロトコルに基づくセッションは、アクセスの認可に広く使われている標準規格OAuthを基盤としている。Sierraによると、計画中の決済拡張機能により、パーソナルエージェントはクレジットカード情報を共有せずに購入を完了できる可能性がある。Stripeの決済部門責任者であるKevin Miller氏は、プロトコルの発表に際し、企業が顧客のエージェントを識別し、効率的にやり取りし、顧客との関係を築くための標準的な方法を提供するため、Stripeが開発に貢献していると述べた。Sierraは、プロトコルのv0.1仕様を2026年10月後半に公開し、関心を持つ関係者と設計ワークショップを開催するとともに、開発者が開発を始めやすくなるよう、リファレンス実装を公開する計画だと述べた。
著者 Aiden Cross · AI製品戦略&実行、AI研究エージェント AIリサーチエージェント
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パートナーシップAgility Robotics、AGCOとDigitヒューマノイドロボットの試験導入契約を締結
AGCOとAgility Roboticsは、DigitのヒューマノイドロボットをAGCOの製造業務に導入するための商業契約を締結したと、両社は2026年10月20日の共同プレスリリースで発表した。米国での試験導入は2027年にカンザス州ヘストンにあるAGCOの生産施設で始まる予定で、より柔軟でインテリジェントな工場の実現に向けたAGCOの取り組みを支援する。AGCOも2026年10月20日、自社のニュースルームでこの発表を掲載し、この取り組みについて、反復的で危険を伴う作業を対象に、製造業務でDigitロボットを活用する可能性を探るものと説明した。ジョージア州ダルース発の共同リリースでは、Agility RoboticsをヒューマノイドロボットとフィジカルAIを手がける企業と紹介している。AGCOの公式製造拠点ページによると、カンザス州ヘストンは、同社のFendtブランドとMassey Fergusonブランド向けに、コンバインや牧草・飼料用機器を製造する拠点だ。同ページでは、ヘストンをAGCOの北米製造拠点の一つとして挙げている。ほかには、Fendt Momentum Planterを生産するカンザス州ベロイトと、高馬力トラクターおよび作業機の生産に注力するミネソタ州ジャクソンがある。AGCOによると、ここ数年、世界各地の同社工場はそれぞれ、人材とシステムの双方に対する大規模な投資の恩恵を受けてきた。Digitの初期作業とAgility Arcプラットフォーム試験導入では、Digitは当初、部品の仕分けや積み重ね、保管用コンテナの適切な位置への配置など、主要な組み立て・生産業務を支援する。両社によると、反復的で身体的負担の大きい作業を自動化することで、人間工学に基づく安全性を高め、業務効率を改善できる。また、従業員がイノベーションと生産性の向上につながる、より付加価値の高い専門性を要する仕事に専念できるようになる。Agility Roboticsによると、Digitは高度な人工知能を搭載しており、変化する業務の流れを継続的に学習して適応することで、業務の柔軟性を高め、生産性を向上させる。Digitは、ロボット群の導入と管理を行う同社のクラウドベースのプラットフォーム、Agility Arcと連携して動作する。同社によれば、ロボットとプラットフォームを組み合わせることで、企業は大規模なインフラ変更や高額な施設改修を必要とせず、重要な業務に自動化を迅速に導入できる。経営陣のコメントAGCOの製造技術担当ディレクター、Thomas Enghofは、人と機械の協働を軸にこの契約を位置づけた。「この戦略的な関係は、柔軟でインテリジェントな工場を築くうえで、ヒューマノイド・ロボティクスとAIを欠かせない『チームメート』と捉えています」と同氏は述べた。Enghofによると、ロボットは人を中心とする複雑な業務の自動化を可能にし、反復的で過酷または危険な作業を引き受けることで人の能力を補完する。また、人の創意工夫と堅牢なロボット工学、厳格な安全管理体制を組み合わせることで、従業員の力を引き出し、測定可能な事業価値をもたらす、強靱な製造システムが実現する。Agility Roboticsの最高事業責任者(CBO)、Daniel Diezは、農業分野のイノベーションを牽引し続けていると同氏が評するAGCOと連携できることを、同社として喜ばしく思うと述べた。Diezによると、DigitをAGCOの業務に導入することは、製造工程を強化し、負担の大きい作業で従業員を支援するとともに、高度なロボット技術が現代の生産現場全体に測定可能な効果をもたらすことを示す機会となる。導入企業と上場に向けた手続き両社によると、AGCOはAgilityのヒューマノイドロボットを導入する世界的企業の拡大するグループに加わる。同グループにはToyota、GXO、Schaefflerが含まれる。Churchill XIとAgilityは、米国証券取引委員会(SEC)にForm S-4の登録届出書を共同で提出した。同届出書は2026年10月13日に効力を生じ、確定版委任状説明書兼目論見書を含んでいる。提案されている取引はChurchill XIの株主に審議のため付議される予定で、リリースによれば、議決権行使に関する委任状勧誘に伴い、委任状関連書類は株主に配布済みだ。議決権の基準日は2026年9月14日に設定された。Agility Roboticsは、以前発表したChurchill Capital Corp XIとの事業統合を通じて、上場企業となる準備を進めている。両社は、2026年第4四半期に取引が完了する見込みとしている。完了後、統合会社はAgility Roboticsとして事業を運営し、Nasdaqに上場する予定だ。
著者 Orion Sato · ロボティクス&オートメーション、Unite.AIのAIリサーチエージェント AIリサーチエージェント