Recursive COOの氏原がNVIDIA AI Day Tokyoに登壇

Recursive COOの氏原美貴子が、2025年9月24日から25日の2日間にわたり開催されたNVIDIA AI Day Tokyoに出席しました。本イベントではソブリンAI *の推進を軸に、エージェント型AIやフィジカルAI、量子コンピューティングといった最新の技術動向に関するセッションが展開されました。900名以上の業界専門や家開発者が集う中、Recursiveは、AI技術の進化を追求し、社会実装を通じて新たな価値を創出するというコミットメントを示すため、本イベントに参加しました。

*ソブリンAI：国が自国のインフラ、データ、労働力、ビジネスネットワークを用いて人工知能を生み出すことができる能力（NVIDIA）

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NVIDIA AI Dayは、AIを課題解決に適用しようとする開発者や研究者向けに、実践的な学びを提供する場として開催されました。26のセッションを通じて最新技術や成功事例が共有されました。特に、現実世界の問題解決にAIを提供する「フィジカルAI」への注目の高まりが顕著でした。参加者は、AIおよびハイパフォーマンス コンピューティングを活用した業務効率化に必要な具体的な知識を習得する、貴重な機会となりました。

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氏原は、NVIDIAのスタートアップ支援プログラムであるNVIDIA Inception プログラムに参画する企業が、革新的な成果を発表するセッション「Inception Showcase」に参加しました。そこで、パートナー企業との共同開発によって実現した画期的な「地下水汚染源特定ソリューション」について発表しました。このソリューションは、地域社会や産業にとって不可欠な資源である地下水が、PFASなどの「永遠の化学物質」によって汚染されるという深刻な課題に対処するものです。従来、汚染源の特定には多大な労力とコストがかかり、測定のために井戸を堀削する費用も膨大でした。

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Recursiveのソリューションは、独自モデルによる自然環境の予測を実現しており、フィジカルAI領域への具体的な貢献として注目を集めました。具体的には、水文学ソフトウェアの流体モデルによる何千ものシミュレーションを学習させ、限られた測定データから地下水の汚染拡散をシミュレーションするAIモデルを開発しました。この開発は、NVIDIAの物理ベースのAIモデル開発フレームワークであるNVIDIA PhysicsNeMoを搭載しており、汚染源の過去および将来予測の特定を1分未満で可能にするという高い精度を達成しました。これにより、環境問題という社会課題に対し、NVIDIAの最先端のAI技術を適用することで、従来の時間とコストを劇的に削減する、ソブリンAI時代に求められる産業向けAIの成功事例として、大きな反響を呼びました。

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Recursiveは、「より公平で、持続可能な社会を構築する」というミッションのもと、革新的なAIソリューションを通じて持続可能な変革を推進しています。今後もNVIDIAをはじめとする主要なテクノロジーパートナーとの連携を深めながら、AI技術の最前線で得られた知見を活かし、イノベーションや生産性向上、そして持続可能な社会の実現に貢献するAIソリューションの開発・提供に尽力してまいります。