NVIDIAのAgentic AI Day Japan 2026に参加
どうも、しぶちょーです。ものづくりの視点は、産業機関の現役エンジニアである私、しぶちょーが、ものづくりに関するトピックを独自の視点で解説する番組です。
今日はですね、昨日、昨日というかこれが放送されているときは、おとといですね、えっと10月、じゃなかった、11月10日に、とあるイベントに参加してきました。
それがですね、NVIDIAさん主催のAgentic AI Day Japan 2026というね、イベントでございますけども、これにですね、実は呼んでいただきまして、あのインフルエンサーわけですね、
ちょっと物々しいわけで参加してきました。
これ招待制のイベントなんで、一般でこう申し込むってことができないようなイベントなんですけど、非常にありがたいことにですね、これ数ヶ月前も実はちょっとNVIDIAさんのイベント呼んでもらったんです
けど、
それと同じ流れですね、東京のででっかいホテルでまたね、これイベントやってましてね、そこに呼んでいただきました。今回このイベントに参加してきましたので、そのレポートをですね、ちょっと詳しい細かい内容は
ちょっとブログの方に書きましたので、そっち読んでいただければなと思うんですけども、
ちょっとざっくりですね、どんな感じのイベントだったかっていうのを、こうやってお伝えできればなと思います。それでは早速いきましょう。
冒頭でも言ったんですけど参加したのは、Agentic AI Day Japan 2026というNVIDIAさんのイベントでございます。会場はね、The Prince Park Tower
Tokyoというね、これまた立派なホテルみたいなところで開かれておりましたと。
招待制のクローズドのイベントで、今回インフルエンサーワークというところでね、呼んでいただきまして、さっきも言ったけど7月にですね、ビルドアクロー東京ってイベントがあって、それに続いてですね、またN
VIDIAさんから声かけていただいたという感じですね、本当にありがとうございますと。
このイベントのテーマはAIアジェントですね。単に言ったことに答えるだけじゃなくて、自律的にいろんなもの、いろんな道具を使いながら作業を進めていくことができるよね、みたいな、そういうAIなんですけど、
基本的にはそういうAIアジェントを使ってNVIDIAさんが持っている技術であったりソフトウェアを動かしてみましょう、みたいな、そういうものが結構展示されておりましたと。
前回もそうだったんですけど、基本的にはセミナー、公演と、あとその展示というのが2つセットになっておりますと。で、セミナーの方ではいろんな会社の有志議長たちが、そのAIについて技術とかパネルディスカッ
ションを行うみたいなセッションがあって、もう一つはですね、展示エリア、ビルドアクローっていうのがあってですね、そこではそのNVIDIAさんのAIアジェントを使ったいろんなデモみたいなものが展示されて
ますよ、という感じでございました。
で、今回はね、実はセミナーも参加できたんですよ。前回7月のイベントの時は、実はそのビルドアクローっていうその展示ブースしか見れなくて、その後にですね、ジェンソンファンが来てね、うわーってなった、
そんなイベントではあったんですけど、今回はね、一個丸々公演が聞けたんですごく面白かったですね。
その後にビルドアクローっていう展示ブースに行って、いろいろ説明を受けてきました。また贅沢なことにね、インフルエンサー枠、自分で自分のことインフルエンサーって言いたくないタッチなんですけど、一応その枠で
参加させてもらっているので、結構ビップタイムなんですよ。
ちゃんとNVIDIAの人がついてくれて、ちょっとこの人インフルエンサーなんで優先的に説明してくださいって言って、横から入ってて説明を受けれるみたいな。そんなことをしていただいたもんですから、いやこれは
ちゃんと記事書かなきゃいけないなと思って、一生懸命記事を書きました。リンクは概要欄に貼っておきますので、是非ともそれを見ていただきたいんですけども。
詳細はこの後のチャプターで紹介するんですけど、面白かったですね。すごくね。7月の時のビルドアクローっていうイベントも、これは面白い組み合わせだなと思ったんですけど、ちょっとこのAIエージェント、N
EMOクローっていうNVIDIA版オープンクローみたいなやつがあって、それを使うっていうことが主体となっていて、
ソリューションはちょっとおまけですよねみたいなものも若干ありはしたんですよ。そういう雰囲気みたいな。あくまでもこうなんかいろいろ操作できるんですよ。AIエージェントでみたいな部分があったんですけど、
今回はかなり実際の課題とか、NVIDIAさんのソフトウェアを使う上とか、あとは製造業に取り入れる上に、上でこういうことができるといいよねみたいなコンセプトが結構しっかりしていて、パッと見た時にめちゃ
くちゃわかりやすかったですね。全部の展示が。
AIエージェントのコスト最適化と小型モデル
さらにブラッシュアップしてきてるなという感じでございますよ。さすがNVIDIAさんでございますね。で、あの唯一聞いたセッションが、セッションすごくいっぱいあったんですけど、ちょっとどうしても到着時間
が遅れてしまって1個しか見れなかったんだけど、私が見たのはですね、エージェントコスト最適化の実践とNVIDIA NEMO Readyによるエージェントの観測と軽量LLMの学習。めちゃくちゃ本格的という
か渋いタイトルですよね。
前半はNVIDIAの方が自社の製品とかこういう技術がありますよっていうのを紹介して、後半はNECの方が実践のファインチューニングをしたよみたいな、そういう事例を話すみたいな、そんなセッションでしたね。
いろいろ私も知らないNVIDIAさんのアイテムがいっぱい出てきて、例えばNEMO Helixっていうエージェントを安全に鍛えていく基盤みたいなものが公開されていたりとか、あとはNEMO Ready
っていうエージェントの行動を管理するドライブレコーダーみたいなやつが出てたりとか、
とにかく今あるそのAIエージェントとか今公開されているモデルみたいなものをいかにして制御していくとか、あとは効率的に使っていくかみたいなところの周りの基盤っていうの結構出ていてですね、私も全然そう
いうものをあまりしっかり見てなかったので、これはすごく面白いなと思いましたね。
その中でこのNECさんの事例としては、小さいモデルを知識上流みたいな形でファインチューニングすることによって、大きいモデルを動かすよりもコストを安くかつ同等に賢くみたいなね、そうすることによってやっぱ
りそのAIエージェントを使っていく上でのコストとかがどんどん下がっていくよねみたいな、
小さくても賢いモデル、ちゃんとそうやって特化させて学習させたモデルを使っていきましょうねみたいな、企業で使うときはやっぱりどうしてもエージェントコストっていうのが気になりますから、そういう最適な学習を
したものを使っていきましょうみたいな、そういう話をされていたんですけど、やっぱりこうかなり現実路線ですよね。
実際この我々フェイブル5.2が出た!どんどん回せ!ってさ、そのSNSではわちゃわちゃ騒いでますけども、実際じゃあそれをずっと回し続ける体力がある人がどれだけいるかっていう話で、個人でAIを使っている
人は当然できるんですけど、企業でそれを社員に全員やらせようと思ったら、全然追いついていかないわけですよね、コスト的にね。
実際このフェイブル5.2とかね、昨日出ましたけど、そういう高価なモデルを使うよりも、そのタスクに合った最適な大きさのモデルっていうのをちゃんとチョイスして使っていくのがベストなんですよね。だからその
タスクに合うように小さいモデルを賢くするっていう方法もあるし、
あとですね、ネモスイッチアドっていうツールもあって、これは何かっていうと、最初に入ってきたタスクに対して難易度を振り分けて、このタスクだったらこいつが答えられるよねみたいな感じで、適切なモデルに配布
するみたいな、そういうモデルもあるみたいで、
かなりね、いろいろとエージェントを構築していく、AIを構築していくような、その周り、本体もありますけどね、もう含めてNVIDIAさんっていうのはすごい公開してるんだなって思って、あんまり正直さ、自分
も触れるものじゃないから、触れはなくはないですね。
クラウドの基盤からNVIDIAのそういうサービス触れたりするんですけど、あんまり触れてこなかった部分だったんで、すごくね、こう関心を惹かれるというか興味を惹かれるものがいっぱいありましたね。
Omniverseを自然言語で操作する展示
ここからですね、ビルドアクローっていう実際の展示ですね、の説明をしていきますけども、基本的にはですね、DGXパークっていうですね、非常にハイスペックなコンピューターがあって、その中でローカルで
AIエージェントを起動させながら、自社のいろんなツールを動かしていくよっていう展示ではあるんですけど、
1個目がオムニバースっていう、そういうソフトがあるんですけど、これすごい有名ですよね。製造業文脈でもよく名前を聞くんですけど、その3D空間を作ってですね、それでいろいろなものをシミュレーションする
っていうソフトではあるんですけど、
これのその3D空間の構築に対して、このネモクローを使って、AIエージェント経由でいろいろ構築していきますよみたいなデモがありましたと。
オムニバースってね、デジタルツインで、工場をデジタル空間上に作ってですね、それと現実をリンクさせましょうみたいなことでよく使われたりするんですけど、やっぱりですね、どうしても難しいんですよね、3D
モデルのこの構築っていうのが。
いろんな設定を自分でやっていかなきゃいけないし、そのソフトを使うための勉強っていうのはすごくいるんですよ。
そこにそのルールを分かったAIエージェントがいることによって、ちょっと言葉で指示するだけでいろんなモデルが作れるみたいな、そんなデモでしたね。
基本的にはアセットって言ってあらかじめ用意されている3Dモデルがあったりするんですけど、それを呼び出すと。
例えばフォークリフトを置いて、棚を置いてって言ったらポンポンってね、すぐその空間上に置かれたりとか、
あとはその点群データって言って3Dスキャンをするんですよね。
で実際のものを測って集めたデータ、それを点群って言ってスキャンするための装置から距離を測ってですね、
ここにこういうものがあるのよっていうのを全部点で表すっていう、それは点群データって言うんですけど、
その点群データを1回その空間に取り込んで、さらにこの物理シミュレーションができるようなメッシュをその中に切るみたいな、
っていうのを全部AIエージェントに言葉で指示していくことによってできるみたいなデモもありましたね。
実際なんか弾みたいなやつを空間に用意して、重力があるから弾を落とすってことができるんだよね。
落とした時にその点群データをメッシュ化したものに当たると、ちゃんと弾け飛ぶみたいな。
弾け飛ぶというかちゃんとそこに引っかかって落ちていくよみたいなね。
物理的にちゃんと塊になりましたよみたいなデモがあったりとかして、
実際そういう物理シミュレーションをやるためだけにいろんな設定をしなければならないんですけど、
それがやっぱ簡単なプロンプトでAIエージェントで、かなり曖昧なそのプロンプトでもしっかり作業してくれるよみたいなものが出てましたね。
オムニバースを操作するとか、NVIDIAさんのツールを操作するためのスキルっていうのも全部NVIDIAが作って公開してるんですよ。
かなり自社の製品をAIと信用性が高いようにいろんなものを出してるということで、かなり使いやすそうでしたね。
もともとオムニバースなんて聞いたことはあるけど、自分が触れる代物じゃないんだなみたいな感じでしたけど、
こんな簡単にモデル構築できるのであれば、簡単なデモとかだったらワンチャン俺でも作れるんじゃねって思うぐらいには、
すごくいろいろ触りやすそうにはなってましたね。実際やったらめっちゃ難しいと思うんですけど、
それでもかなりAIっていうのがそういうツールの触るハードルを下げてるかなという感じでございました。
ミニチュアの家で見る製造業向けデジタルツイン
あとはこれもオムニバースをうまく使った展示で、シルバニアファミリーの家みたいなやつが置いてあって、
それが完全にデジタルツインが組まれてましたね。それは声で操作するっていうデモで、
カーテン開けてとか、ちょっと温度が暑いよっていうとファンが回るみたいな、
そういうのをLLMで判断させて制御しますよみたいな、それはまあまあできるかなっていう感じなんですけど、
実際カーテンが開く閉まるとかドアが開く閉まるみたいなその状態を3D空間と連動させながら、
実際そのデジタル空間でも現実の世界で起こった制御と同じものがシミュレーションできてますよねみたいな、
そういう展示でしたね。それを完全ローカルでそのDGXパーク使ってやってますよと。
でなんでそのシルバニアファミリーの家みたいなのでこのおもちゃみたいなやつでやってるのかっていうと、
結局それって繋がってるものが大きくなったら工場だしみたいなね。
実際のちっちゃいモデルハウスっていうかシルバニアファミリーの家みたいなものでやってるんだけど、
使ってる技術スタックとしては別にそれそのままその製造業の工場に展開できるようなものなんですよね。
ちょっと電源の容量とか上がるんだけどそのままの技術を工場に展開した時に、
じゃあ工場もこういう形でまるまるですねそのパソコンの中でシミュレーションできますよねみたいな、
そういうためのデモだったんですけど結構ねやっぱミニチュアの家っていうテーマがわかりやすくて、
まさにこれデジタルツインですよねっていうのはね、代表的なそんな展示だったんじゃないかなと思います。
LLMに関しては声で反応していろいろ操作させますよっていうので、
実際工場を声で操作するかどうかはちょっと置いといてもすごく面白い展示でございました。
これもブログに細かく書いてありますのでぜひとも読んでください。
Mnemo Switch Yardによるモデル振り分け
これはエヌビディアさんとマクニガさんっていう会社のコラボ展示だったんですけど、
もう1個あったのがクラスメゾットさんっていう会社とエヌビディアさんのコラボ展示で、
さっきチラッとね紹介したんだけど、
ネモスイッチアードっていうですね、モデルの振り分けの仕組みがあるんですけど、
それのデモをなんかやってましたね。
それはさっきも言ったけど、すごい難しいタスクが振られてきたら頭の良いモデルに投げるし、
簡単なタスクだったら簡単なタスクしかこなせないやつに振り分けるみたいな、
そういう分配機の役割をこなしてくれることで、
一番強いモデルでずっと動かすよりも最終的にコスト安くなるよねみたいな、
そういうデモでしたね。
例えばスラックからおはようって送ると、
そのおはようを返すやつはおはように誰でも返せるから一番弱いモデルというか、
安いモデルがおはようって返してくれますみたいな、
その表からわかんないんだけどね裏でそう動いていると。
例えばちょっと難しいこと事業戦略を考えてとかっていきなり送ると、
その強いモデルが呼び出されてちゃんと事業戦略を答えてくれるみたいな、
そういうジャッジをするっていうのがこのMnemo Switch Yardというモデルのようでして、
そのいろいろ難易度は学習していきながら、
その最適なものを選べるようになっていくというものらしいです。
これ実はめっちゃ大事だよねってすごく思いますね。
何でもちょっとなんかさ、
いやこれ万が一頼んでうまくできなかったからあれだからちょっと強いモデル頼んじゃうみたいな、
やりがちですよね。
そこでやっぱこのタスクだったらこいつだよねっていうのを振り分けてくれるやつがいるだけでも、
だいぶありがたいですよね。
相当ね、やっぱね、チリも積もればじゃないですけどコストはね安くなるみたいです。
実際にこうさっき言ったけど会社とかでAIエージェントを使っていくとかAIを使っていく上では、
こういう仕組みってねやっぱ欠かせないなとすごく思いましたね。
安宅和人氏との交流とDGX Sparkの貸与
という感じでかなりツラツラ喋ってきちゃいましたけど、
そんなAIのイベントですね。
Agentic AI Day JapanというNVIDIAさんのイベントに今回は参加させていただきましたという、
自慢話でございましたね。
非常にね、勉強になったし色々触りたいなっていう気持ちにさせてくれる良いイベントでございました。
このイベント、さっきも言ったけどインフルエンサー枠で呼ばれたんだけど、
もう一人ですね、そういう同じ枠で招待されている方がいてですね、
ちょっとご挨拶させていただいたんですけど、
あたか先生という方とお会いしましたと。
慶応技術大学の環境情報学部で今は教授をやられている方なんですけど、
あのね、私正直すごい申し訳ないんですけど存じ上げなかったんですよ。
存じ上げなくて、でもめちゃくちゃすごい人なんだろうなと思ったんですけど、
ちょっと名刺交換させてもらって色々ご挨拶して、
どんなことしてるんですかみたいな話をちょっとしたんですけど、
後から調べたらとんでもない人でめちゃくちゃすごい人でしたね。
あのさ、ベストセラーの自己啓発本の
イシューから始めよって本があるんですけど、
これ私もね読んで好きな本なんですけど、
その著者の方でしたね。
本当にびっくりしましたね。
あーと声が出ました。
えー、あーって。
その時に知ってればですね、本の一冊でも買っていってサインもらったんですけども、
後から、あの本の著者かと思って。
別にその本だけじゃなくて、色んな本出してたりとか、
色んな活動とかね、色んな功績を残されてる方でとんでもない方でしたね。
その人と私っていう、その2枠だったんですよ。
インフルエンサー招待枠みたいなやつがその2枠だったらしくてですね。
テーマは上と下ですよね。
すごい上流の人と、すごいボトムで頑張ってる人みたいなね。
というので、ちょっと上下から攻めていくみたいな、
そういう招待枠の傍らを担わせていただいた、非常にありがたいお話でございました。
あとね、これもすごい嬉しいことがあってですね。
ダメ元でNVIDIAさんにですね、
ちょっと僕も色々構築したりとかローカルで色々やりたいんで、
DGXパークちょっと貸してもらえませんかねとお願いしたんですね。
2つ返事でOKが出まして。
今ですね、我が家にあのDGXパーク、どんぶら子どんぶら子と向かっているということなんですよ。
まあ、もらえるわけじゃなくてね。
1月末ぐらいまでちょっと貸してもらえるらしいので、
いやー嬉しいですね。
それでちょっとローカルLLMとか、NVIDIAさんのですね、
公開されているそのAI周りのソフトを含めて色々ちょっと試していって、
ブログとか書いていこうかなと思ってる次第でございますんでね。
私の発信のレベルもどんどん上がっていくと。
いやー行って良かったな本当にというイベントでございました。
あとNVIDIA靴下とですね、NVIDIA帽子を頂きました。
前回NVIDIAカバン頂いてるんで、
どんどんですね、全身NVIDIAマンに近づいてきたかなという感じなんで、
次行ったらジャケット、次行ったらシャツ、次行ったらパンツ、ズボンってね、
どんどんどんどんそのディアグスティに的に増えていくんじゃないかなというのを期待して、
次回もまた誘って頂ければと思っておりますのでよろしくお願い致します。
ということですね。
リスナーのハッカソン参加についてコメント
はい、じゃあちょっとコメント返し行きましょうか。
えーっと、シャープ842AIの回答に付箋を貼るツール作ったように頂いたコメントです。
あ、これね、あれだったね、まだそのツール公開してないですね。
またちょっと今週中には公開できると思うんでね、またお知らせさせて頂きます。
りゅうたんさんありがとうございます。
えーっと渋ジョウさんおはようございます。
ハッカソンは日曜日無事に投稿しました。
本日10月10日は13時にファイナル発表です。
久しぶりに全力でやったので充実感に満たされています。
渋ジョウさんのことも動画の最後のエンドロールに入れたのでどこかで動画配信しますね。
ありがとうございます。
ものづくりの視点代表として応援よろしくお願いします。
今度みんなで一つのアプリ作っても面白そうですね。
コンテスト参加してもらえれば、開催してもらえれば参加しますということで。
ありがとうございます。
続報がありましたね。
残念ながらファイナルに残ることはできませんでした。
また次回挑戦致しますということでありがとうございます。
いや、でも5000分の200残ってますからね。
もうその時点で決勝進出みたいな感じなので、そこはまた誇っていいかなと思います。
なかなかファイナルは難しいですよね。
でもハッカソンって審査はあるにせよ、そこに向かって短期間でものを作るっていう経験自体が非常に重要なので。
戦い抜いたリュウタンさん。
たぶん徹夜も時差ない覚悟で実際に手伝いをしたんじゃないかなと思いますけどですね。
リスナーさんがこんなに頑張ってね、いろいろチャレンジをしてですね。
かつものづくりの視点のですね、このクレジットも入れてくれたということで、私は誇りに思います。
いいですね。
ものづくりの視点とか、私のリスナー向けのハッカソンみたいなやつやってもいいなって思いました。
ちょっとね、まだ具体的な話は実はできないんですけど。
何がしのアンバサダーにはなんかなりそうな雰囲気が漂ってきたような、来てないような、みたいな状況なんですよ実は。
ちょっとあんまりはっきり言えないんですけど。
なんでそれがちょっとね、GO!ってなったらですね、そういうイベントをいろいろやりたいなと思っておりますんで。
ぜひともですね、楽しみにしておいてください。
ありがとうございます。
続きまして、シャープ828。
オープンAIのイベント行ってきたようにいただいたコメントです。
長谷川さん、ありがとうございます。
日本が世界の国の中でもAI使わまくってるっていうのが意外でした。
日本は01が苦手だけど、100が得意と言われていますが、その機質が出ているのかもですね。
ということで、ありがとうございます。
まあその機質も出ているだろうけど、ちょっとネガティブな話をすると、人の顔色を伺う機質とか、
右向け右、左向け左の、そういう雰囲気はあるし、ある意味でこのミーハーというか、結構日本史上をベンチマークにしようぜみたいな、
そういうアイテムとか結構ありますよね。いろんな分野で。
なんで、ミーハーなんて思いますね。結構ね。
ある意味そういう国に生まれて、いろんな技術に触れられているっていうのは、すごく幸せだなって思いますね。
ということで、ありがとうございます。
というわけで、今回はここまでとさせていただきます。
私は、支部長技術研究所という技術ブログを運営しています。
また、Xで毎日役立つ技術情報の発信を行っておりますので、よろしくお願いいたします。
ポットキャストモンスクリのラジオの方も、毎週土曜日中日で配信中です。
ポットキャスト落ち着きのラジオ、毎週火曜日金曜日中日で配信中です。
こちらもぜひとも聞いてください。
またですね、おもしろニクスラボというリスナー向けコミュニティも運営しております。
LINEのオープンチャットもやってます。よろしくお願いいたします。
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いつもの配信ではしないようなツッコミの足を、毎週水曜日日曜日中日で配信中です。
こちらもぜひとも聞いてください。
月額500円となっておりますけどね、私のこと応援していただけるよという方登録いただけると嬉しいです。よろしくお願いいたします。
というわけで今回はここまで。
以上、渋長でした。
ではでは。
