LGとNVIDIA、ソウルにロボット学習施設を開設

韓国の総合電機大手LG Electronics（韓国の総合家電・電子機器メーカー）とNVIDIA（GPUおよびAIコンピューティングの先導企業）は提携し、物理AI（フィジカルAI）およびロボットの自律学習を加速するための大規模データファクトリーを韓国・ソウルに開設すると発表した。2026年末までに完全稼働する予定である。

数百台のロボットが稼働する実環境トレーニング拠点

本施設には数百台のロボットが配置され、家庭や商業施設、製造現場を模した特殊な環境下で複雑な日常タスクや動作を反復学習する。

収集された物理挙動データやセンサーログは、NVIDIAのロボティクスシミュレーション基盤「Isaac」や「Omniverse」とリアルタイムに同期され、デジタルツイン上での強化学習と実機検証を高速に往復する「Sim-to-Real」学習パイプラインが構築される。

従来のロボット開発とデータファクトリー手法の比較

比較項目	従来の単体実機テスト	LG × NVIDIA ロボットデータファクトリー
稼働規模	数台〜十数台の個別検証	数百台が常時並行稼働
データ収集	個別シナリオの手動記録	大規模自動テレメトリとデジタルツイン同期
学習サイクル	実機テスト中心で長期間	シミュレーションと実機の大規模フィードバック
対象領域	単一用途の産業ロボット	汎用サービス・家庭用ヒューマノイドロボット

日本のロボティクス産業への影響

サービスロボットや産業用ロボットで強みを持つ日本企業にとっても、大規模な実機フリートを用いた学習データファクトリー構想は、今後のロボット開発パラダイムの変革を促す重要な指標となる。

分析と展望：物理AIの勝負所となる「身体データ」の規模化

LLMがWeb上のテキストデータで爆発的な進化を遂げたのと同様に、物理世界で動くAIエージェントの進化には高品質な実世界相互作用データが決定打となる。LGの製造・ハードウェア基盤とNVIDIAのシミュレーション技術の融合は、身体性AIにおけるデータ収集の産業規模化を象徴する取り組みである。

引用元：ABS-CBN News