2025年10月27日より、NVIDIA Omniverse Enterprise ライセンスは、NVIDIA AI Enterprise と共に、NVIDIA Enterprise ライセンスに統合されました。
NVIDIA Enterpriseは、2025年11月に名称変更があり、NVIDIA AI Enterprise となっています。

3D アプリケーション/サービスの設計・開発プラットフォームOmniverseに、NECエンジニアによる環境構築代行サービスと安心のワンストップ相談窓口をセットにしてご提供いたします。

仮想空間上でのリアルタイムな共同作業とシミュレーションを可能にする開発プラットフォーム

Omniverseは、様々な人やプロセスをシームレスにつなぐ仮想空間上の開発環境によって、プロダクトやサービスの設計・開発を支援するオープンソフトウェアプラットフォームです。
Omniverseの持つ様々な機能性によって、開発現場の業務効率化や連携強化が可能になります。

リアルタイムでの共同作業が可能

Omniverseでは、複数のデザイナーが同時に作業することができます。チーム内での共同作業が容易に行え、クリエイティブなアイデアの共有もスムーズに実現されます。NVIDIAのリアルタイムレイトレーシングの技術の活用により作業効率も向上し、工期短縮も可能となります。

ビジュアライゼーションの高速化

Omniverseは、高速なレンダリングエンジンを搭載しています。これにより、リアルタイムでのプレビューが可能になり、時間のかかるレンダリング作業を省くことができます。
また、レンダリングによるビジュアルデザインに特化したNVIDIAのGPUを使用することで、より高品質なビジュアル表現が可能となります。

外部データの容易な取り込みが可能

CADファイルや点群データなど様々なデータ形式を簡単に取り込むことができます。他のアプリケーションで作成されたデータをOmniverseで活用することもできます。 また、シミュレーションデータの取り込みにより現実空間に類似したシチュエーションを再現することも可能です。

リモートワークに対応

Omniverseは離れた拠点でのコラボレーションも実現します。デザイナーが複数の場所に分散している場合でも、Omniverseを使うことで、簡単に共同作業を行うことができます。 Omniverseを活用することでリモートワークにも対応しやすくなり、また海外拠点などともスムーズに連携可能です。

製品開発サイクル全体の効率化をサポート

Omniverseは、ツール連携や３Dシミュレーションによって設計/製造/検証にかかる様々なコストを削減可能。製品開発サイクル全体の効率化を支援します。

環境構築サービスとワンストップサポートをセットでご提供

専門エンジニアが環境構築を代行する「環境構築サービス」

Omniverseの環境構築をNECの専門エンジニアが代行します。開発用のツール、ドライバ、ライブラリといった各種ソフトウェアとの組み合わせなどを確認し、検証実績のあるOmniverseプラットフォームを構築するため、お客様は構築のための検証作業にリソースを割くことなく、コア業務に集中できます。

様々なシステムトラブルをワンストップでサポート

ハードウェア、ソフトウェア、OSといった様々な領域を含むプラットフォームのシステムトラブルに、NECのサポート窓口がワンストップで対応。
専門エンジニアが1次障害切り分けなどを行い、迅速なシステム復旧をサポートします。

検討例とユースケース

本物と同じ大規模仮想工場・倉庫によるAIXやDXの実現に適したOmniverseやNVIDIA Isaac™は、頭に思い描いたアイデアを即座に仮想空間上で具現化し、MVP（Minimum Viable Product）による初期仮説検証を迅速に繰り返すことが可能な、先進的なプラットフォームです。先端技術をいち早く取り込み、経営の課題解決に活かしたい方、製造現場の効率化・生産性向上を推進する責任者の方に向いています。BlenderやParaViewなどのツールをも活用した検討例や具体的なユースケースについても併せてご紹介いたします。

簡易仮想工場・倉庫による初期検証

数時間～数日で、工場や倉庫の簡易的なモデルを制作し、自動車や飛行機の組立性初期検証をします。また、デジタルヒューマノイドや、フォークリフトの動線初期検証、及び、ハンドを備えた二足歩行ロボットやアームロボットによる部品や荷物のピッキング初期検証をします。デジタルヒューマノイドと飛行機はBlenderを使用し、周囲環境はNVIDIA Isaac Sim™とNVIDIAのアセットを使用して、日本電気株式会社が完全自作しています。 © NEC Corporation 2026

オリジナルのデジタルヒューマノイドによる検証

デジタルヒューマノイドの簡易的なモデルを制作し、人間の歩行、及び、しゃがむモーションの完成度を、仮想空間内で検証します。検証環境としては、複数台の生産設備と棚が設置された生産現場を採用しています。画像のデジタルヒューマノイドはBlenderを使用し、周囲環境はOmniverseのUSD ComposerとIsaac Simを使用して、日本電気株式会社が完全自作しています。 © NEC Corporation 2025

デジタルヒューマノイドの制作プロセス

デジタルヒューマノイドの制作には、まずBlenderを使用して約1.5日かけてモデリング作業を行います。その後、同じBlender環境で歩行やしゃがむモーションといったアニメーションの割付けに約1日かかります。次に、完成したモデルをglb形式でエクスポートする作業を0.5時間で行い、続いてUSD ComposerまたはIsaac Simを使用して生産現場を構築するのに約1日を要します。最後に、制作した生産現場にデジタルヒューマノイド（glb形式）をインポートし、アニメーションの動作確認を行ってUSD形式で保存するのに約1時間を要します。なお、これらの時間は作業習熟度に応じた目安となります。

オリジナルの簡易二足歩行ロボットの強化学習

NVIDIA Isaac™ Labの強化学習により、簡易二足歩行ロボットが獲得した歩行を検証します。簡易二足歩行ロボットはurdf形式で作成後、Isaac Simにインポートし、USD形式に変換して、日本電気株式会社が完全自作しています。 © NEC Corporation 2026

オリジナルの簡易二足歩行ロボットの宇宙モデル検証

簡易二足歩行ロボットの砂利道歩行を検証し、微小重力環境下（宇宙モデル）の仮想空間内で、20個の砂利の舞い上がる様子を観察・分析します。簡易二足歩行ロボットと、周囲環境はOmniverseのUSD ComposerとIsaac Simを使用して、日本電気株式会社が完全自作しています。 © NEC Corporation 2025

アームロボットの強化学習

Isaac Labにあるサンプルアームロボットの強化学習において、アームロボットのサイコロ把持から目標位置への運搬動作の学習を行い、推論結果を検証します。本モデルの場合、強化学習8000回程度で、サイコロ把持と運搬が可能となります。仮想空間の試験現場では最大4096台（64×64配置）のアームロボットが固定台に据えられた状態で動作を実施します。アームロボットは、NVIDIA Isaac Lab強化学習アセットを使用します。

ハンドの強化学習

Isaac Labにあるサンプルハンドの強化学習において、ハンド上部にあるサイコロの目と、ハンド内のサイコロの目を合わせる学習を行い、推論結果を検証します。本モデルでは、強化学習8000回程度の時は、サイコロの目を合わせられずハンドがフリーズしたり、サイコロがハンドから落ちる様子が観察されます。強化学習8万回程度の時は、問題なくサイコロの目合わせが可能となります。

ロボットピッキングの自動化検証（世界モデル活用）

工場、倉庫、店舗バックヤード等におけるロボットピッキングの設計・制御自動化を目的としています。NEC研究所独自の制御AI（世界モデルを活用したロボット制御技術）など、最先端のフィジカルAIを実装することで、タスクを精度よく実行します。

本ソフトウェアではまず、入力されたピッキングオーダーを複数の移動型アームロボットへ割り当てます。ロボットの移動コストや作業タイミングを考慮して適切に割り当てることで、ピッキング全体の作業時間を最小化します。続いて、仮想空間上で計画の実現性を検証しながら動作を決定します。NEC独自技術のほかOSSを活用し、通路の幅や棚の高さが狭くてもアームロボットが周辺に干渉しないよう、動作結果の予測をしながら対象品のピッキングを行います。

ソフトウェアは、Isaac Simを使用し、ロボットアセットを活用して、日本電気株式会社が開発しています。 © NEC Corporation 2025

ドローンの強化学習

Isaac Labにあるサンプルドローンの強化学習において、目標位置に合わせる飛行の学習を行い、推論結果を検証します。本モデルの場合、強化学習1万回程度で、ドローンの目標位置合わせが可能となります。

同期表示（共同作業検証）

ParaViewのサンプルデータにある缶が潰れるシミュレーション結果（pvsm形式）を、Nucleusサーバを介して、Isaac Simで同期表示します。データは、Isaac Sim上で着色などの加工をして、Nucleusサーバに、USD形式で保存します。

動作検証済みハードウェア

上記の検討例は、エントリーモデル（小型GPUマシン）でも、動作を確認しています。

■エントリーモデル１　ワークステーション 50シリーズ Express5800/53Xm
アームロボットの動作を確認しています。

■エントリーモデル２　コンパクトボックス型コントローラ　拡張ボックス 2Slotモデル
デジタルヒューマノイド、簡易二足歩行ロボット（宇宙モデル）、アームロボット、ハンド、ロボットピッキング（自動化）の動作を確認しています。

参考構成例