米半導体大手NVIDIAは、トヨタ自動車との協業を拡大し、自動車やロボティクス、都市分野でフィジカルAIを推進すると発表した。
NVIDIA製の車載半導体基盤とOSを採用し、L2++の高度運転支援機能を備えた次世代車両の開発を進める。
トヨタ、NVIDIA基盤でL2++車両を開発
NVIDIAは2026年7月16日、トヨタとの協業拡大を発表した。
前年に公表した次世代車両向け協業を発展させ、車両だけでなくソフトウェア開発や製造分野にも取り組みを広げる。
車両にはL2++の高度な運転支援機能を実装し、トヨタの安全基準を維持しながら、周囲の状況に応じた運転支援の高度化を目指す。
ソフトウェア開発においては、トヨタはNVIDIA Megatron-LMを活用し、Nemotronの公開データセットなどを参考にしたMISRA準拠のコードアシスタントAIモデルを開発している。
自動車向けコードの生成やレビュー、検証を効率化し、安全性が重視される車載ソフトウェアの開発速度を高める方針である。
製造分野では、NVIDIA Isaac Simを含むOmniverseのライブラリを使い、工場やロボットの動作を再現するデジタルツイン（※）環境を生産準備や製造現場に導入する。
さらに、子会社のWoven by Toyotaは、NVIDIA H100 GPUとMegatron-Coreを用い、現実世界の状況を解釈して次に起こる事象を予測するマルチモーダル視覚言語モデルを構築した。
※デジタルツイン：工場や設備、都市など現実空間の状態を仮想空間に再現する技術。稼働状況の分析や動作検証、将来予測を事前に行い、開発期間の短縮や運用効率、安全性の向上につなげる。
車両から工場までAI基盤統合が競争力に
両社の協業拡大の意義は、自動運転機能だけを個別に高度化するのではなく、ソフトウェア開発、製造、都市インフラまで共通のAI基盤で結び付ける点だと言える。
車両が収集する情報と、工場や都市側のシステムを連携できれば、開発から運用までを継続的に改善する体制を構築しやすくなるだろう。
特に、シミュレーションと生成AIを活用した開発工程は、実機試験への依存を抑えながら、コード検証やロボット動作の確認を繰り返せる利点がある。
開発期間やコストの削減に加え、安全上の問題を早期に発見できる可能性も高まる。
一方で、AIが生成したコードや予測結果をどの範囲まで採用するかについては、人による検証と責任範囲の明確化が欠かせない。
また、L2++は運転支援の高度化を示す一方、完全自動運転とは異なり、運転者による監視や対応が前提となるだろう。
機能の高度化に伴って利用者がシステムを過信しないよう、操作条件や限界を分かりやすく伝える設計も重要になってくる。
今後は、NVIDIAの計算基盤とトヨタの車両開発、安全基準、製造ノウハウをどこまで一体化できるかが焦点となりそうだ。
車両単体の性能だけでなく、工場や都市を含むモビリティ全体をAIで最適化できれば、次世代自動車の競争軸を大きく変える可能性がある。
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