業界公開 2026-09-24· 約7分

NVIDIAが「商用規模で走る主要ロボタクシーはすべて自社スタックの上」と書いた──訓練（DGX＋Alpamayo）・シミュレーション（Omniverse/Cosmos）・車載（Hyperion＝Thor×2、カメラ14・レーダー9・ライダー3）の3台構成。日本はTIER IV・いすゞのレベル4バス、日産×Wayve×Uber。Uberは2028年に28都市

NVIDIAは2026年9月10日、ロボタクシー向けの自社技術スタックと採用企業の一覧を公開した。市場は2035年に4,000億ドル・商用車両600万台超と見込み、「商用規模で運行する主要ロボタクシープログラムはすべてNVIDIAのモジュール型スタックで動いている」と書く。3台構成は、①訓練＝DGXと推論型VLAモデル群Alpamayo（思考の連鎖のデータで軌道予測の誤差43%減）、②シミュレーション・検証＝Omniverse NuRec（実走行の再構成）とCosmos（物理に基づく変種を数百万に）、③車載＝Hyperion 10（DRIVE AGX Thor×2、カメラ14・レーダー9・ライダー3・超音波12、フェイルオペレーショナル）とHalos。採用はUber（2028年に28都市）、Waymo、Zoox、Pony.ai、WeRide、Mercedes-Benz、Stellantis、Hyundai・Kia、Geelyなど。日本関連はTIER IV・いすゞのレベル4バス、日産×Wayve×Uber。Teslaは「NVIDIAのスーパーコンピュータで訓練」とだけ。

執筆・編集：AI時短ラボ

日本に関係する記述
読み方
筆者が確かめた点
書かれていないこと
出典はNVIDIAのブログ

2026年9月18日・日本時間時点の情報です。 NVIDIAの自動車部門トップ（Ali Kani氏）名義の9月10日のブログを読んだ。当サイトで検索流入の多い自動運転レベル4の記事（日本の実装11か所・法規制）の「その上で何が動いているか」にあたる話で、日本の名前も複数出てくる。

3行まとめ

前提の数字と主張。 ロボタクシー市場は2035年に4,000億ドル・商用車両600万台超と引用し、「商用規模で運行する主要なロボタクシープログラムはすべて、NVIDIAのモジュール型スタック（AI訓練・シミュレーション・車載計算のいずれか、または組み合わせ）の上で動いている」と書く。1台を走らせることと、数千台の車隊で同じ安全性を出すことは別の計算問題だ、というのが記事の筋。

3台構成。 ①訓練用コンピュータ＝DGX。オープンな推論型VLA（視覚言語行動）モデル群Alpamayo、シミュレーション枠組み、フィジカルAIのデータセット、強化学習の設計図と事後学習・蒸留のレシピ。難しい評価でメタアクションと思考の連鎖のデータを足すと、軌道予測の最小平均変位誤差が2.08→1.18（43%減）。②シミュレーション・検証用＝RTX PROサーバー上のOmniverse NuRec（センサーデータから実走行を再構成）とCosmos（物理に基づく変種を生成し、数千の実世界コーナーケースを挙動・交通・天候・照明・センサー条件の数百万の組み合わせに）、AlpaSim（推論型モデルの訓練・評価）。③車載＝Hyperion 10：Blackwell世代のDRIVE AGX Thor×2、カメラ14・レーダー9・ライダー3・超音波12で360度のセンサーフュージョン、センサーや計算機が1つ故障しても走り続ける冗長設計。安全基盤はHalos（Halos OSと、独立検査・システム検証・大規模シミュレーション・継続テストの認証枠組み）。

採用企業（記事の一覧）。 UberはHyperion搭載車を2028年に28都市へ、NVIDIAとCosmosで希少シナリオを集める「ロボタクシーAIデータ工場」を構築、Autobrains・Avride・Lucid・May Mobility・Mercedes-Benz・Momenta・日産・Nuro・Pony.ai・Stellantis・Waabi・Wayve・WeRide・Zooxと協業。Waymoは計算システムを共同構築。Zooxは車載と訓練・シミュレーションにDRIVE。Pony.aiは新世代のドメインコントローラをHyperion＋Thorで。WeRideはGrabと東南アジアへ。May MobilityはLyftとアトランタで試験。Bolt（欧州）、Lyft（将来の車隊の参照設計）。自動車メーカーはMercedes-Benz（新S-Classをベースにした車両でUberと）、Stellantis（Wayve・UberとL4）、Lucid（Nuro・Uber）、Hyundai・Kia（Motionalとの拡大も）、Geely・Zeekr。Teslaは「自動運転のニューラルネットをNVIDIAのスーパーコンピュータで訓練」とだけ。

日本に関係する記述

企業	記事の記載
TIER IV・いすゞ	レベル4の自動運転バスをHyperionとDRIVE AGX Thorで展開
日産・Wayve・Uber	日産の車両工学・Wayveのエンボディドインテリジェンス・NVIDIA Hyperionを組み合わせた試作車で世界的なロボタクシープログラム（ロンドン→東京の記事）
Stellantis・Wayve・Uber	L4の無人モビリティをHyperionとNVIDIAの計算で（東京パイロットの記事）

日本の道路交通法上の「レベル4」の位置づけと実装地は自動運転レベル4とはに。

読み方

**「すべてNVIDIAの上」**はNVIDIA自身の記述で、Waymoは「計算システムの共同構築」、Teslaは「訓練にNVIDIAのスーパーコンピュータ」という書き方に留まる。車載チップまでNVIDIAかどうかは企業ごとに違い、一覧は「訓練・シミュレーション・車載のいずれか」を含めて数えている
シミュレーションで長尾を作る（NuRecで実走行を再構成→Cosmosで変種を生成）のは、フィジカルAIの文脈でNVIDIAが一貫して押している型で、ロボタクシーはその「最初の商用の突破口」と位置づけられている
市場予測（4,000億ドル・600万台）の出典は記事内のリンク先で、本記事では確認していない。マスク氏の「来年100万台」型の予測との距離はこちら

筆者が確かめた点

この記事の下調べで、筆者は9月18日にNVIDIAのブログを取得し、3台構成の各要素・Hyperion 10のセンサー構成・43%の数字・採用企業の一覧と日本関連の記述がその原文にあることを確認した。各社の個別発表（Uberの28都市、TIER IV・いすゞのバスなど）の一次資料は本記事では取得していない。