AIはこれまで、画面の中で情報を処理する存在として使われてきました。しかしNvidiaは、AIが現実の空間を理解し、状況に応じて行動を判断する段階に入ったと示しています。本記事では、CES 2026で発表されたCosmos Reason 2を手がかりに、Nvidiaが語るPhysical AIの考え方を整理します。
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Nvidiaが語る「Physical AI」という転換点
NvidiaのCEOであるJensen Huang氏は、現在を「Physical AIの時代」と表現しています。これは、AIがテキストや画像を解析するだけでなく、物理空間を前提に状況を理解し、行動まで含めて扱う段階に入ったという認識を示すものです。従来のAIは、主に画面の中で完結する用途が中心でした。
Physical AIでは、AIはカメラやセンサーを通じて周囲の状況を把握し、その情報をもとに判断を行います。特徴的なのは、認識・判断・行動が分断されず、一連の流れとして設計されている点です。こうした振る舞いを可能にする存在として、Nvidiaはエージェント型AIを位置づけています。この考え方は、ロボットや自動運転車など、物理環境で動作するシステムを前提としています。これらの分野では、言語理解だけでなく、視覚情報の処理や空間把握が欠かせません。そのため、ソフトウェア用途向けのAIとは異なる設計が求められます。
CES 2026でNvidiaが示したのは、AIを単体のモデルとしてではなく、現実世界で機能するシステムとして捉える姿勢でした。この流れの中で登場したのが、物理エージェントの判断を支えるCosmos Reason 2です。
Cosmos Reason 2が実現する「考えて動くAI」
Cosmos Reason 2は、Nvidiaが開発したVLM（Vision-Language Model）であり、視覚情報と言語情報を組み合わせて推論を行います。目的は、物理環境の状況を理解し、次に取るべき行動を計画できるようにすることです。単なる状況説明にとどまらず、行動判断までを含めて扱う点が特徴です。
前バージョンのCosmos Reason 1では、エンボディド・リーズニングという考え方が導入されました。これは、身体を持つ前提で環境を理解し、行動につなげる推論手法です。Cosmos Reason 2はこの設計を引き継ぎつつ、企業が用途に応じて柔軟に調整できる構成へと拡張されています。
中核となる要素が、二次元オントロジーです。オントロジーとは、物事の関係性や意味を整理した構造を指します。Cosmos Reason 2では、物体・動作・空間の関係を整理することで、映像内の状況を意味のある情報として扱います。これにより、物理エージェントは環境の変化を理解し、行動計画を立てることが可能になります。
実際にCosmos Reason 1は、Hugging Faceの物理推論に関する動画リーダーボードで評価を受けています。Cosmos Reason 2は、その設計思想を継承したモデルとして、物理世界での判断を前提に開発された点が今回の発表の要点です。またNvidiaは、ロボット向けの学習用シミュレーションを生成するCosmos Transferの新バージョンも同時に公開しており、モデル単体ではなく運用を見据えた構成を示しています。
まとめ
いかがだったでしょうか？
Nvidiaが示したPhysical AIは、AIを画面の中だけで使う前提を見直す考え方です。Cosmos Reason 2は、視覚と言語を使って状況を理解し、行動を判断するための基盤として位置づけられています。CES 2026での発表は、物理世界で動作するAIを具体的に想定した取り組みであることを示しました。今後の動向を追うことで、AIの役割がどのように広がっていくのかが見えてきます。
参考資料：Nvidia’s Cosmos Reason 2 aims to bring reasoning VLMs into the physical world
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