イントロダクション：チャットボットの次へ、物理世界で動くAIの夜明け
マーケティング担当者の皆さん、AIと聞くと何を思い浮かべますか？おそらく、ブログ記事を生成したり、広告コピーを提案したりするChatGPTのような「言語生成AI」ではないでしょうか。これまでAIは、私たちの「言葉」や「画像」の世界でアシスタントとして活躍してきました。しかし今、AIの世界では静かながらも巨大な地殻変動が起きています。それは、AIがデジタルの世界を飛び出し、物理的な世界で「行動」を始めるという革命です。
棚に商品を並べるロボット、店舗で顧客を案内するアバター、あるいは複雑な製造ラインを自律的に管理するシステム。これらはもはやSF映画の話ではありません。そして、この革命の中心で壮大な構想を描いているのが、GPU（画像処理半導体）の巨人、NVIDIAです。
NVIDIAの戦略の核心は、非常にシンプルかつ大胆です。それは、現実世界と寸分違わぬ「仮想空間（デジタルツイン）」を創り出し、その中でAIエージェントに物理法則を徹底的に学ばせるというもの。危険でコストのかかる現実世界での試行錯誤を、完全にシミュレーションされた安全なデジタル空間で何百万回も繰り返させるのです。
この記事では、NVIDIAが描くAIエージェント戦略の全貌を解き明かします。そして、この仮想空間での物理学習が、マーケティングという領域にどのような新しい地平を切り拓くのかを、具体的な応用例と共に探っていきます。これは単なる技術解説ではありません。顧客体験のシミュレーション、超パーソナライズされた広告制作、そして物理空間とデジタル空間が融合した新たなブランド体験の創出など、マーケターが未来に備えるための戦略的な羅針盤となるはずです。
AIワークフォースの進化：自律的に思考し行動する「エージェントAI」とは？
NVIDIAの戦略を理解するためには、まずAIの進化における重要な概念、「エージェントAI（Agentic AI）」について知る必要があります。これは、従来のAIが「指示待ち」のツールだったのに対し、自ら「考え、計画し、行動する」主体へと進化するパラダイムシフトを指します。
AIエージェントとは何か？
AIエージェントとは、一言で言えば「自律的に目標を達成するシステム」のことです。従来のプログラムが決められたスクリプトを実行するだけだったのに対し、AIエージェントは環境を認識し、状況に応じて意思決定を行い、目標達成のために行動を起こします。
これを人間のプロジェクトマネージャーに例えてみましょう。プロジェクトマネージャーは、ただ指示された作業をこなすだけではありません。目標（例：新製品のローンチ）を達成するために、以下の能力を駆使します。
- 計画（Planning）：目標を小さなタスクに分解し、実行計画を立てる。
- 記憶（Memory）：過去のプロジェクトの成功や失敗を記憶し、次の計画に活かす。
- ツール活用（Tool Use）：プロジェクト管理ソフトやコミュニケーションツールなど、外部の道具を使いこなす。
- 自己省察（Self-reflection）：計画の進捗を評価し、問題があれば軌道修正する。
AIエージェントは、まさにこれらの能力をAIとして実装したものです。私たちはコンピュータに「これを実行しろ」と指示するのではなく、「この目標を達成してくれ」と仕事を委任（デリゲーション）できるようになります。この「指示」から「委任」への変化こそが、AIエージェントの本質であり、マーケターの役割を「実行者」からAIエージェントを指揮する「戦略家」へと変えていく可能性を秘めています。
タスク特化型から汎用型へ
これまでのAIの多くは、チェスをしたり、画像を認識したりといった、特定のタスクに特化した「特化型AI」でした。しかし、NVIDIAが目指すのは、様々なタスクを学習し、応用できる「汎用型AI」、つまりジェネラリストです。その象徴が「Project GR00T」と名付けられた基盤モデルです。GR00Tは “Generalist Robot 00 Technology” の略で、特定の仕事だけでなく、多様な物理的タスクをこなせる汎用的な「頭脳」となることを目指しています。
「デジタルワーカー」の登場
AIエージェントは、人間チームと協働する新しい「デジタルワーカー」として捉えることができます。アナリストたちは、AIエージェント市場が今後急速に拡大し、企業のオペレーションを根底から変えると予測しています。マーケティング担当者にとって、これは単なる業務効率化ツールではありません。データ分析、コンテンツ制作、顧客対応など、様々な専門性を持つAIエージェントを組み合わせ、より高度で複雑なマーケティング戦略を実行する時代の到来を意味しているのです。
NVIDIAの壮大な戦略：フィジカルAIのための「宇宙」を創造する
NVIDIAが描く未来は、単一のAIモデルやソフトウェアを開発することではありません。それは、フィジカルAI（物理世界で活動するAI）を大規模に育成し、社会に実装するための、包括的な「生態系（エコシステム）」を構築するという壮大な戦略です。
analogy：ロボットのためのフライトシミュレーター
この戦略を理解する最も良い例えは、「ロボットのためのフライトシミュレーター」です。パイロットは、実際に飛行機を操縦する前に、何千時間もシミュレーターで訓練を積みます。天候の変化、エンジントラブルなど、現実では遭遇したくないあらゆる状況を安全な仮想空間で体験し、スキルを磨きます。NVIDIAがやろうとしていることは、まさにこれと同じです。物理的なロボットが現実の店舗で商品を一つ触る前に、仮想空間で何百万もの商品を掴み、何千ものシナリオを経験させるのです。
この戦略の根底には、ロボット工学における根本的な課題、すなわち「データ収集のボトルネック」を解決するという狙いがあります。AIの学習には膨大なデータが必要ですが、物理的なタスクに関するデータを現実世界で集めるのは、時間もコストもかかり、非常に危険です。例えば、ロボットに卵の割り方を学ばせるために、何百万個もの卵を実際に割らせることは非現実的です。
NVIDIAの答えは「合成データ（Synthetic Data）」です。現実世界と物理的に同等な仮想空間を作り出し、そこでAIに無限に近い経験を積ませることで、高品質な訓練データを大規模に生成するのです。これにより、これまで不可能だった規模と速度でフィジカルAIの「知能」をスケールさせることが可能になります。これこそが、NVIDIAのアプローチが持つ、技術的かつ経済的な優位性の源泉なのです。
この壮大なビジョンは、3つの技術的な柱によって支えられています。
- 環境の創造 (The Environment): 現実世界を忠実に再現したデジタルツインを構築するプラットフォーム「NVIDIA Omniverse」。
- 訓練の場 (The Training Ground): 物理法則をシミュレートし、AIが学習するためのエンジン「NVIDIA Isaac Sim」。
- AIの頭脳 (The Brain): その仮想環境の中で学習し、汎用的なスキルを身につける基盤モデル「Project GR00T」。
次章では、この3つの柱を一つずつ詳しく見ていきましょう。
3つの柱：NVIDIAのAIエージェント工場を解体する
NVIDIAの戦略は、互いに連携する3つの強力な技術プラットフォームによって成り立っています。これらを組み合わせることで、仮想空間でAIエージェントを効率的に開発・訓練する「工場」が生まれます。ここでは、その工場の主要な構成要素である「Omniverse」「Isaac Sim」「Project GR00T」を詳しく解説します。
第1の柱：NVIDIA Omniverse – 現実世界のデジタルツイン
Omniverseは、物理的に正確で、写真のようにリアルな3Dシミュレーション、すなわち「デジタルツイン」を作成・運用するための開発プラットフォームです。これは単なる3Dモデリングツールではありません。現実世界の工場、店舗、あるいは都市全体を丸ごと仮想空間にコピーし、リアルタイムのデータと同期させることができるのです。
Omniverseの核心技術は「OpenUSD (Universal Scene Description)」です。これはピクサー社が開発したオープンな3Dデータ記述言語で、いわば「3D世界のHTML」のようなものです。これにより、異なる3Dツールやソフトウェアで作成されたデータを一つのプラットフォーム上でシームレスに統合できます。マーケティングチーム、設計チーム、エンジニアリングチームが、それぞれ使い慣れたツールを使いながら、同じ仮想空間でリアルタイムに共同作業できるのです。実際に、BMWは工場の生産ラインの最適化に、Lowe’sは店舗レイアウトのシミュレーションにOmniverseを活用しています。
第2の柱：NVIDIA Isaac Sim – 物理ベースの訓練場
Omniverseが仮想世界の「舞台」だとすれば、Isaac Simはその舞台に「物理法則」を与えるシミュレーションエンジンです。Isaac SimはOmniverse上で動作し、重力、摩擦、物体の硬さや重さといった物理的な特性を非常に高い精度で再現します。これにより、仮想空間でのロボットの動きが、現実世界での動きとほぼ同じになります。これが、仮想空間での学習が現実世界で通用する「Sim-to-Real（シム・トゥ・リアル）」の鍵となります。
さらに、Isaac Simには「Isaac Lab」という、強化学習に特化した機能が含まれています。強化学習とは、AIが試行錯誤を繰り返しながら、より良い結果（報酬）を得られる行動を自ら学んでいく手法です。Isaac Labを使うことで、AIエージェントは仮想空間で何百万回ものタスク練習を高速に実行し、人間がプログラムするのが難しいような複雑で器用なスキルを獲得できます。
第3の柱：Project GR00T – 汎用的な「頭脳」
GR00Tは、この仮想世界で学習するAIエージェントの「頭脳」となる、汎用的な基盤モデルです。GR00Tの最大の特徴は「マルチモーダル」であることです。これは、テキストの命令だけでなく、ビデオ映像や人間の実際の動き（デモンストレーション）からも学習できることを意味します。つまり、GR00Tは「見て学ぶ」ことができるのです。
また、GR00Tは人間の認知プロセスを模倣した「デュアルシステム・アーキテクチャ」を採用しています。
- システム1（速い思考）：人間の反射神経のように、直感的で素早い動作を生成します。
- システム2（遅い思考）：周囲の状況や言語による指示を深く理解し、慎重に計画を立てます。
この2つのシステムが連携することで、ロボットはより人間らしく、状況に応じた柔軟で知的な行動をとることが可能になります。
NVIDIAのAIエージェントエコシステム：主要コンポーネントと機能
| コンポーネント | カテゴリ | AIエージェントにおける主要機能 |
|---|---|---|
| Project GR00T | AIモデル | 「頭脳」：物理的なスキルを学習し、マルチモーダルな命令を理解する汎用基盤モデル。 |
| Omniverse | 開発プラットフォーム | 「仮想世界」：現実世界の物理的に正確なデジタルツインを作成・運用する。 |
| Isaac Sim / Lab | シミュレーションエンジン | 「物理エンジン」：Omniverse内でリアルな物理法則とセンサーをシミュレートし、訓練環境を提供する。 |
| Jetson Thor | コンピュートハードウェア | 「搭載ブレイン」：訓練済みのAIモデルを物理的なロボット内部で実行する強力な小型コンピュータ。 |
| NIMs | デプロイメント | 「アプリストア」：複雑なAIモデルを標準APIで簡単に展開できるようにパッケージ化するマイクロサービス。 |
| Cosmos | データ生成 | 「世界ジェネレーター」：エージェントを大規模に訓練するための膨大な合成3D環境とデータを生成する。 |
これらのコンポーネントが緊密に連携することで、NVIDIAはAIエージェントの開発から訓練、そして実世界への展開までを一気通貫でサポートする、強力なプラットフォームを構築しています。競合他社が個別の要素（AIモデルやシミュレーションエンジンなど）を提供する中で、NVIDIAはAIエージェント開発の「生産スタジオ」そのものを提供しているのです。これが、NVIDIAのエコシステムの強みとなっています。
「Sim-to-Real」パイプライン：仮想訓練が現実のスキルを生み出す仕組み
NVIDIA戦略の真髄は、「Sim-to-Real」と呼ばれる、仮想空間での訓練を現実世界のスキルに直接変換するパイプラインにあります。これにより、AI開発は数年がかりの研究プロジェクトから、スケーラブルで再現可能なエンジニアリングプロセスへと変貌します。ここでは、ある小売店のデジタルツインで「棚に商品を陳列する」というタスクをAIロボットに学習させる例を通して、その具体的な流れをステップごとに見ていきましょう。
ステップ1：人間の動きをキャプチャし、模倣する (GR00T-Mimic)
まず、人間が数回だけ、実際に商品を棚に並べる作業を行います。このとき、XR（クロスリアリティ）デバイスなどを用いて、人間の腕や手の動きを精密にデータとしてキャプチャします。この「お手本」となるデータが、AIの学習の出発点となります。このプロセスは「GR00T-Mimic」と呼ばれ、少数のデモンストレーションからAIが動きの本質を模倣する第一歩です。
ステップ2：無数のバリエーションを仮想空間で生成する (GR00T-Gen & Cosmos)
次に、キャプチャした数回分の「お手本」データをもとに、シミュレーション内で何百万ものバリエーションを自動生成します。これが合成データ生成の力です。AIは、単一の動きを覚えるのではありません。照明が違う環境、商品の初期位置が少しずれている状況、棚の高さが異なる場合など、現実世界で起こりうるあらゆる変動パターンを仮想空間で体験します。このプロセスは「GR00T-Gen」や「Cosmos」といったツールが担い、AIの対応力（頑健性）を飛躍的に高めます。
ステップ3：強化学習でスキルを磨き上げる (Isaac Lab)
膨大なバリエーションのデータセットが準備できたら、いよいよGR00Tモデルが「Isaac Lab」内で本格的な訓練を開始します。AIは仮想空間で商品を掴もうとしては落とし、また掴もうとしてはぶつける、といった試行錯誤を何百万回も繰り返します。そして、うまく商品を陳列できたときには「報酬」が与えられ、その成功体験を通じて、より効率的で正確な動き方を自ら学習していきます。これにより、器用さ、障害物回避、問題解決能力といった高度なスキルが磨かれていきます。
ステップ4：訓練済みモデルを物理ハードウェアに展開する (Jetson Thor)
仮想空間での訓練が完了すると、最適化されたAIモデル（AIの「脳」）が完成します。このモデルを、「Jetson Thor」のような高性能かつコンパクトなコンピュータに搭載し、物理的なロボットの内部に組み込みます。シミュレーションの物理的な精度が非常に高いため、仮想空間で学習したスキルは、ほとんど調整することなく現実世界のロボットで再現できます。ロボットは初めて現実の棚を前にしても、まるでベテランのように商品を陳列することができるのです。
新たなマーケティングプレイブック：フィジカルAI時代の応用戦略
これまでの技術解説を踏まえ、マーケティング担当者にとって最も重要な問いに答えましょう。「このNVIDIAの戦略は、私たちの仕事に具体的にどう活かせるのか？」その答えは、マーケティングが「伝える」技術から、「シミュレーションし、システムを設計する」技術へと進化する可能性にあります。
デジタルツインで顧客体験をシミュレーションする
最も直接的な応用例は、小売業界です。マーケターはOmniverseを使い、自社の店舗の完全なデジタルツインを構築できます。そして、その仮想店舗内で、AIエージェントに何千人もの買い物客の行動をシミュレーションさせることが可能になります。
- レイアウト最適化： 新商品の棚はどこに置けば最も注目されるか？ レジ前の行列を緩和するにはどうすればよいか？ 様々なレイアウトを仮想空間でテストし、来店客の動線、滞在時間、購買転換率といった指標を基に、効果を事前に予測できます。これは、物理的な棚を一つも動かすことなく実施できる、究極のA/Bテストです。
- 屋外広告とイベント： スマートシティのデジタルツインを活用すれば、新しい屋外広告の視認性や、イベント開催時の人流をシミュレーションし、マーケティング施策の効果を最大化できます。
AIが生成するイマーシブな広告体験
Omniverseは、超リアルな3D製品モデルや広告コンテンツを大規模に制作するためのパイプラインとしても機能します。Coca-Colaのようなグローバルブランドは、すでにこのワークフローを活用し、各国の市場に合わせたブランドイメージを保ちつつ、従来の手法よりはるかに高速に広告ビジュアルを生成しています。
さらに、NVIDIAのVSS（Video Search and Summarization）ブループリントで構築された視覚AIエージェントを使えば、シミュレーション環境内で消費者が製品や広告にどのように視覚的にエンゲージするかを分析できます。これにより、「どのデザインが最も目を引くか」「どのパッケージが手に取られやすいか」といった、貴重なクリエイティブフィードバックをデータに基づいて得ることが可能になります。
次世代の顧客エンゲージメントとデジタルヒューマン
Project GR00Tの能力は、非常にリアルで対話能力の高いAIアバターやデジタルヒューマンの創出にも繋がります。仮想のショールームを想像してみてください。顧客はAIアバターと会話し、製品に関する質問をするだけでなく、そのAIアバターがリアルなシミュレーションの中で製品の物理的な特徴を実演してくれるのです。
将来的には、GR00Tを搭載したロボットが物理的な店舗で顧客サービスを担当するかもしれません。単なる情報キオスクを超え、商品を実際に手に取って見せたり、顧客を目的の場所まで案内したりといった、高度なアシスタンスを提供できるようになるでしょう。
物理世界のための予測分析
デジタルツイン内にAIエージェントを展開することで、これまで不可能だった物理世界の予測分析が可能になります。例えば、仮想店舗内のカメラ映像をAIに分析させ、混雑の発生を予測したり、レジ待ちの行列の長さを事前に把握したりすることができます。これにより、マーケターは問題が現実世界で発生する前に対策を講じ、常に最適な顧客体験を提供できるようになります。
マーケターの役割の変化：コミュニケーションからシステム設計へ
これらの応用例が示すのは、マーケターの役割の根本的な変化です。従来のマーケティングは、メッセージを作り、それを発信することが中心でした。しかしNVIDIAが提供するツール群は、マーケターが仮想の「システム（店舗やイベント）」を設計し、その中での相互作用を観察することを可能にします。求められるスキルは、もはやコピーライティングやメディアバイイングだけではありません。人間の行動を深く理解し、その行動を望ましい結果へと導くシステムを設計する能力が重要になります。これは、マーケターを「顧客体験の建築家」という、より戦略的でビジネスの中核を担う役割へと引き上げる大きなチャンスなのです。
戦略を支えるエコシステム：AI革命を加速させるための仕組み
NVIDIAの強みは、個々の技術力だけではありません。自社のプラットフォームを基盤として、開発者、パートナー企業、スタートアップから成る巨大なエコシステムを構築し、AIエージェント革命を社会全体で加速させようとしている点にあります。
NVIDIA NIM：AIモデルを「アプリ」のように手軽に
仮想工場で訓練された高度なAIモデルも、実際にアプリケーションに組み込めなければ意味がありません。そこで登場するのが「NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices)」です。
NIMは、複雑なAIモデルを、最適化された使いやすいコンテナ（パッケージ）として提供するサービスです。これをスマートフォンの「アプリストア」に例えると分かりやすいでしょう。私たちは、スマートフォンの複雑なハードウェアの仕組みを知らなくても、アプリをダウンロードするだけでその恩恵を受けられます。同様に、開発者はNIMを利用することで、AIモデルの専門家でなくても、標準的なAPIを数行呼び出すだけで、自社のアプリケーションに高度なAI機能を簡単に組み込むことができるのです。
パートナーネットワークの力
NVIDIAは、Omniverseを中心に広範なパートナーネットワークを構築しています。これには、AutodeskやSiemensのような大手ソフトウェア企業、DellやHPといったハードウェアメーカー、そしてAccentureやNTT DATAのようなシステムインテグレーターが含まれます。
このエコシステムは、マーケターにとって非常に重要です。なぜなら、AIエージェントを活用したソリューションを構築・導入するために必要なツールや専門知識が、NVIDIAの研究所だけでなく、世界中の多様な企業から提供されることを意味するからです。これにより、企業は自社の課題に最適なパートナーを選び、AI導入を現実的なものにできます。
NVIDIA Inceptionによるイノベーションの育成
NVIDIAは「Inceptionプログラム」を通じて、AI分野のスタートアップを積極的に支援しています。このプログラムは、将来有望な企業に技術支援やビジネス機会を提供し、NVIDIAプラットフォーム上で新しいアプリケーションが生まれる土壌を育んでいます。これは、NVIDIAのエコシステムが今後も成長し、革新的なソリューションが次々と登場することを示唆しており、市場の強い勢いを物語っています。
NVIDIAが実行しているのは、かつてのMicrosoftがWindowsで、AppleがiOSで成功したような、典型的なプラットフォーム戦略です。自社の技術を業界の「基盤」とし、その上で多くのプレイヤーが価値を創造する。このネットワーク効果により、プラットフォームの価値は雪だるま式に増大していきます。マーケターにとって、これは単一の製品に投資するのではなく、成長し続けるエコシステムに参加することを意味し、長期的な視点でのリスクを低減し、投資価値を高めることに繋がります。
未来への展望：エージェント時代に備えるマーケティングチームのスキルセット
AIエージェントの台頭は、マーケティングチームに新たなスキルとマインドセットを求めます。これは脅威ではなく、より戦略的で創造的な役割へと進化するチャンスです。今から準備すべき重要なスキルセットを見ていきましょう。
プロンプトエンジニアリングからゴール設定へ
これまではAIに的確な指示を出す「プロンプトエンジニアリング」が注目されてきました。しかしエージェントAIの時代には、さらに一歩進んだスキルが求められます。それは、複雑なビジネス目標を明確に定義し、それを達成可能なサブタスクに分解し、AIエージェントのチームに委任する「ゴール設定・デリゲーション能力」です。
データリテラシーからシミュレーションリテラシーへ
過去のデータを分析する能力に加え、これからは複雑なシミュレーションを設計し、その結果を解釈する能力が重要になります。重要なのは、データに基づいて「もし〜だったらどうなるか？」という質の高い問いを立て、仮想空間でその答えを探求する力です。
AIのためのクリエイティブディレクション
AIがコンテンツ生成やキャンペーン実行といった「How（どのように）」の部分を担うようになるにつれて、人間のマーケターの価値は「Why（なぜ）」と「What（何を）」にシフトします。つまり、戦略的なビジョン、ブランドのアイデンティティ、そしてAIを導く創造的なひらめきです。AIは強力な実行部隊ですが、その指揮官は人間でなければなりません。
倫理的な監督とガバナンス
自律的に行動するAIエージェントが企業の代理として活動する未来では、マーケターはAI倫理、データプライバシー、そして「人間がループに入る（Human-in-the-loop）」ガバナンスの重要性を深く理解する必要があります。AIの誤った判断がブランドの評判を傷つけることを防ぐため、倫理的な監督者としての役割が不可欠になります。
AI時代に最も価値あるヒューマンスキル
AIは技術的な実行タスクを自動化しますが、人間の持つメタスキル、すなわち戦略的思考、批判的思考、創造性、そして倫理観を代替することはできません。AIはブランドの「なぜ」を定義することはできないのです。したがって、マーケターの役割は、戦術的な実行者から、ブランドのAI活用を指揮する戦略的オーケストレーター、そして倫理的な守護者へと進化していきます。これは、AIに仕事を奪われるのではなく、AIを使いこなしてより高次元の価値を創造する、希望に満ちた未来像です。
まとめ：新たな地平は仮想と現実の間に広がる
本記事では、NVIDIAが推進するAIエージェント戦略の核心を解き明かしてきました。その戦略とは、現実世界を忠実に再現した仮想空間（デジタルツイン）を構築し、そこでAIに物理法則と現実世界のスキルを学習させるという、壮大な「Sim-to-Real」の構想です。
この戦略は、Omniverseという「仮想世界」、Isaac Simという「物理エンジン」、そしてProject GR00Tという「AIの頭脳」という3つの柱によって支えられています。これらが連携することで、AI開発のボトルネックであった物理データの収集問題を解決し、フィジカルAIの知能を飛躍的にスケールさせる強力なフィードバックループを生み出します。
この新たな地平で成功するためには、私たちマーケターも進化が必要です。戦術の実行者から、AIエージェントを率いる戦略家へ。データ分析者から、シミュレーションの設計者へ。そして何よりも、テクノロジーの進化をブランドの価値と倫理観に沿って導く、賢明な指揮官としての役割が求められています。仮想と現実が交差する未来のマーケティングは、すでに始まっています。
よくある質問（FAQ）
最も大きな違いは「自律性」と「行動力」です。従来のチャットボットは、ユーザーからの入力に対して決められたルールや学習データに基づいて「応答」する受動的なシステムです。一方、AIエージェントは、与えられた目標を達成するために、自ら計画を立て、必要な情報を収集し、外部のツールを使って「行動」することができます。つまり、対話するだけでなく、タスクを能動的に実行する能力を持っています。
当初はそうかもしれませんが、NVIDIAの戦略は技術の民主化を目指しています。NVIDIA NIMのようなマイクロサービスは、複雑なAIモデルを「アプリ」のように簡単に利用できる仕組みを提供します。また、多くのパートナー企業がNVIDIAのプラットフォーム上でソリューションを開発しているため、今後はより手頃な価格で、様々な規模の企業がデジタルツインやAIエージェントの技術を活用できるようになると予想されます。
デジタルツインとは、現実世界に存在する物理的なモノ（例えば、工場、店舗、エンジンなど）の「デジタルの双子」です。単なる3Dモデルとは異なり、現実世界のモノから送られてくるリアルタイムのデータ（温度、稼働状況など）と常に同期しているのが特徴です。これにより、仮想空間上で現実世界の状態を正確に把握し、シミュレーションを行って未来を予測したり、最適な運用方法を見つけ出したりすることが可能になります。
アナリストの予測では、AIエージェントが広く企業で採用されるのは今後3年から5年と見られています。しかし、デジタルツインを活用したコンテンツ制作や、小規模なシミュレーションはすでに始まっています。特に、3D広告やバーチャルショールームといった分野では、すでにこの技術の片鱗を見ることができます。今から基本的な概念を理解し、関連ツールに触れておくことが、将来の大きなアドバンテージに繋がるでしょう。
「戦略的思考力」と「課題設定能力」です。AIが「どのように実行するか」を担うようになるため、人間には「何を、なぜ実行するのか」という、より上流の思考が求められます。ビジネス上の課題をAIが解決可能な「目標」として明確に定義し、その達成度を評価する能力が、これからのマーケターにとって最も重要なスキルの一つになるでしょう。
最大の違いは、OpenUSDを基盤とした「オープンで協調的なプラットフォーム」である点です。多くの3Dプラットフォームが独自のファイル形式を持つ中で、Omniverseは様々な業界標準ツールとの接続を容易にします。これにより、異なる部署や会社のチームが、まるで同じ部屋で作業しているかのように、リアルタイムで一つの仮想空間を共有し、共同でプロジェクトを進めることができます。これは、複雑なデジタルツインプロジェクトにおいて非常に強力な利点となります。
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
