核心要約
- デモ1回で71%、5回で95%
- 成功率はデモ回数によって変動する
- 自社作業をDexBenchの15タスクと比較
- 精密操作がボトルネックとなる工程からリスト化
NVIDIA(エヌビディア)の第2世代ロボットAIモデル「GR00T(グルート)2」は、作業ごとにデモを1回実施した場合、50種類の作業で平均71%、デモを5回に増やすと95%の成功率を記録しました。NVIDIAが2026年11月9日(現地時間)公式ブログで公表した数値で、ギア噛み合わせやケーブル接続といった精巧な手作業をロボット自身が習得できるよう支援するモデルです。
GR00T 2とIsaac Lab 3.0は何が違うのか
NVIDIAは米テキサス州オースティンで開催されるロボット学習学会(CoRL)で、GR00T 2とロボット学習フレームワーク「Isaac Lab 3.0」などを発表すると明らかにしました。GR00T 2は昨年3月に公開された「GR00T N1」の後継モデルで、ロボットが周囲の環境を認識し、自分の行動が環境にどのような変化をもたらすかを予測して作業を遂行する「ワールド・アクション・モデル」として設計されています。
- GR00T 2：移動や物の運搬レベルを超え、ギアを噛み合わせたりケーブルを接続したりするなど、精密な操作が必要な作業の学習に焦点を当てています。
- Isaac Lab 3.0：ケーブルや布のように形状が容易に変化する物体や、関節の多いロボットハンドまで仮想空間上で再現できる訓練フレームワークで、数千台のロボットを同時に訓練できます。
- DexBench（デックスベンチ）：NVIDIAが韓国のフィジカルAIスタートアップRLWRLD（リアルワールド）と協力して発表した精密度・敏捷性の性能比較ツールで、小売・物流・製造・接客の4分野の仮想作業環境と15のタスクで構成されます。
NVIDIAは、シミュレーションがかつてはヒューマノイドロボットが歩く・転がるといった動作を習得するために主に使われていたが、今では手の動きのような精巧な作業の学習にも活用されていると強調しました。グローバル電子機器メーカーのFoxconn（フォックスコン）はサーバー製造工場の自動化に、ドイツの産業技術企業Siemens（シーメンス）は多様な産業分野でGR00T 2を適用または性能評価しています。
韓国企業のAXへの示唆
海外発表ではありますが、韓国企業が確認すべき点は2つあります。第一に、成功率がデモ回数によって71%から95%へと変動する点です。50種類の作業の平均値は特定工程の成功率ではないため、導入を検討するなら自社の作業で何回のデモでどの水準まで到達するかを直接確認することが判断基準となります。第二に、性能比較ツールDexBenchが韓国スタートアップRLWRLDとの協力で生まれ、製造・物流環境を含んでいる点です。国内の製造・物流企業であれば、自社の作業がDexBenchの15タスクとどれほど似ているかを比較基準にできます。
精密操作の自動化を検討するなら、人が手で行う工程のうち、ギア噛み合わせやケーブル接続のように精密操作がボトルネックとなっている作業がどこかをまずリストアップすることが順序です。