# 現実世界を動かすAIを加速！ISL Networksと日本システム開発がロボット向け「フィジカルAI」開発支援サービスを共同提供

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- カテゴリ: AIツール
- 公開日: 2026-09-08
- 更新日: 2026-09-08

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## 現実世界を動かすAIを加速！ISL Networksと日本システム開発がロボット向け「フィジカルAI」開発支援サービスを共同提供

2026年9月8日、株式会社ISL Networksと日本システム開発株式会社は、製造業の工場や物流倉庫におけるAGV/AMR（無人搬送車・自律移動ロボット）や産業ロボットなどの「フィジカルAI」環境を構築し、開発を支援する新サービスを共同で開始しました。このサービスは、AIが現実世界を認識し、判断してロボットや設備を動かすという、次世代の自動化を強力に推進するものです。

![現代的な倉庫内で、複数のロボットアームと無人搬送車が協働し、荷物の仕分けや運搬を行う様子。](/wp-content/uploads/2026/09/34c21719f7f4b3e88b206f2f0a3ccd26.webp)

## フィジカルAIとは？現実世界とAIを結ぶ新技術

近年、生成AIに続く技術領域として注目されているのが「フィジカルAI」です。これは、AIがセンサーなどから現実世界の情報を認識し、その情報に基づいて判断を下し、ロボットや機械といった物理的な存在を動かす技術を指します。例えば、工場や物流倉庫では、AGV/AMR（Automated Guided Vehicle / Autonomous Mobile Robot：自動で荷物を運ぶロボット）の最適な経路をAIが判断したり、障害物を自律的に回避したり、あるいはロボットアームが複雑な作業を効率良くこなしたりする応用が期待されています。

しかし、フィジカルAIを導入するには、現実世界の設備をコンピューター上に再現した「デジタルツイン」（仮想空間）の準備、AIの学習に必要な大量のデータの確保、ロボット制御とAIモデルの連携、そして最終的な実機への導入など、複数の専門技術領域を横断して検討する必要がありました。現状では、これらのノウハウを持つエンジニアが企業内に少ないため、導入の「最初の一歩」が大きな障壁となっていたのです。

## 導入の壁を打ち破る「フィジカルAI開発環境構築、開発支援サービス」

ISL Networksと日本システム開発が共同で提供する「フィジカルAI開発環境構築、開発支援サービス」は、この導入の壁を打ち破ることを目指しています。両社の強みである産業通信、フィジカルAI、ROS/ROS 2（ロボットのソフトウェア開発を支援するフレームワーク）、ロボット制御に関する知見を組み合わせることで、シミュレーション上での学習・検証から実機への移行までを一貫して支援します。

このサービスを利用することで、企業はフィジカルAIの導入に必要な環境構築から開発業務、概念実証（PoC：Proof of Concept、新しいアイデアや技術が実現可能かを検証する試み）まで、包括的なサポートを受けられます。

## デジタルツインでAI学習を加速する3つの支援内容

本サービスでは、主に以下の3つの支援を提供します。

![フィジカルAIの学習・シミュレーション環境構築・開発支援のシステム図。](/wp-content/uploads/2026/09/286f417ded055396bac32fae5cbe4b8a.webp)

### (1) シミュレーション／デジタルツイン環境の構築

工場や倉庫のレイアウト、AGV/AMR、ロボット、設備などを3Dモデル化し、コンピューター上に現実そっくりの仮想空間「デジタルツイン」を構築します。この環境には、NVIDIAが提供する高性能なロボットシミュレーションプラットフォーム「Isaac Sim」や「Isaac Lab」、そして3Dコラボレーションおよびシミュレーションプラットフォーム「Omniverse」などが活用されます。AIの高度な計算処理に不可欠なNVIDIA GPUサーバや、開発環境であるUbuntuを含む実行・学習環境も整備されます。

### (2) フィジカルAIモデルの開発・学習支援

構築されたシミュレーション環境を活用し、AIの学習に必要な大量のデータを効率的に生成します。生成されたデータを用いて、PyTorch（AIモデルを開発するためのオープンソースライブラリ）などを使ってAIモデルの学習と評価を行います。AGV/AMRの経路計画や障害物回避、搬送タスクの最適化など、対象となる業務に応じたAIモデルの開発を支援します。

### (3) ロボット制御・実機導入支援

ROS/ROS 2を用いてロボットの制御ロジックを開発・実行し、マイコンやデバイス処理を含むシミュレーションとの連携を実現します。シミュレーションで十分に検証された制御ロジックは、最終的に実ロボットへ移植され、実際の現場での動作確認までサポートされます。

これらの支援範囲は、対象となる設備や既存システム、PoCの目的に応じて個別に設計されます。

![プロジェクト推進のための4つのステップ](/wp-content/uploads/2026/09/71332048fd768ae3ef90de7bbc7c59d2.webp)

## 想定される多彩な活用シーン

このサービスは、多岐にわたる現場でのフィジカルAI活用を可能にします。例えば、以下のようなユースケースが想定されます。

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工場や倉庫のデジタルツインを構築し、バーチャル空間で設計やさまざまなシミュレーションを実施する。

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複数のAGV/AMRの経路を最適化し、障害物や混雑を回避しながら搬送タスクを効率的に再割り当てする。

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工場・物流倉庫のレイアウト変更前に、搬送シミュレーションを行い、最適な配置を検討する。

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ロボットアームの把持（つかむ）・搬送・組立といった動作をAIに学習させ、精度と効率を高める。

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実機での収集が難しい異常時のデータや、めったに発生しないケースの学習データをシミュレーションで生成する。

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開発したAIモデルや制御ロジックを実機に導入する前に、安全性や実現可能性を仮想空間で確認する。

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既存のROS/ROS 2資産を活用して、フィジカルAIのPoCを実施する。

## 両社の強みを結集した一貫支援体制

本サービスの提供において、ISL Networksと日本システム開発はそれぞれの専門性を活かして連携します。

**ISL Networks**は、産業用5Gなどの産業用無線インフラに関する深い知見を活かし、工場・物流現場における活用テーマの整理、PoC設計、AGV/AMR・ロボット・PLC（プログラマブルロジックコントローラ）などを接続する産業ネットワークの構築、そして将来的な現場実装を見据えたシステム全体の検討を支援します。同社の詳細については、[株式会社ISL Networks](https://islnetworks.jp/)のウェブサイトをご覧ください。

**日本システム開発**は、フィジカルAI、ROS/ROS 2、ロボット制御、AIモデル開発における高い技術力を提供します。シミュレーション／デジタルツイン環境の構築、学習データ生成、AIモデルの学習・推論、ロボット制御ロジックの開発と実機移植を担当し、技術的な側面からフィジカルAIの実現を強力にサポートします。同社の詳細については、[日本システム開発株式会社](https://www.nskint.co.jp/)のウェブサイトをご覧ください。

両社が一体となって、フィジカルAIの学習・シミュレーション環境だけでなく、PoCの企画からロボット制御、産業ネットワーク、実機導入までを包括的に検討することで、工場・物流現場の具体的な条件に即した最適なPoCとシステム構成を提案します。

## フィジカルAI導入への第一歩を支援

ISL Networksと日本システム開発は、フィジカルAIの活用テーマ選定、AGV/AMR・ロボットを対象としたPoC、シミュレーション環境構築に関する幅広い相談を受け付けています。

「具体的なPoCテーマは未定だが、自社現場への適用可能性を整理したい」「フィジカルAIの環境構築やエンジニアリングサービスについて相談したい」「AGV/AMRやロボットの実機はあるが、AI学習・シミュレーション環境がない」「PoCの要件、期間、評価指標、概算費用を整理したい」といった、どのような段階からでも相談が可能です。フィジカルAI導入の第一歩を踏み出したい企業にとって、心強いパートナーとなるでしょう。

詳細については、以下の共同窓口へお問い合わせください。

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E-mail：contact@islnetworks.jp

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お問い合わせフォーム：[https://islnetworks.jp/company/](https://islnetworks.jp/company/)

## おわりに

フィジカルAIは、製造業や物流業界における自動化と効率化の未来を大きく変える可能性を秘めています。ISL Networksと日本システム開発が提供するこの共同サービスは、これまで導入のハードルが高かったフィジカルAIを、より多くの企業が活用できるようになるための重要な一歩となるでしょう。現実世界で活躍するAIロボットの実現に向けて、今後の進展が期待されます。
