PHYSICAL AI CAPABILITY
現実世界を、
フィジカルAIで動かす。
エッジ、クラウド、ロボティクス。
サイバー空間の高度な知能を物理空間の「行動」へと変換し、
現場の課題を解決するフィジカルAIを実装します。
「見る・考える・動く」の統合
これまでのAIはデータ処理や分析に特化していましたが、フィジカルAIは実社会での「自律的な動作」を目的としています。
ヘッドウォータースは、LLM/LMM（マルチモーダルモデル）による高度な状況理解と、NVIDIAプラットフォーム等の強力なエッジコンピューティングを組み合わせることで、複雑な環境下でも柔軟に対応できる物理的な知能を提供します。
マルチモーダル認知
画像・音声・センサーデータを統合的に理解し、状況を把握。
自律的タスク生成
曖昧な自然言語の指示から、具体的な動作計画を自律的に設計。
リアルタイム実行
エッジ側での低遅延な推論により、即座に物理的な制御を実行。
Core Capabilities
Edge AI Integration
NVIDIA JetsonやIsaacプラットフォームを活用し、現場で完結する高速な推論環境を構築。ロボット、AGV、スマートカメラへの高度な実装を可能にします。
Digital Twin Sync
NVIDIA Omniverseを用いたデジタルツイン構築。仮想空間での強化学習やシミュレーション結果を、物理デバイスへシームレスにフィードバックします。
GenAI For Robotics
Azure OpenAI等の大規模基盤モデルを統合。曖昧な指示を解釈し、ロボットの軌道計画や異常検知を、プログラミングレスで自動生成・最適化します。
PHYSICAL AI LAYER MAP
フィジカルAIを構成する8つの階層とヘッドウォータースの技術実装
【定義】現実のロボット・センサー等のハードウェア領域
自社ハードは持たず、既存のロボット、AMR、モビリティ、カメラをAI側から高度化することに集中。ハード製造リスクを負わず、あらゆる機体に搭載可能な「OS/Brainレイヤー」に特化する戦略をとっています。
【定義】「目」や「耳」にあたる、外部環境の認識領域
VLM（視覚言語モデル）やマルチモーダルAIにより、カメラ映像と言語理解を統合。単に物体を検知するだけでなく、現場の状況を詳細に言語化して理解することで、次のAgentic処理へと繋げます。
【定義】設計図やルールなど、AIが参照するデータベース領域
企業独自の公式マニュアル、設計図、現場独自のルールを直接参照。学習済みLLMだけに頼らず、Graph RAG（ナレッジグラフ）により公式な事実をリアルタイムに照合し、行動の判断根拠とします。
【定義】「どう動くべきか」を自律的に考える脳の領域
Agentic AIが、曖昧な指示を具体的なステップに分解・再計画します。業務プロセスをAIが代行できるよう、実行精度を追求したAgentic Workflowによって「思考・調査・判断」の工程を自律化します。
【定義】安全性を確認し、最終的な行動を決定する領域
ハルシネーション（誤動作）を極限まで抑制するため、RAGによる「行動前検証」を必須化しています。単に最適解を出すだけでなく、「やってはいけない事を絶対にやらない」ためのハイブリッドな制御構造を構築します。
【定義】ロボット等へ指令を送り、実際に動かす領域
NVIDIA Jetson等のエッジ環境でのリアルタイム推論により、低遅延・オフライン耐性を備えた実機制御を実現します。PoCレベルではない、本番稼働を前提としたデバイス・システム連携を提供します。
【定義】運用しながら知識をアップデートする領域
AIエージェント自身が知識を自律的に整理・更新し、次の判断に反映するAgentic Knowledge Graph構造を採用。運用を通じて現場の知能が継続的に進化する仕組みをシステム内に内包します。
【定義】信頼性、セキュリティ、監査を担保する領域
Microsoft Azure等のクラウド基盤を活用し、エンタープライズ級のコンプライアンスを確保。フィジカルAIの社会実装に必須となる「説明責任」と「監査性」を企業IT側の要請に基づき設計します。
「考えて、安全に動かす」
実装のラストワンマイル。
多くのフィジカルAIプロジェクトがPoC（実証実験）で止まる理由は、L2〜L4（知識・思考・判断）の層が、現場の「公式知」や「安全ルール」と切り離されているからです。
ヘッドウォータースは、自社プラットフォーム「SyncLect」を核に、Microsoft Azure、NVIDIA、Armのエコシステムを統合。日本でも稀有な、「現場で本当に使える知能構造」を設計できる実装力を提供します。
| 比較項目 | 一般的なAI | HWSの知能層 |
|---|---|---|
| 知識源 | 学習済みLLM | 企業公式知 (RAG) |
| 思考プロセス | 一問一答形式 | 自律的タスク分解 |
| 安全性 | 確率論的回答 | 行動前検証の必須化 |
| 実行環境 | クラウド依存 | エッジリアルタイム |
※ 各項目は弊社プレスリリースの技術実績に基づきます。
STRATEGIC TECHNOLOGY PARTNERS
世界をリードするテクノロジーパートナー各社との強力な連携により、
PoCに留まらない、エンタープライズ品質のフィジカルAIを社会実装します。
Microsoft Solutions Partner (Azure)
Microsoft Azureの認定ソリューションパートナーとして、「Azure OpenAI Service」を活用した対話型デジタルヒューマン や車載エッジAIエージェント の開発を推進。エンタープライズITが求める高セキュリティな知能基盤を提供します。
NVIDIA Metropolis & Omniverse Partnership
NVIDIA Metropolisパートナーとして、エッジAIプラットフォーム「NVIDIA Jetson」上でのSLM（小規模言語モデル）およびVLM（視覚言語モデル）の実装を推進しています。また、「NVIDIA Omniverse Partner Council Japan」に参画し、デジタルツインを活用した産業メタバースの社会実装を加速させます。
Arm AI Partner Program Participation
世界的な半導体設計企業であるArmの「Arm AI Partner Program」に参画。Armアーキテクチャに最適化されたエッジAIソリューションを展開し、省電力かつ高性能なチップセットを活用した広範なフィジカルデバイスのインテリジェンス化を実現します。
Case
フィジカルAI ユースケース
リモートロボティクス、モビリティ、店舗DX。現実世界の動的な環境において、生成AIとエッジ技術を統合した先駆的な実装事例を紹介します。
音声コマンドによるロボット・カメラなどのリアルタイム遠隔操作を実現するリモート制御プロトタイプ
ソニーグループ株式会社と川崎重工業株式会社が50%ずつ出資する合弁会社であるRemote Robotics社とヘッドウォータースは、AIエージェントワークショップ型プログラム「HWS Agent Camp」にて、音声コマンドによるロボット・カメラなどのリアルタイム遠隔操作を実現するリモート制御アプリケーションの試作に取り組みました。
Stack
Azure AI Speech / Azure OpenAI（GPT-4o / GPT-5） / Azure OpenAI Service / Agentic RAG / GPT-Transcribe
生成AIを活用した車載エッジAIエージェント
車載エッジAIエージェントは、自動車に搭載されたエッジデバイス上でAIを活用し、リアルタイムでデータ処理や意思決定を行い、人間の介入なしに特定のタスクを実行する自律型インテリジェントシステムです。
これにより、障害物検知や衝突回避などの自動運転技術をより強化することが可能となります。エッジAIは、クラウドに依存することなく即時応答を実現し、セキュリティやプライバシーの向上にも寄与します。
Stack
NVIDIA Jetson / Arm Architecture / 車載SoC上のSLM・VLM /マルチタスク軽量エッジVLM / Agentic RAG / SLM Fine Tuning
自然言語指示による自律搬送ロボットの制御
プログラミングの知識がない現場作業員が「A地点の荷物をB棚へ移動して」と話しかけるだけで、AIが最適な経路計画と動作を生成。複雑な倉庫内オペレーションの柔軟性を劇的に向上。
Stack
NVIDIA Jetson / Azure OpenAI Service / ROS2
マルチモーダルAIによる高精度な外観検査
従来の画像認識では困難だった「微妙な傷」や「汚れ」を、LMM（大規模マルチモーダルモデル）で判定。デジタルツイン（Omniverse）での事前学習により、実機での調整時間を削減。
Stack
NVIDIA Omniverse / Metropolis / GPT-4o Integration
Realize the Intelligence.
現実を動かすAI実装のパートナーとして。